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

Mit der Umstellung auf Microservices, DevOps-Praktiken und nun auch KI-gestützte Programmierung arbeiten Teams schneller denn je. Mit dieser zusätzlichen Agilität gehen exponentielle Datenmengen und eine erhöhte betriebliche Komplexität einher. Die Teams und Prozesse, die für die hochverfügbare und nahtlose digitale Kundenerfahrung verantwortlich sind, haben Mühe, Schritt zu halten.

Dies ist besonders problematisch, wenn es zu Vorfällen kommt. Alarmrauschen und Alarmstürme führen dazu, dass Teams zu viel Zeit damit verbringen, das Signal aus dem Rauschen herauszufiltern. Sobald die Teams das zu untersuchende Signal identifiziert haben, wissen sie nicht, was sie damit anfangen sollen. Laut PagerDuty Umfragen gaben 59 % der Befragten an, dass die Suche nach der Grundursache aufgrund der Komplexität der Infrastruktur und aller damit verbundenen Komponenten schwieriger geworden sei. Die Lösung sind nicht mehr Daten – Teams benötigen mehr verwertbare Informationen.

Unternehmen suchen heute nach Möglichkeiten, Daten schnell zu erfassen und zu interpretieren, um die nächstbeste Maßnahme zu ergreifen. Eine Möglichkeit hierfür besteht darin, relevante Daten von führenden Cloud-Anbietern wie AWS zu sammeln und diese mithilfe von KI und maschinellem Lernen in umsetzbare Erkenntnisse umzuwandeln. Nur so können Teams schnellere Lösungen finden und daraus lernen, um Automatisierungen zu implementieren, die unnötige Störungen vermeiden und so Vorfälle reduzieren.

In diesem Webinar erfahren Sie:

• Wie PagerDuty und AWS zusammenarbeiten, um relevante Einblicke in den Incident-Response-Lebenszyklus in Echtzeit zu liefern
• So reduzieren Sie mithilfe von KI den Lärm im gesamten technischen Ökosystem eines Unternehmens
• So nutzen Sie KI und ML für eine effizientere Triage, um eine Lösung zu finden
  
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