आज की तेजी से गतिशील डिजिटल दुनिया में, चीजों को सुचारू रूप से चलना चाहिए। सेवा के लिए एक टूटने से सभी ऑपरेशन स्थिर हो जाएंगे, जिससे वित्तीय नुकसान, निराश ग्राहक, और कंप्यूटर कंप्यूटर कंप्यूटर टीमों को परेशान किया जाएगा. यही कारण है कि ऑटोमेशन ने Splunk और PagerDuty को एक साथ लाकर घटनाओं के प्रबंधन के खेल को पूरी तरह से नए स्तर पर ले लिया है. यहां, कंपनियां बदलती हैं कि वे अपने सिस्टम विफलताओं को कैसे पता लगाते हैं, बढ़ते हैं और हल करते हैं, जिससे टूटने का समय कम हो जाता है और आईटी टीमों के लिए इसे आसान बनाता है. विडुशी शार्मा ने इन ऑटोमेशन-ड्राइव समाधानों का नेतृत्व किया है, संगठनों को पुरानी, मैन्युअल प्रक्रियाओं से दूर जाने में मदद करते हुए। उसने स्प्लिंक की शक्तिशाली लॉग विश्लेषण के साथ एक प्रणाली का निर्माण करने में मदद की है, जहां अनियमितताएं वास्तविक समय में पकड़ी जाती हैं, जिससे लगातार मैन्युअल निगरानी की आवश्यकता को खत्म हो जाता है। PagerDuty के अलार्म और एस्केलेशन उपकरणों के साथ इस एकीकृत के साथ, घटनाओं को तुरंत सही टीमों को सौंपा जाता है। परिणाम? एक 40% तेजी से प्रतिक्रिया समय और मध्यम समय (एमटीआरटीआर) में 30% सुधार। इसे और भी आगे लेते हुए, उसने मशीन सीखने के मॉडल का उपयोग घटनाओं को बुद्धि यही कारण है कि स्प्लिंक में उन्नत खोज क्षमताओं को बनाने में अंतर महत्वपूर्ण रहा है. लॉगिंग के माध्यम से घंटे बर्बाद करने के बजाय, टीमें अब समस्या के मूल कारण को लगभग तुरंत पहचानने में सक्षम हैं, Vidushi कहते हैं. इसके अलावा, PagerDuty में आत्म-चिकित्सा ऑटोमेशन कार्यप्रवाह, जिसे वह और उसकी टीम ने लागू किया, अब स्वचालित रूप से व्यक्तिगत हस्तक्षेप की आवश्यकता के बिना सेवा पुनरारंभ या रोलबैक के माध्यम से दोहराए गए मुद्दों का समाधान कर सकते हैं। इन परिवर्तनों के कारण, संगठनों ने मैन्युअल रिज़ॉल्यूशन में 60% की गिरावट देखी है, जिससे आईटी टीमों को बड़ी चुनौतियों का सामना करने की अनुमति मिलती है. अन्य बदलाव घटना प्रबंधन के लिए डेटा-आधारित दृष्टिकोण है. Splunk वास्तविक समय डैशबोर्ड सेटअप के साथ, जिसे विडुशी और उसकी टीम ने बनाया है, टीमों को अब MTTR, MTTA, एसएलए अनुरूपता और एस्केलेशन रुझानों जैसे महत्वपूर्ण प्रदर्शन मापों की एक स्पष्ट, लाइव छवि मिलती है। इस दृश्यता ने नेतृत्व के लिए बेहतर निर्णय लेने और बोतलों को अधिक गंभीर मुद्दों से दूर करने के लिए संभव बनाया है. उसी समय, PagerDuty की स्वचालित वृद्धि नीतियां यह सुनिश्चित करती हैं कि महत्वपूर्ण घटनाएं कभी भी टूटने के बीच नहीं आती हैं, 50% तक देर से वृद्धि को रोकती हैं, जबकि एसएलए अनुपालन को 25% में सुधारती हैं. इसे सुचारू बनाने के लिए, Vidushi ने एक साझा ज्ञान का निर्माण करने में भी योगदान दिया है जो समस्या निवारण गाइडों और सर्वोत्तम प्रथाओं तक पहुंच प्रदान करता है, जिसके परिणामस्वरूप पूरे बोर्ड में 20% तेजी से समाधान दर। क्षेत्र में रुझानों के बारे में पूछे जाने पर, वह हमें बताती है कि घटना प्रबंधन के भविष्य में एआई-आधारित पूर्वानुमानिक विश्लेषण और अनुकूलित ऑटोमेशन के बारे में है. कुछ तोड़ने के लिए इंतजार करने के बजाय, मशीन लर्निंग मॉडल जल्द ही विफलताओं की पूर्वानुमान करने में सक्षम होंगे, जिससे टीमों को संभावित मुद्दों को सक्रिय रूप से संबोधित करने की अनुमति मिलेगी। जैसा कि आईटी बुनियादी ढांचे की जटिलता बढ़ती है, एक स्मार्ट, स्वचालित प्रणाली के साथ घटनाओं की पूर्वानुमान, रोकथाम और हल करने की क्षमता बाधाओं से आगे रहने के लिए महत्वपूर्ण होगी। विडुशी शार्मा की Splunk और PagerDuty को एकीकृत करने में काम ने पहले से ही बदल दिया है कि संगठनों ने घटनाओं का जवाब कैसे संभालया है और परिणाम तेजी से, स्मार्ट और अधिक कुशल हैं। इस कहानी को HackerNoon के बिजनेस ब्लॉगिंग कार्यक्रम के तहत Kashvi Pandey द्वारा रिलीज के रूप में वितरित किया गया था। इस कहानी को HackerNoon के बिजनेस ब्लॉगिंग कार्यक्रम के तहत Kashvi Pandey द्वारा रिलीज के रूप में वितरित किया गया था।
