InsightFinder IT Observability

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L'Observabilité IT d'InsightFinder AI offre la visibilité et les informations nécessaires pour résoudre les problèmes IT les plus difficiles. Les équipes IT Ops, DevOps, SRE responsables de la livraison de services pour des applications et infrastructures à l'échelle de l'entreprise doivent identifier rapidement les problèmes potentiels – avant qu'ils ne créent des incidents qui impactent les clients. Avec l'analyse en temps réel des métriques, journaux, traces et graphiques de dépendance, l'Observabilité IT utilise l'apprentissage automatique non supervisé pour détecter les anomalies, effectuer une analyse des causes profondes, prédire les incidents et remédier aux incidents potentiels avant qu'ils ne se produisent.

InsightFinder, Inc.

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InsightFinder est une plateforme d'observabilité pilotée par l'IA conçue pour prédire et prévenir les incidents informatiques avant qu'ils n'impactent les opérations commerciales. En exploitant des algorithmes brevetés d'apprentissage automatique non supervisé, InsightFinder analyse les flux de données en temps réel, y compris les journaux, les métriques et les traces, pour détecter les anomalies, effectuer une analyse des causes profondes et automatiser les processus de remédiation. Cette approche proactive permet aux organisations de maintenir une haute fiabilité et performance des systèmes, réduisant ainsi les temps d'arrêt et les coûts opérationnels. Caractéristiques clés et fonctionnalités : - Détection précise des anomalies : Utilise une analyse multivariée en temps réel avec des alertes sans seuil pour identifier les anomalies avec précision et rapidité. - Analyse des causes profondes : Examine automatiquement les incidents, les métriques, les journaux et les traces pour déterminer les causes sous-jacentes des problèmes informatiques en quelques minutes, réduisant considérablement les fausses alertes. - Prédiction des incidents : Utilise l'apprentissage automatique non supervisé pour prévoir les incidents sans besoin de données d'entraînement étiquetées, permettant aux équipes de traiter les problèmes potentiels avant qu'ils ne s'aggravent. - Auto-remédiation : Intègre les prédictions d'incidents avec des mécanismes de réponse automatisés, déclenchant des alertes et initiant des flux de travail de remédiation basés sur des runbooks existants. - Compression des fichiers journaux et conformité PII : Surveille les fichiers journaux en temps réel, atteignant plus de 90 % de compression sans perte de données, tout en masquant les informations personnellement identifiables pour assurer la conformité et réduire les coûts. - Co-Pilote LLM : Fournit des résumés en langage naturel et des recommandations d'action pour les causes profondes, simplifiant les résultats complexes et guidant efficacement les intervenants en cas d'incident. Valeur principale et problème résolu : InsightFinder répond au besoin critique de gestion proactive des incidents informatiques en permettant aux organisations de prédire et de prévenir les pannes dans des architectures distribuées complexes. En transformant les opérations informatiques de réactives à préventives, InsightFinder aide les entreprises à atteindre un temps d'arrêt quasi nul, à améliorer la fiabilité des systèmes et à optimiser l'efficacité opérationnelle. Ce changement protège non seulement les flux de revenus, mais renforce également la confiance des clients en assurant une continuité de service ininterrompue.

InsightFinder AI Observability

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InsightFinder AI Observability is an AI Observability platform for managing AI models (machine learning and LLM) in production environments. InsightFinder’s proven approach to AI Observability ensures AI model integrity – protecting against model drift, identifying hallucinations, and monitoring both model data and supporting infrastructure to ensure performance and reliability. By applying unsupervised machine learning with proven, patented algorithms for anomaly detection, root cause analysis, and incident prediction, AI Observability delivers complete LLM and ML observability, ensuring high performance for companies deploying AI and LLM models at enterprise scale.