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BMC mejora la observabilidad y las AIOps con BMC HelixGPT

[06/11/2023] BMC ha anunciado nuevas capacidades de AIOps para la solución BMC Helix Operations Management utilizando su capacidad BMC HelixGPT. Según lo señalado en el comunicado de prensa, la solución BMC Helix Operations Management transforma las operaciones de TI con planos de servicio listos para usar para el modelado dinámico de servicios, explicabilidad de situaciones fácil de leer y huella digital de situaciones para recordar situaciones similares. También ha mejorado la autodetección profunda de contenedores para comprender en profundidad los entornos en contenedores.

"La solución BMC Helix Operations Management combina el poder de la IA causal avanzada para identificar la causa raíz de los problemas, la IA predictiva para permitir a los clientes identificar y abordar los problemas antes de que ocurran, y la IA generativa para automatizar resúmenes de eventos y recomendaciones de las mejores acciones para problemas complejos para que los equipos sepan qué hacer a continuación, sostuvo Margaret Lee, vicepresidenta senior y directora general de Gestión de Operaciones y Servicios Digitales de BMC.

El ejecutivo anotó que estas innovaciones permiten que las operaciones de TI ofrezcan una mayor disponibilidad de servicios y resistencia a la empresa. "Esto se debe a que pueden impulsar un rendimiento operativo más eficiente con mayor visibilidad a través de silos de herramientas y utilizar conocimientos superiores impulsados por IA para mejorar significativamente el tiempo medio hasta la identificación (MTTI) y el tiempo medio hasta la reparación (MTTR) de los problemas.

Lee indicó que las nuevas innovaciones de BMC Helix Operations Management incluyen:

  • Planos de servicio: BMC Helix Operations Management ofrece blueprints de servicio listos para usar, para crear y mantener modelos de servicio dinámicos. "Con soporte para microservicios, Kubernetes, cloud y monitorización del rendimiento de aplicaciones (APM), estos modelos de servicio dinámicos se actualizan automáticamente, garantizando que se utilicen modelos de servicio precisos en los entornos de TI actuales en constante cambio, explicó el ejecutivo.
  • Explicabilidad de situaciones impulsada por IA causal: De acuerdo a Lee, esta capacidad establece un nuevo estándar para la resolución de incidentes mediante la correlación de incidentes con sucesos similares actuales y pasados para generar la mejor acción para resolver el incidente rápidamente. "Los comentarios de los usuarios sobre las situaciones proporcionan una mayor comprensión contextual y permiten que un usuario añada información adicional sobre la situación para aislar más rápidamente la causa raíz. Esto permite a su empresa recuperarse de las interrupciones del servicio y otros riesgos potenciales con mayor rapidez, sin necesidad de analizar manualmente múltiples registros de incidentes. La función BMC HelixGPT agiliza el proceso con resúmenes concisos y en lenguaje sencillo de cómo se resolvieron los problemas. Los informes de causa raíz probable pueden crearse y 'recordarse' para su uso futuro.
  • AIOps situation fingerprinting powered by AI, GPT, and NLP: Impulsado por IA causal avanzada, situation fingerprinting identifica automáticamente si una situación similar ha ocurrido previamente, eliminando la necesidad de (re)diagnosticar una situación. "Esto facilita la identificación futura para ayudar a acelerar el MTTR, reducir el ruido y el trabajo del personal y mejorar el rendimiento del servicio, indicó Lee.
  • Detección automática de contenedores en profundidad mejorada: Con las capacidades avanzadas de descubrimiento de la plataforma BMC Helix, los usuarios pueden beneficiarse de la detección automatizada y de un conocimiento profundo de sus entornos en contenedores. "Esta capacidad mejora el intercambio de conocimientos entre ingenieros de fiabilidad del sitio (SRE), propietarios de servicios y equipos de operaciones responsables de entornos en contenedores modernos y dinámicos. Al permitir una visibilidad más profunda de los contenedores, los usuarios acelerarán el tiempo medio de reparación (MTTR) al tiempo que reducen significativamente los esfuerzos tradicionalmente manuales, finalizó el ejecutivo.

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