AI Solutions

AI Analytics: 과정

NexClipper는 인프라 운영에 인공지능 알고리즘을 적용하여
인공지능을 기반으로 한 예측과 분석이 가능합니다.

인공지능(AI) 분석 메뉴

Forecasting

예측은 이상 징후 감지로 가는 첫 번째 단계로서, 현재 및 미래 상황에서 주어진 상황에 대해 우리가 관심 있는 측정 기준을 예측합니다.
NexClipper 안에서 metric을 선정 예측을 수행하고, 트렌드와 사이클을 분석할 수 있는 기본 기능을 제공합니다.

이상 징후 탐지

이상 징후 탐지란 특정 그룹의 예상 패턴을 준수하지 않는 데이터 지점, 항목, 관찰 또는 이벤트를 식별하는 것입니다.  NexClipper는 Metric이 상한선과 하한선 범위를  벗어난 정도에 따라 자동으로 이상 Point를 탐지합니다. 이상 포인트의 탐지시, Alarm 제공 및 이상 원인 분석을 위한 다양한 방법을 추가적으로 제시합니다.

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연관분석

대부분의 운영자는 이상 징후 탐지 후 고장 원인을 조사하고 조사합니다. 하지만 NexClipper 는 사용자에게 시간 소모적인 과정을 처리할 수 있는 근본 원인 분석을 제공합니다.

NexClipper의 AIOps Basic Framework

AIOps에서의 작업은 Observe(관측)에서 시작합니다. 
관측 단계는 System data를 얼마나 체계적으로 수집, 적재, 관리하는 것으로서
향후 모니터링, 원인분석, 머신러닝 등에서 의미있는 분석을 할 수 있도록 할 수 있는 준비 단계이지만,
가장 중요한 단계로 볼 수 있습니다.

Anomaly Detection

NexClipper의 이상 징후 탐지는 룰셋을 기반으로 한 기존의 탐색의 단점을 보완합니다.
NexClipper의 이상 징후 탐지는 패널티 뿐만 아니라 시간에 따라 변하는 데이터의 특징을 
반영하여 자동으로 정상 범위를 유연하게 지정하고 예측합니다.

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Disk Full Alarming 

NexClipper의 Robust Trend Forecasting (RTF) 기술을 이용하여 디스크 풀 예측이 가능합니다. 디스크가 언제 ful이 될지 미리 알려주어 충분한 시간 내에 필요한 조취를 취할수 있습니다.