Nexign выпустила новый продукт для обнаружения аномалий в метриках бизнес-процессов на замену Anodot. Nexign Anomaly Detector обнаруживает аномалии в бизнес-процессах и программных продуктах и информирует о них клиента. Это полностью российская разработка, которая может быть развернута на инфраструктуре заказчика или в частном облаке.
Nexign Anomaly Detector автоматически обнаруживает аномальное поведение метрик, для которых не применимы подходы классического мониторинга в силу наличия сезонной составляющей. Продукт работает с метриками на бизнес-уровне и уровне программных продуктов. Он интегрируется в системы клиентов путем присоединения к мониторинговым базам данных и не требует установки дополнительных агентов на оборудование. Продукт использует методы машинного обучения для автоматизации обслуживания ИТ-систем и относится к продуктам класса AIOps. Nexign Anomaly Detector является полностью российской разработкой, способной заменить зарубежный продукт Anodot.
«Компании, которые использовали Anodot, столкнулись с невозможностью дальнейшего обновления и обслуживания решения после его ухода с российского рынка. Nexign Anomaly Detector обладает схожими возможностями: помогает выявлять аномалии в сложных бизнес-процессах, отслеживать их эффективность и минимизировать потенциальное влияние сбоев на клиентов. Он подходит для сфер бизнеса, обрабатывающего большое количество транзакций, например, для телекома, платежной индустрии, e-commerce, рекламы и онлайн-игр. Продукт уже используется российским телеком-оператором уровня Tier-1 и доказал свою надежность», — прокомментировал Максим Нартов, директор по развитию бизнеса Nexign.
Nexign Anomaly Detector — это автономное решение, которое поддерживает как on-premises, так и размещение в облаке. У него полностью модульная архитектура на основе docker контейнеров, и он может быть развернут как на обычных серверах, так и в кластерах типа Kubernetes. Продукт Nexign реализует полностью автоматизированный пайп-лайн подготовки и обработки целевых метрик и легко масштабируется горизонтально.
