在当今快速发展的 IT 环境中，告警管理给 IT 团队带来了持续的挑战。网络不断扩展且日趋复杂，但传统告警系统往往会产生很多干扰，严重影响告警清晰性，导致 IT 团队更加难以集中精力处理最重要的问题。ThousandEyes 自适应告警检测功能利用机器学习 (ML) 技术突显关键问题并滤除不相关的告警，从而减少告警疲劳，帮助您的团队集中精力处理真正影响网络性能和用户数字体验的问题。
静态告警难以适应动态变化的网络环境
用不了多久，传统 IT 告警系统就会给 IT 团队带来更加繁琐、沉重的工作负担。这些系统依赖于僵化不变的阈值，无法适应不断变化的网络环境。这会导致告警过载，层出不穷的虚假告警事件或误报会使团队陷入细枝末节的问题中，而严重事件却因告警条件过于狭窄或反应迟钝而被忽视。这些静态系统非但无助于简化操作，反而需要持续监控和手动调整，给本已捉襟见肘的 IT 团队增加了更多工作。
自适应告警检测功能：更智能的方法
ThousandEyes 自适应告警检测功能利用机器学习技术创建动态基线来触发告警，解决了传统 IT 告警系统的诸多不足。这些基线通过评估实时和历史数据进行自动调整，可针对当前网络状况提供更准确、更相关的告警。通过评估地理分布、异常频率和严重性等多种因素，自适应告警检测功能可在减少告警数量的同时提高告警的质量。这种更智能的方法可消除各种干扰，让您的团队能够快速有效地应对问题。
提供更有效的告警，无需重新配置
自适应告警检测功能的一大关键优势是能够实时调整，无需人工干预。无论您管理的是瞬息万变的高风险环境，还是较为稳定的网络，该系统均可自动微调告警基线，以准确反映当前状况。
通过动态调整阈值，一旦很有可能出现真正的问题时就会触发告警。例如，在中等灵敏度下，当问题发生概率超过 80% 时就会触发告警，只有当概率降至 20% 以下时才会解除告警。这就消除了由微小波动引起的“告警摆动”问题，并使告警保持待处理状态，直至问题得到解决。有关如何确定基线的详细说明，请查看产品文档中的这一部分。
这种灵活性有助您根据网络的独特需求完全掌控告警的灵敏度。因此，您的团队可以从被动应对不必要的告警转为主动解决潜在问题，防止问题升级。例如，无论是负责监控复杂的全球基础设施的网络运营中心（NOC）工程师，还是专注于服务可靠性工程（SRE）的 IT 运营团队，都可以利用自适应告警检测功能获得清晰、可行的洞察，深入了解其网络的运行状况和性能。借助系统提供的基于最新数据的精准告警，团队可以更快地采取行动，专注于保障优异性能，而非忙于筛选不必要的数据。
我们的一位客户表示，“干扰水平明显降低”，不仅使告警的可行性显著提升，还有助于简化整个监控流程。
“在我们成功将 ISP 路由器 Agent 上的 SaaS 监控探针迁移到自适应方法之后，发现干扰水平明显降低，同时告警的可行性也显著提升。” – 某大型跨国科技公司首席网络工程师（该公司客户预览计划的参与者）
面向 Cloud Agent 和 Enterprise Agent 的新功能现已推出
面向 Cloud Agent 和 Enterprise Agent 的 ThousandEyes 自适应告警检测功能现已推出。如需了解如何进行设置和自定义，请访问我们的文档。欢迎参加即将举行的网络研讨会，了解全新产品功能和版本亮点； 也可联系您的客户经理，了解 ThousandEyes 自适应告警检测功能如何助您重塑告警策略并提高运营效率。