Sedai intègre des caractéristiques clés des systèmes autonomes dans un contexte cloud. En tirant parti d'un afflux massif de flux de données, Sedai construit une couche d'intelligence via son moteur de décision central, qui dérive des concepts de la théorie des probabilités et des techniques d'apprentissage automatique appliquées. Son modèle auto-apprenant et auto-correcteur gère de manière transparente les plateformes cloud avec un accent sur les décisions explicables.
Nos produits
S.Watch
Sedai se connecte à divers outils de surveillance, y compris Prometheus, Datadog, Cloudwatch, etc., et suit quatre signaux d'or : Latence, Trafic, Erreurs et Saturation. S-Watch distille le bruit pour fournir des informations et des recommandations afin de ramener les indicateurs clés de performance tels que MTTD, MTTF, MTBF et MTTR à des niveaux acceptables.
S.Run
Sedai distille les données en une base de connaissances explicable et ajustable qui alimente ses modèles d'apprentissage automatique. Ces modèles alimentent le moteur de décision central de Sedai, qui détermine des flux de travail efficaces et correctifs pour toutes les dérives identifiées afin d'inférer des stratégies optimales pour la détection et les remédiations sûres. Son véritable modèle d'apprentissage en boucle fermée permet une auto-configuration à des niveaux optimaux, garantissant les plus hauts niveaux de disponibilité. Armées de vastes données, de profondes connaissances et d'une riche base de connaissances, les plateformes gérées par Sedai sont capables d'atteindre un état auto-optimisé.