Jedes Jahr gibt es eine Überraschung in einem Radarbericht. Während es für unsere Tausenden von Kunden, die mit uns enorme Vorteile erzielen, keine Überraschung sein wird, freut sich PagerDuty über die Ernennung zum Marktführer in der 2022 GigaOm Radar für AIOps-Lösungen .

GigaOm verwendet umfangreiche Kriterien, um Anbieter in seinem Radar zu bewerten. Aus dem Bericht: „ In diesem Jahr unterscheiden wir AIOps-Lösungen, die den Ersatz vorhandener Tools erfordern, von solchen, die ohne größere Unterbrechungen zum IT-Werkzeugkasten hinzugefügt werden können.“ Dies war einer der Schlüssel dafür, dass PagerDuty als Marktführer positioniert und bewertet wurde Hervorragend bei der Werkzeugverschiebung .

Die Amortisierungszeit und die Gesamtbetriebskosten sind seit langem ein Markenzeichen des geschäftlichen Werts von Pagerduty. Kunden können darauf vertrauen, dass PagerDuty ihnen hilft, den Wert ihrer vorhandenen Systeme schnell zu maximieren, ohne sie komplett ersetzen zu müssen.

Unsere SaaS-Plattform bietet eine vereinfachte Einrichtung, sofort einsatzbereite Integrationen sowie eine benutzerfreundliche Ereignisweiterleitung und -anreicherung, die alle für unsere hervorragende Bewertung in der Kategorie „Einfache Implementierung“ wichtig waren.  

Mit mehr als 650 Integrationen wurde PagerDuty in den Bereichen Datenverbrauch, Systemintegration und Cloud-Überwachung als außergewöhnlich bewertet. Diese Bandbreite an Funktionen stellt sicher, dass Anwender schnell einen Mehrwert erzielen, ohne dass praktisch keine Anpassungen erforderlich sind. Die UI-, Terraform- und API-Anbieter ermöglichen es Fachexperten, alle ihre Datenquellen – Überwachung, CI/CD, DevOps, Sicherheit, BizOps usw. – zu nutzen, um den Kontext zu schaffen, den selbst neue Teammitglieder benötigen, um Probleme schnell zu lösen.

Unsere Event Orchestration ermöglicht einfaches, aber leistungsstarkes Routing, Anreicherung und automatisierte Reaktionen auf Probleme. Durch die Abkehr von massiven, komplexen Regelbasen hin zu vereinfachtem, knotenbasiertem Graph-Routing können SRE- und DevOps-Teams genau steuern, wie sie Ereignisse verwenden möchten, um Kontext zu erstellen, Diagnosen bereitzustellen und Probleme bei Bedarf automatisch zu lösen. Die einfache grafische Benutzeroberfläche ermöglicht einfaches Experimentieren, während der zugrunde liegende Terraform-Anbieter Self-Service-Funktionen ermöglicht und so ein zentralisiertes Team entlastet. T Seine ganzheitliche Selbstbedienungsfunktion wurde in unserer Bewertung „Hervorragend“ für die Handhabbarkeit hervorgehoben.

GigaOm hat den Vorteil eines automatisierungsorientierten Ansatzes für AIOps erkannt. Durch unsere Übernahmen von Rundeck und Catalytic kann unsere Plattform eine umfassende Automatisierungsintegration in Form integrierter Automatisierungsaktionen und flexibler Workflows bieten. Die Ausbalancierung der Arbeitslast zwischen Ihren Mitarbeitern und Ihren Maschinen ist entscheidend, um die Produktivität aufrechtzuerhalten und Burnout vorzubeugen. Die Nutzung der Automatisierung als erste Reaktion bei der Lösung von Vorfällen kann Mühen abbauen und die Zeit bis zur Lösung verkürzen. In Fällen, in denen kein Reaktionsprozess erforderlich ist, können gängige Problemsignaturen identifiziert und mit automatisierter Behebung in Maschinengeschwindigkeit behandelt werden. Aber nein, die Maschinen nehmen uns unsere Arbeit nicht weg: Während die automatische Behebung einen kleinen Prozentsatz gut verstandener Korrekturen bewältigen kann, kann die Automatisierung in den meisten Fällen als zweites Paar Hände dienen, um die Reaktion der Reaktion auf Vorfälle und deren Untersuchung zu unterstützen.

Obwohl dies erst unser erstes Jahr im Radar ist, haben wir auf dem Erfolg der letzten Jahre mit Event Intelligence aufgebaut und sind bestrebt, die Fähigkeiten unserer Kunden zu erweitern, um neue Geschäftsergebnisse zu erzielen. Wir sind auf Kurs, in diesem Jahr über 20 Milliarden Ereignisse für Kunden zu verarbeiten. Indem wir unsere langjährigen Daten als SaaS-Plattform nutzen, um zu verstehen, wie Kunden Störungen reduzieren und Probleme lösen, konnten wir maschinelles Lernen, Automatisierung und Analyse weiterentwickeln, sodass sich die Teams darauf konzentrieren können, die Produktion am Laufen zu halten und bessere Lösungen zu liefern.

Lesen Sie den Bericht selbst Hier und erfahren Sie mehr über die Lösung von PagerDuty für AIOps Hier .