In den sich ständig weiterentwickelnden IT-Umgebungen von heute kann das Management von Warnmeldungen eine Herausforderung sein. Netzwerke werden zunehmend umfangreicher und komplexer. Daher sind herkömmliche Warnsysteme oft eher ablenkend statt hilfreich, und es kann schwierig sein, die Probleme zu identifizieren, die am dringendsten Aufmerksamkeit erfordern. ThousandEyes Adaptive Alert Detection reduziert die Überlastung durch zu viele Warnhinweise, indem es mithilfe von Machine Learning (ML) unwichtige Warnmeldungen herausfiltern. So können Ihre Teams kritische Probleme, die sich negativ auf die Netzwerkperformance und die Digital Experience Ihrer User auswirken, schneller erkennen.
Unflexible Warnmeldungen eignen sich nicht für dynamische Netzwerke
Herkömmliche IT-Warnsysteme können sich schnell als ermüdend und herausfordernd herausstellen, denn sie erfordern oft die Einhaltung strenger Grenzwerte und sind daher nicht für sich schnell verändernde Netzwerke geeignet. Dies resultiert oft in einer Überlastung durch zu viele überflüssige und falsch-positive Warnhinweise, sodass sich Teams oft mit unnötigen Kleinigkeiten befassen, während kritische Probleme übersehen werden, weil die Grenzwerte für Warnmeldungen zu eng oder weit definiert sind. Statt den Betrieb zu optimieren, belasten diese statischen Systeme die IT-Teams noch zusätzlich, da man sie ständig im Blick behalten muss und sie manuelles Feintuning erfordern.
Adaptive Alert Detection: ein smarterer Ansatz
Mit ThousandEyes Adaptive Alert Detection gehören diese Probleme der Vergangenheit an: Durch die Nutzung von Machine Learning werden dynamische Baselines als Auslöser für Warnmeldungen erstellt. Diese Baselines passen sich automatisch durch die Bewertung von Echtzeit- und historischen Daten an. Auf diese Weise werden genauere und relevantere Warnmeldungen erstellt, die den aktuellen Netzwerkzustand korrekt widerspiegeln. Durch die Bewertung mehrerer Faktoren ‒ wie die geografische Verteilung, die Häufigkeit von Anomalien und deren Schweregrad ‒ generiert Adaptive Alert Detection weniger und dafür aussagekräftigere Warnmeldungen. Dieser smartere Ansatz bringt Klarheit ins Warnmeldungschaos und ermöglicht es Ihrem Team, Probleme schneller und effizienter zu beheben.
Effektivere Warnmeldungen ‒ ganz ohne Neukonfiguration
Einer der zentralen Vorteile von Adaptive Alert Detection ist die flexible Anpassung in Echtzeit, ohne, dass manuelle Eingriffe erforderlich sind. Ganz gleich, ob Sie eine sich schnell entwickelnde, risikobehaftete Umgebung managen oder ein stabileres Netzwerk: Das System passt die Warnmeldungs-Baselines automatisch an, um den aktuellen Zustand korrekt abzubilden.
Durch die dynamische Anpassung der Grenzwerte werden Warnmeldungen erst dann ausgelöst, wenn die Wahrscheinlichkeit eines echten Problems hoch genug ist. Bei einer mittleren Sensitivität zum Beispiel wird dann eine Warnmeldung ausgelöst, wenn die Wahrscheinlichkeit für ein Problem über 80 % liegt. Darüber hinaus wird die Warnmeldung erst dann zurückgenommen, wenn die Wahrscheinlichkeit auf unter 20 % fällt. So wird das Risiko immer wieder aufploppender Warnmeldungen aufgrund von geringen Änderungen der Grenzwerte gemindert und Warnmeldungen verschwinden erst dann, wenn das Problem wirklich behoben ist. Umfassende Informationen darüber, wie die Baseline ermittelt wird, finden Sie in diesem Abschnitt unserer Produktdokumentation.
So erhalten Sie nur die Warnmeldungen, die Sie zur Aufrechterhaltung Ihrer individuellen Netzwerkanforderungen benötigen. Gleichzeitig verschwendet Ihr Team keine wertvolle Zeit mehr für die Reaktion auf unnötige Warnmeldungen, sondern kann proaktiv potenzielle Probleme beheben, bevor sich diese negativ auf das Netzwerk auswirken. NOC-Fachkräfte, die beispielsweise komplexe globale Infrastrukturen kontrollieren, und IT-Betriebsteams, die sich auf das Service Reliability Engineering (SRE) spezialisiert haben, profitieren dank Adaptive Alert Detection von aussagekräftigen Einblicken in den Netzwerkzustand und die Netzwerkperformance. Durch genaue Warnmeldungen basierend auf aktuellen Daten können Ihre Teams schneller handeln und die Performance sicherstellen, statt kostbare Zeit für die Durchsuchung unnötiger Daten zu verschwenden.
Einer unserer Kunden berichtet von deutlich weniger Ablenkungen, aussagekräftigeren Warnmeldungen und einer erfolgreichen Optimierung des gesamten Monitoring-Prozesses.
„Wir haben unsere SaaS-Monitoring-Probes von den ISP-Router-Agents zu Adaptive migriert und konnten eine signifikante Abnahme an unnötigen Warnmeldungen verzeichnen. Und die Warnmeldungen, die wir noch bekommen, sind deutlich aussagekräftiger.“ – Principal Network Engineer bei einem großen internationalen Technologieunternehmen (Customer Preview Program Participant)
Jetzt für Cloud- und Enterprise Agents verfügbar
ThousandEyes Adaptive Alert Detection ist jetzt auch für Cloud- und Enterprise Agents verfügbar. Informationen zur Einrichtung und individuellen Anpassung finden Sie in unserer Dokumentation. Nehmen Sie auch an unserem nächsten Webinar teil und erfahren Sie alles über die neuen Produktmerkmale und Highlights oder kontaktieren Sie Ihren Account Manager, um zu erfahren, wie ThousandEyes Adaptive Alert Detection Ihre Warnmeldungsstrategie revolutionieren und noch mehr betriebliche Effizienz bieten kann.