Прогнозное обслуживание на основе искусственного интеллекта помогает малым и средним предприятиям сократить время простоя и затраты ИТ-инфраструктуры, распознавая сигналы, которые обычно появляются перед сбоем: ненормальное поведение диска, нехватка памяти, ошибки сети, снижение заряда батареи, нестабильная производительность приложений...
Прогнозное обслуживание на основе искусственного интеллекта помогает малым и средним предприятиям сократить время простоя ИТ-инфраструктуры и затраты, определяя сигналы, которые обычно появляются перед сбоем: ненормальное поведение диска, нехватка памяти, ошибки сети, снижение заряда батареи, нестабильная производительность приложений и повторяющиеся перезапуски служб. Вместо того, чтобы ждать, пока системы сломаются и реагировать под давлением, компании могут запланировать исправления, замены или изменения рабочей нагрузки раньше, что обычно означает меньшее количество перебоев, меньшие усилия по экстренной поддержке и более эффективное использование ИТ-бюджетов.
Ключевые выводы
Прогнозное обслуживание на основе искусственного интеллекта сокращает время простоя ИТ-инфраструктуры малого и среднего бизнеса за счет раннего выявления закономерностей сбоев в инфраструктуре, конечных точках, сетях и приложениях до того, как они перейдут в режим простоя.
Наиболее эффективные программы профилактического обслуживания начинаются с небольшого набора критически важных для бизнеса активов, чистой телеметрии и рабочих процессов реагирования, привязанных к конкретным пороговым значениям и действиям.
Прогнозное обслуживание не ограничивается аппаратным обеспечением; он также может прогнозировать нестабильность программного обеспечения, перегруженность хранилища, инциденты, связанные с исправлениями, аномалии стоимости облака и ухудшение безопасности услуг.
Для большинства малых и средних предприятий самый быстрый путь к получению прибыли — это наложение анализа ИИ поверх всего.