Prenez des données et transformez-les en informations exploitables grâce à l'IA et au ML

Avec le passage aux microservices, aux pratiques DevOps et désormais à la programmation assistée par l’IA, les équipes évoluent plus rapidement que jamais. Cette agilité supplémentaire s’accompagne de volumes exponentiels de données et d’une complexité opérationnelle accrue. Les équipes et les processus responsables de la disponibilité et de la fluidité des expériences numériques des clients ont du mal à suivre le rythme.

C'est particulièrement grave lorsque des incidents surviennent. Le bruit et les tempêtes d'alertes obligent les équipes à passer trop de temps à faire le tri entre le signal et le bruit. Une fois que les équipes ont déterminé le signal à examiner, elles ne savent pas trop quoi en faire. En fait, selon les enquêtes de PagerDuty , 59 % des intervenants ont déclaré qu'il était devenu plus difficile de trouver la cause première en raison de la complexité de l'infrastructure et de tous les éléments qui l'entourent. La solution n'est pas d'avoir plus de données : les équipes ont besoin de plus d'informations exploitables.

Aujourd’hui, les entreprises cherchent un moyen d’obtenir rapidement des données et de les exploiter pour prendre les meilleures mesures. L’un des moyens d’y parvenir consiste à collecter des données pertinentes auprès des principaux fournisseurs de cloud tels qu’AWS et à exploiter l’IA et l’apprentissage automatique pour transformer ces données en informations exploitables. Ce n’est qu’à ce moment-là que les équipes peuvent accélérer la résolution des problèmes et en tirer des enseignements pour mettre en place une automatisation capable de réduire le bruit inutile et de réduire le nombre d’incidents.

Dans ce webinaire, vous apprendrez :

Comment PagerDuty et AWS s'associent pour fournir des informations pertinentes sur le cycle de vie de la réponse aux incidents en temps réel
Comment réduire le bruit dans l'ensemble de l'écosystème technique d'une organisation grâce à l'IA
Comment utiliser l'IA et le ML pour un tri plus efficace afin de parvenir à une résolution

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