Sedai incorpora características clave de sistemas autónomos en un contexto de nube. Al aprovechar una afluencia masiva de flujos de datos, Sedai construye una capa de inteligencia a través de su motor de decisiones central, que deriva conceptos de la teoría de la probabilidad y técnicas de aprendizaje automático aplicadas. Su modelo de autoaprendizaje y autocorrección gestiona sin problemas las plataformas en la nube con un enfoque en decisiones explicables.
Nuestros productos
S.Watch
Sedai se conecta con varias herramientas de monitoreo, incluyendo Prometheus, Datadog, Cloudwatch, etc., y rastrea cuatro señales doradas: Latencia, Tráfico, Errores y Saturación. S-Watch destila el ruido para proporcionar información y recomendaciones para llevar los KPI clave como MTTD, MTTF, MTBF y MTTR a niveles aceptables.
S.Run
Sedai destila datos en una base de conocimiento explicable y ajustable que impulsa sus modelos de aprendizaje automático. Estos modelos alimentan el motor de decisiones central de Sedai, que determina flujos de trabajo eficientes y correctivos para todas las desviaciones identificadas para inferir estrategias óptimas para la detección y remediaciones seguras. Su verdadero modelo de aprendizaje de ciclo cerrado permite la autoconfiguración en niveles óptimos, asegurando los más altos niveles de disponibilidad. Armadas con vastos datos, profundas percepciones y una rica base de conocimiento, las plataformas gestionadas por Sedai son capaces de lograr un estado auto-optimizado.