Augtera Networks là nền tảng AIOps được thiết kế riêng cho hạ tầng viễn thông và đám mây, sử dụng các mô hình máy học để phân tích tức thời lượng lớn dữ liệu đo lường, phát hiện bất thường và tự động lọc bỏ các cảnh báo không cần thiết. Nền tảng sẽ tập hợp các tín hiệu giám sát rải rác trên nhiều hệ thống, thực hiện trích xuất đặc trưng và phân tích chuỗi thời gian để tìm ra các điểm nghẽn hiệu năng hoặc dấu hiệu sự cố tiềm ẩn, sau đó hiển thị ngay trên bảng điều khiển trực quan. Quy trình tự động này không chỉ giảm thời gian kiểm tra thủ công mà còn giảm hiện tượng “mệt mỏi cảnh báo” do quá nhiều thông báo, giúp đội ngũ vận hành tập trung vào những vấn đề thực sự cần giải quyết.
Giải quyết vấn đề gì
Trong môi trường giám sát mạng truyền thống, lượng dữ liệu đo lường khổng lồ thường tạo ra vô số cảnh báo trùng lặp hoặc không liên quan, buộc kỹ sư phải mất thời gian xác minh từng cái, dẫn đến hiệu suất thấp và dễ bỏ sót các bất thường quan trọng. Augtera Networks dùng máy học tự động học các mô hình hoạt động bình thường, nhanh chóng nhận diện các hành vi lệch và phân cấp thông minh, chỉ đưa ra các cảnh báo ưu tiên cao. Nhờ vậy, tiếng ồn được giảm đáng kể, tốc độ xác định sự cố tăng lên, nâng cao độ sẵn sàng dịch vụ và mức độ hài lòng của khách hàng.
Đối tượng phù hợp và cách sử dụng
Nền tảng này đặc biệt thích hợp cho các nhà khai thác viễn thông, nhà cung cấp dịch vụ đám mây và các doanh nghiệp lớn có đội ngũ vận hành mạng. Người dùng chỉ cần kết nối dữ liệu đo lường hiện có (như NetFlow, SNMP, Syslog, …) vào pipeline dữ liệu của Augtera, nền tảng sẽ tự động xây dựng mô hình và liên tục học hỏi. Thông qua giao diện web với bảng điều khiển trực quan, quản trị viên có thể giám sát trạng thái sức khỏe toàn cầu ngay lập tức, trong khi kỹ sư có thể xem đề xuất nguyên nhân gốc khi cảnh báo xuất hiện, nhanh chóng thực hiện khắc phục hoặc chạy script tự động sửa lỗi.
Tính năng chính
- Phát hiện bất thường bằng máy học
- Tích hợp dữ liệu đo lường đa nguồn
- Phân cấp cảnh báo thông minh
- Bảng điều khiển trực quan
- Đề xuất nguyên nhân gốc tự động
Ưu điểm
- Giảm đáng kể tiếng ồn cảnh báo
- Nâng cao hiệu quả xác định sự cố
- Hỗ trợ nhiều định dạng dữ liệu đo lường
Nhược điểm
- Cần một lượng dữ liệu lịch sử nhất định để huấn luyện
- Giai đoạn điều chỉnh mô hình ban đầu đòi hỏi thời gian
Trường hợp sử dụng
- Cảnh báo sớm sự cố mạng viễn thông
- Giám sát hiệu năng hạ tầng đám mây
- Kiểm tra sức khỏe mạng đa khu vực cho doanh nghiệp lớn
Ghi chú biên tập
Augtera đặt AI vào trung tâm, giúp việc vận hành mạng trở nên thông minh và hiệu quả hơn.
Câu hỏi thường gặp
Augtera có thể xử lý những loại dữ liệu đo lường nào?
Nền tảng hỗ trợ NetFlow, SNMP, Syslog, IPFIX và các nguồn API tùy chỉnh, hầu hết các định dạng đo lường mạng và đám mây phổ biến.
Có cần lượng dữ liệu lịch sử lớn để kích hoạt mô hình máy học không?
Mô hình ban đầu cần một lượng dữ liệu hoạt động bình thường làm cơ sở, nhưng Augtera cung cấp các mô hình mặc định giúp người dùng nhanh chóng khởi động và dần cải thiện độ chính xác khi dữ liệu tích lũy.
Cơ chế phân cấp cảnh báo hoạt động như thế nào?
Hệ thống tự động gán mức độ ưu tiên dựa trên mức độ nghiêm trọng, phạm vi ảnh hưởng và tần suất lịch sử của bất thường, chỉ gửi các cảnh báo ưu tiên cao tới người liên quan, giảm thiểu phiền nhiễu không cần thiết.
