주최자:
Kiju Kim
Senior Support Engineer
Elastic
개요
분산형 멀티 클라우드 환경에서 마이크로 서비스 및 컨테이너 조정에 이르기까지 IT 환경은 페타바이트 규모의 관측 가능성 데이터를 빠르게 생성하고 있습니다. 빠른 개발 라이프사이클과 클라우드 네이티브 워크로드의 복잡성 증가로 인해 소프트웨어 안정성 저하, 고객 불만 및 KPI 누락으로 이어지는 문제가 계속 발생하고 있습니다.
머신 러닝을 기반으로 하는 AIOps는 가장 관련성이 높은 정보를 신속하게 파악하고, 알려지지 않은 정보를 표면화하며, 서비스 저하 및 비즈니스 동향을 파악합니다. 문제를 감지하고 진단하는 데 필요한 시간과 노력을 줄이기 위해 대규모 옵저버빌리티 데이터 세트를 소비하고 처리하는 데 적용할 수 있는 인텔리전스 계층도 제공합니다.
이 웨비나에서는 다음에 대해 알아봅니다.
- 옵저버빌리티의 AIOps의 일반적인 과제 및 사용 사례
- 조직 전체에서 미래의 데이터 및 분석
- AIOps 솔루션에서 찾아야 할 것
- AIOps가 미래를 형성하는 방법
추가 리소스:
