“Tet” sadarbībā ar Rīgas Tehniskās universitātes zinātniekiem veido vienotu IT monitoringa risinājumu, kas vienlaikus spēs analizēt dažādas IT infrastruktūras sistēmas, palīdzot ātri un efektīvi tajās atklāt anomālijas un kļūdas. Risinājums ir balstīts uz mākslīgā intelekta algoritmiem, un ir unikāls ar to, ka analizē nevis atsevišķus IT sistēmas elementus, bet visu infrastruktūru kopā, skaidro uzņēmumā.
Jaunais risinājums uzņēmumiem ietaupīt resursus un mazināt slodzi uz IT profesionāļiem. Algoritmi ir spējīgi prognozēt arī potenciālus incidentus nākotnē, kas būtiski mazinās dīkstāvju riskus un atvieglos investīciju plānošanu, norāda Elīna Kovaļova “Tet” vecākā sabiedrisko attiecību projektu vadītāja.
Mūsdienās biznesa procesu pamatā ir IT infrastruktūra, kas sastāv no vairākiem elementiem – lietotnēm, datu bāzēm, serveriem, datu glabātuvēm utt. Jo lielāks ir datu apjoms, ko apstrādā uzņēmums, jo sarežģītākās ir tā IT sistēmas, ko var veidot līdz pat miljoniem elementu. Incidenti kādā no sistēmām var maksāt uzņēmumam ļoti dārgi, taču 24/7 sekot līdzi visiem elementiem arī prasa lielus darbaspēka resursus, jo šobrīd monitoringu lielākoties veic administratori manuāli, atsevišķi sekojot līdzi dažādām sistēmām. Mēs radām universālu rīku, kas uzņēmumiem palīdzēs automatizēt monitoringa procesus un mazināt cilvēcisko kļūdu faktoru,” stāsta “Tet” valdes priekšsēdētājs Uldis Tatarčuks.
Risinājuma pamatā ir mākslīga intelekta algoritmi, kuri ne tikai analizē IT sistēmu datus, identificējot kļūmes un anomālijas, bet arī proaktīvi piedāvā iespējamo nākotnes kļūdu prognozes.
“Tet pārraudzībā ir dažādas sarežģītas un mainīgas IT sistēmas (piemēram, sistēmas mākoņpakalpojumu nodrošināšanai), un lieli datu apjomi, kas ļāva izstrādāt risinājuma prototipu ar automatizētu datu analīzi. Risinājums spēj parādīt esošās anomālijas, vienlaikus ģenerējot nākotnes scenārijus un palīdzot atklāt potenciālās problēmas un šauros IT sistēmu punktus pirms tie sāk ietekmēt lietotājus,” norāda “Tet” galvenā tehnoloģiju direktora pienākumu izpildītājs Dmitrijs Ņikitins.
Uzņēmums strādā arī pie tā, lai monitoringa rezultātus var vienkārši uztvert, tādēļ, kā skaidro Ņikitins, rīks vizualizē iegūto informāciju interaktīvu diagrammu un grafiku veidā. Līdz ar to projekts sastāv no vairākām būtiskām daļām: datu savākšana, glabāšana, analīze un vizualizēšana, prognozējošie modeļi un zināšanu pārvaldība.
