Zebrium Nouveau
Zebrium est une plateforme d'analyse de logs basée sur le cloud et basée sur l'apprentissage automatique qui utilise le GPT-3 (Generative Pre-trained Transformer 3) pour identifier les causes profondes des incidents en langage clair à partir des logs. En s'appuyant sur le traitement du langage naturel (NLP) et des algorithmes avancés d'apprentissage automatique (ML), Zebrium peut distiller des informations exploitables à partir des données des journaux.
Zebrium aide les organisations à améliorer leur visibilité opérationnelle en extrayant automatiquement des modèles d'incidents à partir des journaux bruts, ce qui leur permet d'être alertées en temps réel de tout problème potentiel. Il comprend également une série de fonctionnalités spécialement conçues pour simplifier l'analyse des journaux, telles que l'identification automatique de la cause première, la détection des anomalies et l'auto-classification des sources de journaux.
L'utilisation de GPT-3 pour la détection de la cause première d'un incident en langage clair permet d'identifier la cause première sous-jacente d'un incident à partir de messages de logs qui ne sont pas toujours disponibles avec les méthodes traditionnelles. Cela permet de détecter des problèmes cachés tels que des bogues logiciels, des erreurs de configuration ou des activités malveillantes.
En outre, Zebrium est conçu pour être hautement évolutif et sécurisé, ce qui permet de l'utiliser dans des environnements d'entreprise. Il prend en charge une série de formats de journaux, notamment JSON, texte et binaire, et ses mesures de sécurité comprennent le contrôle d'accès, le cryptage et la journalisation d'audit.
Dans l'ensemble, Zebrium est une solution idéale pour les organisations qui cherchent à obtenir une meilleure visibilité sur les opérations de leur système grâce à l'analyse automatisée des journaux. L'utilisation de GPT-3 pour la détection des causes profondes des incidents en langage clair en fait un outil et efficace pour identifier et résoudre les problèmes en temps réel.
Ce que l'on aime
- Automatise le processus d'analyse des causes profondes, ce qui permet de réduire le temps et les efforts consacrés aux enquêtes manuelles.
- Utilise des capacités de traitement du langage naturel pour identifier des schémas dans les données de connexion.
- Exploite la technologie GPT-3 pour fournir des informations précises et s sur les causes profondes des incidents.
- Offre une interface utilisateur intuitive pour faciliter la navigation dans les rapports d'incidents et les données de connexion.
- Fournit des capacités d'alerte s avec des mesures détaillées et des indicateurs de performance clés.
- S'intègre aux outils de surveillance et de reporting existants pour une intégration transparente dans les environnements informatiques existants.
Ce que l'on aime moins
- Nécessite une installation et une configuration approfondies pour démarrer
- nécessite une grande quantité de données pour être efficace
- Il peut être coûteux pour les petites organisations
- La gestion du système peut prendre beaucoup de temps.
- Il peut être difficile d'interpréter certains résultats du GPT-3.
