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하루가 다르게 거대하고 복잡해지는 IT 비즈니스 환경에서는 순간의 짧은 장애도

크리티컬한 시간과 비용 손실로 이어집니다.
인공지능 기술을 도입함으로써 장애를 인지하는 시점을 앞당기고, 선제적으로 대응할 수 있게 하여
24시간, 365일 안정적으로 유지할 수 있는 지능화된 IT 운영이 필요한 이유입니다.

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기업의 다양한 인프라와 애플리케이션 데이터를 실시간으로 수집하여 부하 특성과 패턴을 학습하고,
장애 상황을 예측함으로써 IT 운영자의 선제적 대응을 지원하는 인공지능(AI) 기반의 IT 운영 지능화 솔루션입니다.

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실시간으로 고객사의 데이터를 수집하고 패턴을 학습하는 딥러닝 방식으로 설계되어
보다 정확한 실시간 이상 징후 탐지, 능동적인 알림, 미래 부하 예측 등의 지능형 기능을 제공합니다.

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해당버튼을 클릭하시면 내용을 보실 수 있습니다.

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신속·정밀한 지능형 분석을 제공하여 IT 운영의 효율성 향상

IT 운영자의 경험에 의존하여 모니터링하고, 갑작스러운 장애 발생 시

연관되어 있는 지표를 일일이 확인하며 원인을 분석합니다.
하지만 다양하고 복잡하게 연계되어 있는 시스템으로 인하여

근본 원인을 밝혀내는데 많은 시간과 비용이 소요됩니다.

근본 원인 추적 및 인과 관계 분석

 

장애 발생 시점의 상호 연관이 있는 유사 지표를 자동으로 분석하고 추출해 주어 신속하게 원인을 탐색하고 분석할 수 있습니다. 사람이 인지하기 힘든 개별 시스템 사이의 연관도까지 고려한 분석을 통해 장애에 대한 근본적인 원인을 추적합니다.

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장애 상황의 사전 대응을 통한 IT 운영의 안정성 확보

금융·제조·유통과 같은 대부분의 산업 분야에서 IT가 차지하는 비중이 늘어남에 따라 시스템의 안정적인 운영은 가장 중요한 요소 중 하나가 되었습니다. 일단 장애가 발생하고 나면, 문제의 원인을 찾고

해결하기까지의 시간이 짧더라도 서비스가 중단되어 막대한 손실을 입을 수도 있습니다.

실시간 이상 징후 탐지

 

과거 데이터를 기반으로 신뢰 궤적을 그리고, 관측치가 그 범위를 벗어나는 경우 이상으로 간주합니다.
이를 통해 시스템 주요 지표의 급작스런 증가와 감소, 정상 패턴을 벗어난 이상 징후를 탐지하고

실시간으로 알려줍니다.

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데이터 패턴 분석 및 시각화를 통한 부하 예측

 

반복되는 부하 패턴을 유형화하여 학습하고, 이를 직관적으로 시각화하여 제공합니다.
또한 과거 데이터를 학습한 모델에 실시간 데이터를 더해 추론함으로써 수 분 후,

또는 미래의 특정 기간의 부하를 예측합니다.

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