О компании
Решения
Продукты
Мы готовы провести персональную демонстрацию решения под ваш запрос
Заполните форму или напишите нам в Телеграм
Система оповещения об инцидентах (алертинг)
Алерты, которые действительно важны
Фильтрация шума и фокусировка на событиях с реальным бизнес-влиянием.
Система оповещений анализирует отклонения от нормы в контексте текущей нагрузки, исторических трендов и взаимосвязей компонентов, исключая избыточные и ложные срабатывания. Пользователь получает только те алерты, которые требуют немедленного внимания.
  • Приоритизация по бизнес-риску и влиянию на пользователей
  • Исключение дублирующих и незначительных событий
  • Контроль как технических, так и продуктовых метрик
  • Минимизация ложных срабатываний за счет адаптивных порогов
Мгновенная доставка инцидентов в привычные каналы
Интеграция с основными мессенджерами, почтой и системами управления задачами.
GMonit доставляет алерты туда, где их ждут: в Slack, Telegram, Microsoft Teams, Jira и другие системы. Каждое уведомление содержит нужный контекст — метрики, время, источник, уровень критичности и возможные причины.
  • Настройка каналов и маршрутов доставки по ролям и группам
  • Информативные и компактные уведомления
  • Поддержка групповых и персональных оповещений
  • Интеграция с ITSM и DevOps-стеками
Гибкая настройка алертов под инфраструктуру
Сценарии оповещений на основе логики, событий и связей компонентов.
Система позволяет задавать правила алертинга по множеству параметров: от уровня загрузки CPU до ошибок в логах или нестабильной работы сервисов. Можно использовать шаблоны или создавать свои условия без сложных скриптов.
  • Детальный сбор крашей и JS/Native-ошибок
  • Комбинирование метрик, логов, событий и статусов
  • Настройка чувствительности под отдельные сервисы
  • Возможность включения «тихого режима» на время обновлений
Агрегация инцидентов и снижение информационной нагрузки
Сводные уведомления по группам метрик и компонентам.
GMonit автоматически группирует похожие события, устраняя избыточные алерты, что позволяет видеть обобщенную картину происходящего, сохраняя фокус на сути, а не на потоке уведомлений.
  • Группировка инцидентов по сервисам, командам, зонам
  • Контроль событий в рамках одного бизнес-процесса
  • Упрощение анализа в сложных распределенных системах
  • Возможность настройки порогов агрегации
Привязка алертов к карте сервисов и инцидент-менеджменту
Оповещения в контексте архитектуры и процессов.
Каждое уведомление связано с конкретным компонентом на карте сервисов, позволяет сразу видеть, какие зависимости затронуты, и кто отвечает за решение. Это ускоряет реакцию и снижает нагрузку на инженеров.
  • Прямой переход от алерта к карте взаимосвязей
  • Привязка к инцидентам, тикетам, сменам дежурных
  • Снижение времени локализации проблемы
  • Распределение ответственности и ролей
История срабатываний и пост-инцидентный анализ
Полная прозрачность в расследовании и ретроспективах.
Все алерты логируются с метаданными и временными штампами, чтобы удобнее изучать поведение системы в динамике, выявлять системные проблемы и оптимизировать правила алертинга.
  • История всех срабатываний с временными метками
  • Возможность фильтрации и анализа по сервисам/инцидентам
  • Пост-инцидентный анализ в одном интерфейсе
  • Обучение и улучшение на основе ретроспектив
Надежность и масштабируемость под любые нагрузки
GMonit продолжает уведомлять даже в условиях сбоя.
Система алертинга работает независимо от визуальных компонентов, поддерживает отказоустойчивость и масштабируется под нагрузку — от стартапов до распределенных корпораций.
  • Резервирование каналов доставки
  • Асинхронная очередь уведомлений
  • Поддержка многокомандных сценариев
  • Масштабирование без потери производительности
инцидентов обнаружено за год
88%
рост исполнения SLA Y2Y
4,5%
Результат:
Проактивное обнаружение и устранение инцидентов
Кейсы
Бесперебойная работа сервисов направления e-comm в условиях активного роста бизнеса
Результат:
минут сократилось время поиска причин инцидента
20
часов до
10
c
Кейсы
Подготовка инфраструктуры к повышенному трафику при переходе на новую систему лояльности
Отслеживание трейсов сессий пользователей при нагрузочном тестировании
Прогнозирование поведения онлайн-ресурса при будущих акциях
Результат:
Кейсы
Корректная и бесперебойная работа обучающей платформы
Сокращение расходов на эксплуатацию информационных систем
Снижение влияния технических сбоев на критичные показатели для компании
Результат:
Кейсы
Контроль кода, четкий процесс исправления ошибок и высокий уровень производительности
Результат:
минут сократилось время поиска причин инцидента
3
часов до
15
c
Кейсы