Dapatkan visibilitas atas kinerja infrastruktur dan storage, dari storage array on-premises hingga resource cloud, dengan forecasting dan optimalisasi berbasis AI. Prediksi pertumbuhan, cegah bottleneck, dan selaraskan resource dengan kebutuhan bisnis secara cerdas dan hemat biaya.
Poin Utama
Motadata ObserveOps menerapkan forecasting berbasis AI dan insight optimalisasi biaya pada infrastruktur dan storage on-premises maupun cloud, sehingga tim dapat mencegah bottleneck sebelum keterbatasan kapasitas terjadi.
Pantau kesehatan dan kinerja storage untuk setiap platform di lingkungan Anda.
Cakupan untuk sistem storage Dell EMC, HPE, Hitachi, Huawei, dan NetApp.
Monitoring kinerja SAN, NAS, dan RAID dari satu platform.
Pelacakan kesehatan di tingkat volume, LUN, dan disk.
Deteksi ketersediaan dan gangguan storage array saat terjadi.
Ukur sinyal kinerja yang menentukan dampak storage terhadap workload.
IOPS, latensi, throughput, dan utilisasi disk untuk setiap tier storage.
Rincian kinerja read/write per volume dan array.
Skor kesehatan disk dan peringatan dini untuk drive yang mulai menurun.
Tren kinerja historis untuk capacity planning dan pelaporan SLA.
Prediksi saturasi infrastruktur sebelum membatasi kinerja.
Model machine learning untuk utilisasi compute, memori, storage, dan jaringan.
Prediksi tanggal saturasi kapasitas berdasarkan tren konsumsi.
Pemodelan skenario what-if untuk rencana pertumbuhan dan perubahan workload.
Visualisasi forecast dengan horizon perencanaan yang dapat dikonfigurasi.
Pahami bagaimana resource digunakan di seluruh infrastruktur Anda.
Analisis tren utilisasi yang mencakup resource compute, storage, dan jaringan.
Identifikasi utilisasi puncak untuk keputusan rightsizing dan penjadwalan.
Pelaporan utilisasi komparatif lintas lokasi, lingkungan, dan periode waktu.
Identifikasi resource yang kurang dimanfaatkan dan over-provisioning untuk dimanfaatkan ulang.
Hubungkan kapasitas infrastruktur dengan layanan dan SLO yang bergantung padanya.
Pemetaan utilisasi storage dan compute ke kinerja layanan bisnis.
Identifikasi keterbatasan infrastruktur yang mendekati ambang dampak SLO.
Prioritas investasi kapasitas yang selaras dengan tingkat kekritisan layanan bisnis.
Korelasi KPI yang menghubungkan perilaku resource dengan hasil penyampaian layanan.
Hilangkan pemborosan dan justifikasi investasi infrastruktur dengan data.
Identifikasi aset yang over-provisioned dan kurang dimanfaatkan di seluruh lingkungan.
Rekomendasi pemanfaatan ulang lisensi dan resource.
Pemodelan biaya infrastruktur yang selaras dengan pola konsumsi aktual.
Panduan rightsizing untuk alokasi resource compute, storage, dan cloud.
Intelligence
Sebagian besar tim infrastruktur baru menemukan masalah kapasitas ketika kinerja sudah menurun: latensi storage melonjak, saturasi CPU memperlambat transaksi, atau disk penuh dan layanan berhenti. Tim tidak memiliki data prediktif untuk bertindak sebelum keterbatasan tersebut benar-benar terjadi.
Motadata ObserveOps menggabungkan data utilisasi historis, sinyal kinerja real-time, dan forecasting berbasis AI ke dalam lapisan insight kapasitas yang memberi tahu tim apa yang akan terjadi, sehingga visibilitas melampaui kondisi saat ini. Dengan pemetaan kinerja ke bisnis dan insight optimalisasi biaya, keputusan kapasitas selaras dengan komitmen layanan dan efisiensi investasi.
Cara Kerja
Mengumpulkan telemetri utilisasi dan kinerja dari compute, storage, dan jaringan.
Menormalisasi data konsumsi ke dalam model terpadu milik Motastore.
Menerapkan model forecasting ML untuk memprediksi timeline saturasi dan bottleneck.
Memetakan keterbatasan kapasitas ke layanan bisnis dan SLO yang bergantung padanya.
Mengidentifikasi peluang optimalisasi: pemanfaatan ulang, rightsizing, dan realokasi.
Menyajikan forecast dan rekomendasi melalui dashboard perencanaan.
Insight yang mengubah data infrastruktur menjadi keyakinan dalam perencanaan belanja modal.
Nilai Berdasarkan Peran
Hilangkan gangguan tak terencana akibat kapasitas yang habis, dan berikan pimpinan justifikasi investasi berbasis bukti yang menghubungkan kebutuhan resource dengan dampak layanan.
Hilangkan gangguan tak terencana akibat kapasitas yang habis, dan berikan pimpinan justifikasi investasi berbasis bukti yang menghubungkan kebutuhan resource dengan dampak layanan.
Hilangkan gangguan tak terencana akibat kapasitas yang habis, dan berikan pimpinan justifikasi investasi berbasis bukti yang menghubungkan kebutuhan resource dengan dampak layanan.
Hilangkan gangguan tak terencana akibat kapasitas yang habis, dan berikan pimpinan justifikasi investasi berbasis bukti yang menghubungkan kebutuhan resource dengan dampak layanan.
Dapatkan peringatan dini sebelum keterbatasan kapasitas memengaruhi ketersediaan, dan gunakan data tren utilisasi untuk mencegah insiden terkait kinerja.
Dapatkan peringatan dini sebelum keterbatasan kapasitas memengaruhi ketersediaan, dan gunakan data tren utilisasi untuk mencegah insiden terkait kinerja.
Korelasikan ketersediaan resource infrastruktur dengan kinerja aplikasi, dan gunakan forecast berbasis AI untuk mencegah keterbatasan kapasitas menyebabkan penurunan layanan.
Korelasikan ketersediaan resource infrastruktur dengan kinerja aplikasi, dan gunakan forecast berbasis AI untuk mencegah keterbatasan kapasitas menyebabkan penurunan layanan.
Dari Visibilitas ke Kendali
Intervensi kapasitas yang lebih awal melalui forecasting berbasis AI sebelum kinerja terdampak.
Pemborosan biaya infrastruktur yang berkurang melalui optimalisasi utilisasi dan rightsizing.
Kepatuhan SLA yang lebih tinggi dengan mencegah penurunan layanan akibat keterbatasan resource.
ROI investasi infrastruktur yang lebih kuat melalui perencanaan berbasis bukti.
Konsistensi operasional melalui manajemen kapasitas yang proaktif, bukan perbaikan yang reaktif.
Jelajahi Lebih Lanjut
Motadata ObserveOps memprediksi kebutuhan CPU, memori, storage, dan bandwidth sehingga Anda dapat menyesuaikan resource dengan tepat sebelum kinerja menurun.
Motadata ObserveOps Hybrid Infrastructure Monitoring. Capacity planning yang mencegah gangguan.