Мы готовы провести персональную демонстрацию решения под ваш запрос
Заполните форму
Вместо поиска — диалог с данными
Не ищите информацию в дашбордах — задайте вопрос AI и сразу получите ответ.
GMONIT поддерживает Model Context Protocol (MCP), позволяя подключать AI-ассистентов к observability платформе и работать с телеметрическими данными в формате естественного диалога. Вместо поиска информации в десятках дашбордов пользователи могут задать вопрос AI и быстро получить сведения о состоянии инфраструктуры, приложений и бизнес-сервисов.
- Подключение Claude, Codex и других AI-ассистентов с поддержкой MCP
- Ответы на вопросы на основе данных мониторинга
- Доступ к метрикам, логам и трассировкам через единый интерфейс
- Сокращение времени поиска информации и анализа данных
Подключение AI без сложных интеграций
Открытый стандарт для быстрого и безопасного доступа к данным мониторинга.
Поддержка MCP обеспечивает стандартизированное взаимодействие AI-агентов с GMONIT. AI получает доступ только к необходимым телеметрическим данным через единый интерфейс, что позволяет быстро внедрять новые AI-сценарии без разработки собственных коннекторов и API.
- Подключение AI по открытому стандарту MCP
- Безопасный доступ к телеметрическим данным
- Без разработки собственных API и интеграций
- Простое подключение новых AI-решений
Ответы на сложные вопросы за секунды
AI анализирует телеметрию и помогает быстрее находить причины проблем.
Вместо ручного анализа графиков, логов и трассировок достаточно сформулировать вопрос на естественном языке. AI анализирует данные GMONIT и помогает определить причины деградации производительности, обнаружить критичные отклонения и оценить влияние инцидентов.
- Анализ метрик, логов и трассировок одним запросом
- Поиск причин деградации производительности
- Определение сервисов с повышенной нагрузкой
- Быстрое выявление критичных инцидентов
Ответы с учетом бизнес-контекста
Не просто данные, а понимание их влияния на бизнес.
AI анализирует телеметрические данные GMONIT и объясняет их значение не только инженерам, но и руководителям. Пользователи могут узнать, какие инциденты влияют на клиентов, где возникают задержки, какие процессы создают операционные риски и как технические проблемы отражаются на бизнес-показателях.
- Оценка влияния инцидентов на клиентов
- Анализ факторов, влияющих на выручку
- Контекст по бизнес-сервисам и цифровым процессам
- Приоритизация проблем по влиянию на бизнес
Единый инструмент для инженеров и руководителей
Быстрый доступ к информации для всех участников процессов.
Диалоговый доступ к данным делает observability понятнее и удобнее для разных ролей. CIO, CTO, инженерные команды и руководители получают ответы без необходимости самостоятельно анализировать телеметрические данные или обращаться к профильным специалистам.
- Запросы на естественном языке вместо сложных поисковых сценариев
- Снижение нагрузки на инженерные команды
- Ускорение принятия управленческих решений
- Быстрый доступ к информации для разных ролей
Повышение эффективности эксплуатации
Меньше ручного анализа — больше времени на решение задач.
Использование AI-ассистентов сокращает время поиска информации, ускоряет расследование инцидентов и помогает быстрее принимать решения. Инженерные команды тратят меньше времени на анализ данных, а руководители быстрее получают объективную картину состояния цифровых сервисов.
- Сокращение времени анализа инцидентов
- Ускорение диагностики проблем
- Снижение объема ручной работы
- Повышение эффективности эксплуатации ИТ-систем
Основа для AI Observability
Подготовьте observability платформу к работе с AI нового поколения.
Поддержка MCP — часть стратегии развития GMONIT в области AI Observability. Платформа становится источником данных не только для специалистов, но и для интеллектуальных агентов, которые помогают анализировать телеметрию, выявлять риски и принимать решения на основе актуальной информации.
- Поддержка современных AI-экосистем
- Готовность к внедрению AI-агентов
- Развитие диалогового взаимодействия с данными мониторинга
- Масштабируемая архитектура для новых AI-сценариев
Кейсы
