OPTIMIZA LA FIABILIDAD Y EL TIEMPO DE ACTIVIDAD
Predice incidentes y automatiza el análisis para generar alertas inmediatas, y detectar, correlacionar y resolver incidentes de manera eficiente.
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Aprovecha la inteligencia de respuesta impulsada por IA.
- Visualiza automáticamente la causa de cada alerta y comprende su alcance.
- Utiliza el RAG definido por el usuario e información histórica en memoria para mejorar y agilizar el análisis y la remediación.
- Visualiza el análisis causal de los eventos de alerta con recomendaciones de acciones correctivas generadas por GenAI.
Saca provecho del poder de las predicciones para obtener información valiosa generada con ML.
- Saca el máximo provecho de los algoritmos de ML para examinar datos históricos, reconocer patrones y predecir métricas de series temporales desde un mismo lugar.
- Añade pronósticos a cualquier consulta de New Relic Query Language (NRQL) con un solo clic para obtener predicciones.
- Implementa un enfoque eficiente para desarrollar condiciones de alerta predictivas dentro de una sola interfaz.
Correlaciona fácilmente eventos de alerta
- Agrupa eventos de alerta similares en un único caso para facilitar la resolución de problemas.
- Personaliza la correlación automática de eventos de alerta con nuestro motor de decisión.
- Identifica fácilmente los servicios afectados en todo el stack y toma las medidas necesarias.
Prioriza las alertas críticas.
- Configura políticas de alertas que establezcan prioridades con notificaciones específicas de los flujos de trabajo de New Relic.
- Colabora en tiempo real a través de correo electrónico, SMS, Microsoft Teams y más.
- Actualiza automáticamente la respuesta a incidentes en contexto en ServiceNow y Jira.
Gett reduce el MTTR en un 50%
New Relic es ahora mi principal herramienta para la administración de incidentes porque me ayuda a administrar todos los servicios y porque crea los canales de notificación. El ajuste preciso de las alertas reduce al mínimo el tiempo medio de detección de cinco a menos de dos minutos.
