Détection des anomalies

Quand l’IA détecte et hiérarchise automatiquement les problèmes

Écran d’accueil du tableau de bord Dynatrace

Qu'est-ce que la détection des anomalies ?

La détection des anomalies est une technique basée sur l’IA qui permet d'identifier un comportement jugé anormal par rapport à un modèle de référence. Tout ce qui ne correspond pas à cette référence est considéré comme une anomalie. L’IA de Dynatrace génère automatiquement cette référence, détecte les anomalies, en identifie et corrige la cause, puis envoie des alertes.

Une approche déterministe de la détection d’anomalies, optimisée par l’intelligence artificielle

Éliminez les alertes et alarmes inutiles

Vos équipes sont-elles submergées par un flot incessant d’alertes et d’alarmes ? Dynatrace regroupe automatiquement les incidents similaires afin de générer des alertes plus simples à traiter. Les informations inutiles étant éliminées, la gestion des incidents est plus efficace.
Concentrez-vous sur les vrais problèmes

Toutes les violations de seuil ne sont pas forcément des problèmes, et tous les problèmes ne sont pas forcément graves. Le moteur d’IA Davis détermine avec précision la gravité d'une anomalie ainsi que son impact sur les clients.
Des seuils précis grâce à une référence dynamique

Dynatrace définit avec précision les seuils de détection d’anomalies en s’appuyant sur des méthodes avancées de modélisation multidimensionnelle. Des seuils plus précis permettent une détection des anomalies plus fiable.

Une détection des anomalies pensée pour les environnements dynamiques

L’approche réactive traditionnelle basée sur des seuils statiques n’est plus adaptée aux architectures dynamiques et multiclouds actuelles, qui utilisent des conteneurs et des microservices. Dans des environnements où les conteneurs apparaissent et disparaissent constamment et où les dépendances évoluent sans cesse, la notion de « comportement normal » change en permanence. Pour gérer ces environnements dynamiques, vous devez faire preuve de proactivité.

C’est là que l’IA entre en jeu. Grâce à une parfaite connaissance de la topologie de votre système, à des références multidimensionnelles et à une détection dynamique des dépendances, Dynatrace combine analyse prédictive et apprentissage automatique continu pour identifier automatiquement les anomalies par rapport aux indicateurs les plus importants.

Détectez de nouvelles anomalies tout en évitant les déferlements d’alertes et les faux positifs. Le monitoring de bout en bout permet de repérer les anomalies les plus discrètes.

Dynatrace détecte automatiquement toutes les dépendances

Dynatrace détecte automatiquement les anomalies

Ladéfinition automatique et intelligente des données de référence permet à Dynatrace de détecter automatiquement les anomalies, tandis que l’IA détermine si elles ont un impact sur les clients.

Dynatrace diagnostique les problèmes souvent difficiles à identifier, notamment ceux liés aux bases de données, à la mémoire, aux threads et au processeur

Avec Dynatrace, nous avons réduit les délais d’identification et de résolution des problèmes de performance de 60 % et sommes parvenus à visualiser les performances de l’intégralité de nos applications.

Yunpeng Qiao Senior Manager, Global Application Operation, Lenovo

Hiérarchiser automatiquement les problèmes

Identifiez les anomalies de performance avant qu’elles aient un impact sur vos clients. Éliminez les approximations et accélérez l’identification des problèmes Dynatrace utilise des algorithmes d’IA pour déterminer si un problème de performance a réellement un impact sur vos clients, qu’il soit déjà perceptible ou encore potentiel.

Étant donné que le moteur de détection d’anomalies comprend la relation entre les métriques opérationnelles et métier, vous recevez moins d'alertes, mais plus pertinentes, indiquant comment l’expérience utilisateur de vos clients est impactée.

Concentrez-vous sur la résolution des problèmes, pas sur leur détection.
Profitez d’une détection des problèmes basée sur la totalité des transactions clients et non sur des moyennes ou des échantillons.

Capture d’écran Dynatrace montrant l'analyse d’impact d’un problème et l'identification de sa cause racine.

Définition intelligente des données de référence et détection des anomalies basée sur des prédictions

Dynatrace utilise différentes méthodes pour déterminer quels comportements anormaux doivent être signalés. La définition automatique de références multidimensionnelles permet de détecter les dépassements des valeurs de référence individuelles, telles que les temps de réponse ou les taux d’erreur des applications et des services. Les analyses prédictives détectent les anomalies du trafic des applications et de la charge des services, en tenant compte de leurs cycles saisonniers (p. ex. jours de la semaine/week-ends, jour/nuit, Black Friday...).

Dynatrace apprend ces cycles et génère une notification de problème lorsqu’un écart statistiquement significatif est détecté, en précisant l’impact sur les clients et la cause possible.
Les analyses prédictives permettent d’anticiper les niveaux de trafic et deviennent de plus en plus intelligentes au fil du temps.
La définition automatique des références peut être affinée pour optimiser la détection d’anomalies, par exemple en appliquant des seuils plus stricts aux services essentiels et plus souples aux applications ou services en cours de développement.

Dynatrace détecte les écarts statistiquement significatifs entre le comportement réel et celui prédit. Dans le cas présent, le trafic est anormalement bas d’une semaine sur l’autre.