Dynamic baselines в GMonit: в российском инструменте для мониторинга появился новый функционал для поиска отклонений в метриках
Dynamic baselines представляют собой систему адаптивных нормальных значений для ключевых метрик. Результаты достигаются на основании исторических данных, позволяют сравнивать текущее состояние сервиса с предыдущими периодами и автоматически настраивать пороговые границы.
Функционал особенно актуален для компаний, чья инфраструктура подвержена постоянным изменениям. Динамические бейзлайны учитывают сезонные колебания, временные тренды и другие характерные для бизнеса пики активности, что делает мониторинг более точным и адаптивным. Таким образом, технические специалисты могут работать более сфокусировано и результативно.
Обновленная версия GMonit позволяет в онлайн-режиме отслеживать отклонения от нормы — приложение самостоятельно генерирует алерты при обнаружении аномалий. Также отличительной особенностью observability платформы является ее адаптивность — baselines обновляются динамически с использованием актуальных данных, что позволяет системе подстраиваться под изменяющиеся условия работы.
Дополнительно вендор внедрил функцию детектирования аномалий в данные телеметрии по ключевым метрикам и событиям. Такой метод поиска помогает выявить узкие места, предсказать потенциальные риски и заблаговременно принять меры по повышению устойчивости ПО.
«Инженеры наших клиентов уже достигают впечатляющих результатов, экономя до 30% рабочего времени. С внедрением динамических бейзлайнов и системы детектирования аномалий этот показатель может быть существенно увеличен. Наша новая фича не только сократит количество ложных срабатываний, но и позволит фокусироваться на тех ошибках, которые действительно требуют оперативного вмешательства».
Ведущие российские ритейлеры уже успели оценить преимущества динамических линий нормального поведения в GMonit, отметив повышение точности и эффективности мониторинга, улучшение клиентского опыта и увеличение объемов продаж.