Observability платформа получила новую запись в Едином реестре российского ПО Минцифры. Инструмент позволяет бизнесу сократить время поиска первопричин инцидентов, заранее выявлять зоны риска и находить закономерности в собранных данных.
В распределенной ИТ-инфраструктуре инциденты развиваются не как единичные сбои, а как цепочки взаимосвязанных отклонений. Классический мониторинг фиксирует проблемы постфактум, но не прогнозирует развитие ошибок. В ответ на этот запрос ИТ-компания GMONIT предлагает импортонезависимое решение – платформу наблюдаемости GMONIT для интеллектуальной обработки телеметрических данных с применением методов машинного обучения.
Предиктивный мониторинг снижает внеплановые простои сервисов на 30-50% и предотвращает до 80-90% серьезных сбоев. GMONIT выполняет оценку собираемых метрик и событий из инфраструктуры и бизнес-систем, объединяя сведения из разнородных источников в единый аналитический контур.
Платформа востребована в различных индустриях, таких как финансы, e-commerce, розничная торговля, ИТ, логистика, телеком и другие. Теперь компании, работающие в условиях регуляторных требований по импортозамещению в ИТ-ландшафте, могут быстрее реализовать стратегии цифровой трансформации и использовать потенциал машинного обучения для повышения работоспособности и производительности приложений.
«Требования к импортозамещению сегодня напрямую связаны с обеспечением надежности и прозрачности ИТ-ландшафта. Рынку нужны не просто локальные аналоги, а технологически зрелые решения с прикладной ценностью. Наша цель – помочь компаниям повышать устойчивость цифровых сервисов, достигать стратегических целей и оценивать влияние ИТ на бизнес-результаты.
Новое включение в реестр российского ПО усиливает позиции платформы GMONIT как суверенного технологического решения и расширяет ее возможности применения в проектах с повышенными требованиями к безопасности и надежности», – отметил Игорь Пустоветов, генеральный директор GMONIT.
Решение может быть развернуто рядом с уже существующей системой мониторинга и дополнять ее интеллектуальными инструментами анализа и прогнозирования. Такой формат внедрения позволяет расширить возможности существующего контура наблюдаемости без его замены и сократить время получения практического эффекта от использования ML-подходов в мониторинге.
Источник: https://gmonit.ru/blog/gmonit-v-reestre-ml-po