다시보는 웨비나
통합 가시성 및 IT 복원력을 위해 SRE에 AI와 ML이 필요한 이유
주최자:
David Hope
제품 마케팅 이사
Elastic
Ayan Ray
선임 파트너 솔루션 아키텍트, 생성형 AI
AWS
참고 사항: 본 발표영상은 영어로 진행됩니다.
개요
Elastic Observability와 AWS가 어떻게 협력하여 애플리케이션 환경에서 고객 경험과 IT 복원력을 향상하는지 알아보세요. 이 웨비나에서는 AI와 머신 러닝이 상황별 통합 가시성과 Amazon Bedrock을 통해 어떻게 인시던트 해결 프로세스를 혁신할 수 있는지 살펴봅니다.
Elastic Observability는 정확한 AI 기반 인사이트를 제공하고 전체 시스템에 걸쳐 광범위한 가시성을 제공하는 포괄적인 솔루션을 제공합니다. 통합 보기는 로그, 메트릭, 추적, 비즈니스 데이터를 모두 아우르며, 신호에 구애받지 않는 단일 데이터 저장소에 저장됩니다. 이 접근 방식은 사각지대를 없애고 운영 효율성을 높입니다.
개방형 OpenTelemetry 우선 솔루션이 기존 기술 스택과 원활하게 통합되고 진화하는 요구 사항에 적응하는 방법을 보여드립니다. 검색 증강 생성(RAG)과 기본 제공 및 사용자 지정 ML 모델을 기반으로 더 빠르게 문제를 식별하고 해결할 수 있는 AI 기반 인사이트에 대해 알아보세요.
Elastic과 AWS를 사용하여 SRE 작업을 줄이고 미래에도 경쟁력을 갖춘 통합 가시성 전략을 구축하는 방법을 알아보세요. AI 기반 Elastic Observability로 차세대 통합 가시성을 경험하고 운영을 어떻게 혁신할 수 있는지 알아보세요.
주요 내용
- 개방형 통합 풀스택 통합 가시성의 장점
- SRE를 위한 주요 AWS AI 및 ML 사용 사례
- 사전 예방적 서비스 관리를 위한 Amazon Bedrock 및 LLM 활용
- Amazon Bedrock을 Elastic Observability와 통합
추가 리소스
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