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Dynatrace aprimora recursos de Inteligência Artificial para o Microsoft Azure

Mecanismo de Inteligência Artificial Davis agora inclui as métricas do serviço de plataforma do Azure para simplificar as operações em Nuvem e acelerar as cargas de trabalho corporativas
Dynatrace aprimora recursos de Inteligência Artificial para o Microsoft Azure

cerebro simbolizando inteligência artificialA Dynatrace, empresa mundial em inteligência de software, anuncia o aprimoramento de seu mecanismo aberto de Inteligência Artificial (IA), o Davis, que agora permite a utilização de informações geradas a partir do Microsoft Azure Monitor para simplificar as operações em Nuvem e acelerar novas cargas de trabalho para o Azure.

Ao combinar as métricas do Azure com a rica experiência do usuário e os dados de aplicações e de infraestrutura em Nuvem que a Dynatrace já captura, o Davis pode identificar mais rapidamente os problemas de degradação e de impacto aos usuários e serviços.

A possibilidade de usar a plataforma da Dynatrace para analisar os dados do Azure significa que o mecanismo de Inteligência Artificial está ficando o tempo todo mais inteligente, enquanto nos sentamos e colhemos as recompensas 

Essa funcionalidade possibilita que as equipes corporativas consigam identificar a causa raiz de possíveis falhas de uma maneira mais precisa, levando a recuperações mais rápidas. Além disso, o motor de IA agora conta com novos painéis prontos para uso, que oferecem às equipes especiais de BizDevOps visões customizadas sobre um amplo e rico conjunto de dados, capacitando o trabalho dos times e acelerando o sucesso das equipes de gestão digital.

“A Dynatrace foi construída especificamente para lidar com a complexidade e a natureza dinâmica da infraestrutura em Nuvem corporativa”, explica Steve Tack, Vice-Presidente Sênior de Gerenciamento de Produtos da Dynatrace. “Com um mecanismo de Inteligência Artificial aberto e integrado ao núcleo de nossa plataforma, continuamos a oferecer suporte nativo às tecnologias Cloud mais importantes, para que o Davis se torne continuamente mais inteligente e mais específico para os ambientes híbridos dos clientes. Isso torna nossas respostas mais precisas e baseadas em análises muito mais poderosas do que as abordagens alternativas, que exigem aprendizado demorado e alavancam a correlação simples baseada em tempo, resultando em muito trabalho extra para pouco ou nenhum ganho”.

A funcionalidade que utiliza os dados do Monitor do Azure no mecanismo de Inteligência Artificial da plataforma Dynatrace fornece às empresas a chance de se alcançar insights mais práticos e precisos, ajustados especificamente para o ambiente Azure. Ao contar um conjunto de painéis prontos para uso específicos no Microsoft Azure, os clientes obtêm mais valor, com menos esforço do que nunca.

“Ao trazer métricas do Azure Monitor, o mecanismo Davis, da Dynatrace, agora fornece melhores respostas e permite uma visão mais profunda do comportamento dos serviços Cloud e da causa raiz de algum incidente”, diz Mark Kaplan, Diretor Sênior de TI da Barbri. “O Azure e a Dynatrace são incrivelmente importantes para o nosso sucesso na Barbri. O Azure nos dá a agilidade de ampliar e reduzir nossa infraestrutura, enquanto a Dynatrace nos mostra exatamente o que está acontecendo, para que possamos analisar, solucionar problemas e otimizar as aplicações, integrando novos recursos aos clientes com mais rapidez. A possibilidade de usar a plataforma da Dynatrace para analisar os dados do Azure significa que o mecanismo de Inteligência Artificial está ficando o tempo todo mais inteligente, enquanto nos sentamos e colhemos as recompensas”.

Para a maioria dos clientes, o Azure é apenas um dos muitos serviços em Nuvem usados para oferecer suporte a cargas de trabalho de microsserviços. Por isso, o mecanismo Davis e a plataforma Dynatrace são capazes de descobrir, aprender e monitorar automaticamente todo o ambiente – se as empresas estiverem usando o Azure, AWS, Google Cloud Platform ou, ainda, serviços de PaaS, com ambientes de orquestração da Pivotal, Red Hat e Kubernetes, por exemplo. O suporte automático e baseado em Inteligência Artificial para esses ambientes multicloud é essencial para o gerenciamento, otimização e sucesso da carga de trabalho.

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