Сферы использования
Специализация
Мы готовы провести персональную демонстрацию решения под ваш запрос
Заполните форму или напишите нам в Телеграм
Автоматизируйте мониторинг, предсказывайте сбои и оптимизируйте инфраструктуру без лишних затрат
Умный мониторинг для DevOps-инженеров
Как GMonit решает задачи DevOps-инженеров?
- Анализ трендов и аномалий, выявление нестандартного поведения сервисов на основе машинного обучения.
- Предупреждение о перегрузках, прогнозирование возможных сбоев на основе исторических данных.
Проактивный мониторинг и предотвращение сбоев
- Детализированные дашборды, ключевые метрики в наглядном и удобном формате.
- Гибкие фильтры и кастомные запросы, глубокая аналитика по конкретным сервисам и узлам.
- Анализ паттернов, рекомендации по устранению проблем.
Глубокая аналитика и контроль инфраструктуры
- Настройка уведомлений, определение параметров по критичности, типу инцидента и времени реакции.
- Автоматическая диагностика причин сбоев, анализ корневых причин инцидентов.
Снижение шума и точное оповещение
- Поддержка Kubernetes и Docker, мониторинг состояния контейнеров, кластеров и сервисов.
- Совместимость с Prometheus и Grafana, экспорт данных в популярные системы визуализации.
- Гибкость работы с различными средами
Бесшовная интеграция с DevOps-стеком
Результаты внедрения GMonit
Повышение стабильности и отказоустойчивости инфраструктуры
Комплексный мониторинг и рекомендации обеспечивают предсказуемую работу сервисов.
Интеллектуальный алертинг и интеграция с DevOps-инструментами позволяют быстрее реагировать на критические события.
Ускорение реакции на инциденты в 2 раза
Раннее выявление аномалий помогает минимизировать downtime сервисов.
До 40% cокращение незапланированных простоев инфраструктуры
Анализ логов позволяет быстрее находить и устранять причины инцидентов.
Снижение времени диагностики и устранения проблем на 65%
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