W dzisiejszym szybko rozwijającym się świecie cyfrowym sprawy muszą przebiegać płynnie. Jedna przerwa w obsłudze spowoduje zatrzymanie wszystkich operacji, powodując straty finansowe, frustracje klientów i przepełnione zespoły IT. Dlatego automatyzacja przenosi grę zarządzania incydentami na zupełnie nowy poziom, łącząc Splunk i PagerDuty. Vidushi Sharma poprowadziła te rozwiązania oparte na automatyzacji, pomagając organizacjom odłączyć się od starych, ręcznych procesów. Pomogła zbudować system z potężną analizą dzienników Splunk, w którym anomalie są przechwytywane w czasie rzeczywistym, eliminując potrzebę ciągłego ręcznego monitorowania. Dzięki temu zintegrowanej z narzędziami ostrzegania i eskalacji PagerDuty, incydenty są przypisywane do odpowiednich zespołów natychmiast. Wynik? 40% szybszy czas reakcji i 30% poprawa w czasie do rozstrzygnięcia (MTTR). Idąc jeszcze dalej, użyła modeli uczenia maszynowego do inteligentnego klasyfikowania incydentów. Urgentne otrzymują niezbędną uwagę, podczas gdy alarmy o niskim prioryt To jest miejsce, w którym różnica była znaczna, w tworzeniu zaawansowanych możliwości wyszukiwania w Splunk. Zamiast tracić godziny na kopanie przez dzienniki, zespoły są teraz w stanie zidentyfikować prawie natychmiast przyczynę problemu, mówi Vidushi. Z powodu tych zmian, organizacje zaobserwowały spadek o 60% w rozdzielczości ręcznej, umożliwiając zespołom IT radzenie sobie z większymi wyzwaniami. Kolejną zmianą było podejście oparte na danych do zarządzania incydentami. Dzięki zainstalowaniu tablic kontrolnych Splunk w czasie rzeczywistym, które zbudowały Vidushi i jej zespół, zespoły mają teraz jasny, żywy obraz kluczowych wskaźników wydajności, takich jak MTTR, MTTA, przestrzeganie SLA i tendencje eskalacyjne. Jednocześnie zautomatyzowana polityka eskalacji PagerDuty zapewnia, że krytyczne incydenty nigdy nie spadają między pęknięcia, zapobiegając późnej eskalacji nawet o 50%, a jednocześnie poprawiając zgodność z SLA o 25%. Zapytana o trendy w tej dziedzinie, mówi nam, że przyszłość zarządzania incydentami polega na przewidywalnej analizie zasilanej przez sztuczną inteligencję i adaptacyjnej automatyzacji.Zamiast czekać, aż coś się załamie, modele uczenia maszynowego wkrótce będą w stanie przewidzieć awarie, zanim się zdarzą, umożliwiając zespołom proaktywne rozwiązanie potencjalnych problemów.Wielofunkcyjne wgląd AI zapewni również bogatszą analizę w czasie rzeczywistym, pomagając firmom podejmować świadome decyzje na biegu. Wraz z rosnącą złożonością infrastruktury informatycznej, zdolność do przewidywania, zapobiegania i rozwiązywania incydentów dzięki inteligentnemu, zautomatyzowanemu systemowi będzie kluczowa, aby wyprzedzać zakłócenia.Praca Vidushi Sharmy w zakresie integracji Splunk i PagerDuty już zmieniła sposób, w jaki organizacje radzą sobie z reakcjami na incydenty, a wyniki są szybsze, inteligentniejsze i bardziej wydajne. Ta historia została rozpowszechniona jako wydanie przez Kashvi Pandey w ramach programu blogowania biznesowego HackerNoon. Ta historia została rozpowszechniona jako wydanie przez Kashvi Pandey w ramach programu blogowania biznesowego HackerNoon.
