Sofortige Anomalie-Erkennung
Identifizieren Sie Veränderungen automatisch über alle Anwendungen, Services und Log-Daten hinweg basierend auf Kernsignalen wie Throughput, Fehlern und Latenz, ganz ohne Konfigurationsaufwand. Über Ihre bevorzugten Messenger-Tools wie Slack erhalten Sie automatisch Benachrichtigungen und Detail-Analytics, um Probleme rascher zu beheben und sie präventiv weit weg von Ihrem Kundenerlebnis zu halten.
Alert- und Event-Korrelationen
Gruppieren Sie automatisch Alerts und Events aus jeder Quelle und reduzieren Sie redundante Alerts, die keinen Informations-Mehrwert generieren, um bis zu 80 %. Events werden basierend auf Zeit, Alert-Kontext und systemübergreifenden relationalen Datenzusammenhängen korreliert. Statt Alert-Schwemmen über mehrere Tools hinweg erhalten Sie nur noch eine konsolidierte Fehlerinformation mit allen Details, die Sie zur Priorisierung benötigen. All dies direkt out of the box konfiguriert und so ganz ohne steile Lernkurven und langwierige Schulungs-Cycles.
Automatische Analyse von Fehlerursachen
Theoretische Spekulationen nützen niemandem. Gehen Sie Ihre Probleme direkter an mit automatisch generierten Insights für wahrscheinliche Fehlerquellen. Sie sehen direkt, warum ein bestimmter Fehler aufgetreten ist, welche Systeme betroffen sind und welche Maßnahmen zur Behebung vonnöten sein werden. Mit Hinweisen basierend auf maschinellem Lernen erfahren Sie dann, welche Mitarbeiter im Team das Problem am zielführendsten adressieren können.
Integration mit Incident Management Tooling
Sparen Sie sich unnötigen Admin-Aufwand über Tools hinweg für Ihre Incidents, indem Sie New Relic mit Ihren Incident Management Tools synchronisieren. Unsere Zweiwege-Integrationen mit Technologien wie ServiceNow und PagerDuty sorgen dafür und helfen dabei, Lösungs-Workflows rasch einzuleiten.
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Erfassen Sie Anomalie-Fehlerquellen, reduzieren Sie Alert-Schwemmen und lösen Sie Probleme mit weniger Aufwand. Intelligente Observability ist jetzt noch einfacher. Und der Einstieg dabei komplett kostenfrei.