Detección de anomalías
La IA detecta y prioriza automáticamente los problemas
¿Qué es la detección de anomalías?
La detección de anomalías es una técnica que utiliza la IA para identificar comportamientos anormales en comparación con un patrón establecido. Cualquier cosa que se desvíe de los parámetros de referencia establecidos se considera una anomalía. La IA de Dynatrace genera automáticamente los parámetros de referencia, detecta anomalías, soluciona la causa raíz y envía alertas.
Un enfoque determinista impulsado por IA para la detección de anomalías
Elimina las avalanchas de alertas y las alarmas no deseadas
¿Está tu equipo saturado por el exceso de alarmas y alertas? Dynatrace conecta automáticamente los problemas relacionados con el rendimiento con alertas más manejables. Menos ruido, más soluciones.
Céntrate en los problemas que realmente importan
No todas las infracciones de los umbrales son un problema, y no todos los problemas son graves. Davis AI clasifica con precisión si una anomalía es grave y si tiene un impacto real o potencial en los clientes.
Umbrales precisos con parámetros de referencia dinámicos
Dynatrace identifica umbrales precisos para la detección de anomalías utilizando sofisticadas técnicas de creación de parámetros de referencia multidimensionales. Los umbrales más precisos implican una detección de anomalías más precisa.
Detección de anomalías desarrollada para entornos dinámicos
El enfoque reactivo tradicional de identificar problemas respondiendo a alertas basadas en umbrales estáticos no funciona para las arquitecturas dinámicas y multicloud actuales con contenedores y microservicios. El comportamiento «normal» se redefine constantemente con los contenedores que se inician y se detienen, además de las dependencias que cambian entre entidades individuales. Estos entornos dinámicos exigen un enfoque nuevo y proactivo.
Ahí es donde entra en juego la IA. Con el conocimiento más profundo posible de la topología en tiempo real de tu sistema, los parámetros de referencia multidimensionales y la detección dinámica de dependencias, Dynatrace emplea analíticas predictivas y machine learning continuo para identificar automáticamente las anomalías en función de las métricas que realmente importan.
Detecta incógnitas desconocidas mientras evita avalanchas de alertas y falsos positivos provocados por umbrales estáticos. La monitorización end-to-end detecta incluso las anomalías más difíciles de localizar.
Con Dynatrace, hemos reducido el tiempo para identificar y resolver problemas de rendimiento en un 60 %, y hemos logrado el 100 % de visualización del rendimiento de las aplicaciones.
Prioriza los problemas automáticamente
Identifica anomalías de rendimiento antes de que afecten a los clientes. Elimina las conjeturas y deja de perder tiempo buscando problemas. Dynatrace aplica automáticamente algoritmos de IA para determinar si un problema de rendimiento tiene un impacto real o potencial en los clientes.
Debido a que el motor de detección de anomalías comprende la relación entre las métricas operativas y comerciales, recibes menos notificaciones pero más relevantes que te indican cómo se ve afectada la experiencia de usuario de los clientes.
- Céntrate en solucionar problemas, no en encontrarlos.
- Detección de problemas basada en el 100 % de las transacciones de los clientes, sin medias ni muestras.
Parámetros de referencia inteligentes y detección de anomalías basada en predicciones
Dynatrace utiliza diferentes metodologías para determinar cuándo un comportamiento anómalo justifica una notificación de problema. Los parámetros de referencia multidimensionales automáticos detectan infracciones de valores de referencia individuales que cambian con el tiempo (tiempos de respuesta y tasas de error de aplicaciones o servicios). El análisis predictivo detecta anomalías en el tráfico de aplicaciones y la carga de servicios, ya que el tráfico y la carga dependen de los patrones estacionales del modelo de negocio (por ejemplo, días laborables frente a fines de semana, día frente a noche o Black Friday).
- Dynatrace aprende los patrones de tráfico de las aplicaciones y genera una notificación de problema cuando detecta una desviación estadísticamente relevante, que incluye la cuantificación del impacto en los clientes y la información sobre la posible causa raíz.
- Las analíticas pueden predecir los próximos niveles de tráfico y volverse cada vez más inteligentes con el tiempo.
- Los parámetros de referencia automáticos se pueden ajustar para la detección de anomalías parametrizada, lo que permite umbrales más bajos para ciertos servicios de importancia crítica, y umbrales más altos para aplicaciones y servicios que aún están en desarrollo.
Más información sobre la detección de anomalías
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Detección de anomalías basada en predicciones
La detección de anomalías es un medio eficaz para identificar eventos y mediciones inusuales o inesperados dentro de un entorno de aplicación web.
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Qué es la detección de anomalías
En este vídeo, obtendrás información sobre la determinación adaptativa y estacional de parámetros de referencia, la predicción y cómo Dynatrace aplica esos algoritmos para reducir el ruido causado por alertas innecesarias en los diversos casos de uso de observabilidad de las organizaciones digitales modernas.
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Configuración de detección de anomalías parametrizada
Una funcionalidad clave de Dynatrace® es su capacidad para monitorizar continuamente todos los aspectos de tus aplicaciones, servicios e infraestructura, y aprender automáticamente todas las métricas de referencia relacionadas con el rendimiento de estos componentes.
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