Daten erfassen und mithilfe von KI und ML in handlungsrelevante Informationen umwandeln

Mit dem Übergang zu Microservices, DevOps-Praktiken und nun auch KI-gestützter Programmierung arbeiten Teams schneller denn je. Diese gesteigerte Agilität bringt exponentiell wachsende Datenmengen und eine erhöhte operative Komplexität mit sich. Die Teams und Prozesse, die für die hohe Verfügbarkeit und reibungslose Funktion digitaler Kundenerlebnisse verantwortlich sind, haben Mühe, mit dieser Entwicklung Schritt zu halten.

Dies ist besonders problematisch, wenn es zu Zwischenfällen kommt. Die Vielzahl an Alarmmeldungen und deren Flut führen dazu, dass die Einsatzkräfte viel zu viel Zeit damit verbringen, die relevanten Informationen herauszufiltern. Selbst wenn sie die relevanten Meldungen identifiziert haben, wissen sie oft nicht, wie sie diese interpretieren sollen. Laut Umfragen von PagerDuty gaben 59 % der Befragten an, dass die Ursachenforschung aufgrund der komplexen Infrastruktur und aller damit verbundenen Komponenten schwieriger geworden ist. Mehr Daten sind nicht die Lösung – die Einsatzkräfte benötigen vielmehr handlungsrelevante Informationen.

Unternehmen suchen heute nach Möglichkeiten, schnell an Daten zu gelangen und diese zu analysieren, um die jeweils beste Vorgehensweise abzuleiten. Ein Ansatzpunkt ist die Erfassung relevanter Daten von führenden Cloud-Anbietern wie AWS und der Einsatz von KI und maschinellem Lernen, um diese Daten in handlungsrelevante Erkenntnisse umzuwandeln. Nur so können Teams schneller Lösungen finden und daraus lernen, um Automatisierungen einzurichten, die unnötige Störungen minimieren und so die Anzahl der Vorfälle reduzieren.

In diesem Webinar erfahren Sie:

• Wie PagerDuty und AWS zusammenarbeiten, um relevante Einblicke in den Incident-Response-Lebenszyklus in Echtzeit zu liefern
• Wie man mithilfe von KI die Störungen im gesamten technischen Ökosystem einer Organisation reduzieren kann
• Wie KI und ML für eine effizientere Triage eingesetzt werden können, um eine Lösung zu erreichen
  
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