Poin Utama
Motadata ObserveOps menerapkan deteksi anomali dan forecasting berbasis AI langsung pada pipeline log, mengubah pola event menjadi KPI yang terukur, dan menganalisis metrik log serta infrastruktur bersama-sama dalam satu explorer terintegrasi.
Ubah data event menjadi indikator kinerja yang terukur.
Konversi jumlah event log, error rate, dan frekuensi pola menjadi metrik time-series.
Pembuatan KPI kustom dari nilai field log: response time, jumlah transaksi, kode error.
Pelacakan metrik turunan log bersama metrik infrastruktur dan aplikasi dalam dashboard terpadu.
Alert ambang untuk metrik turunan log menggunakan policy engine yang sama dengan alerting infrastruktur.
Terapkan kebijakan routing, parsing, dan indexing yang cerdas di lapisan operasional.
Routing log berbasis kebijakan yang mengarahkan jenis event tertentu ke pipeline analisis khusus.
Parsing policies applied by application, business unit, or environment, eliminating per-source configuration.
Kebijakan parsing yang diterapkan per aplikasi, unit bisnis, atau lingkungan, tanpa konfigurasi per sumber.
Kebijakan indexing yang mengendalikan visibilitas field dan retensi per kategori log.
Identifikasi potensi insiden sebelum terjadi melalui deteksi anomali dan forecasting berbasis AI.
Model machine learning yang dilatih dengan perilaku log historis untuk memprediksi volume event dan error rate.
Deteksi anomali pada event log yang masuk untuk menandai penyimpangan dari baseline yang sudah terbentuk.
Konfigurasi horizon forecast yang menyelaraskan jendela prediksi dengan perencanaan operasional.
Sinyal anomali dan forecasting yang dapat digunakan untuk alerting melalui policy engine yang sama dengan metrik infrastruktur.
Analisis metrik turunan log dan metrik infrastruktur bersama-sama dalam satu antarmuka analitik.
Analisis metrik turunan log dan metrik infrastruktur bersama-sama dalam satu antarmuka analitik.
Operasi aritmetika yang membuat metrik turunan dari kombinasi sinyal log dan kinerja.
Perbandingan rentang waktu untuk memvalidasi bahwa pola log selaras dengan perubahan perilaku kinerja.
Visualisasi forecasting yang ditumpangkan pada tren historis untuk analisis tren yang intuitif.
Ungkap pola berulang dan tren tingkat keparahan yang terlewat oleh aturan berbasis ambang.
Log Pattern Detection pada aliran log untuk troubleshooting dan investigasi keamanan.
Klasifikasi tingkat keparahan dan statistik distribusi yang menampilkan tren tingkat keparahan event di aliran bervolume tinggi.
Identifikasi pola berulang dalam format log yang ternormalisasi melalui dynamic parsing berbasis ML.
Korelasi lintas sumber yang menghubungkan event terkait dari berbagai sumber log.
Terjemahkan analitik log menjadi laporan untuk tinjauan dan audit.
Visualisasi tren frekuensi anomali, error rate, dan distribusi tingkat keparahan dari waktu ke waktu.
Metrik turunan log yang dilacak bersama metrik infrastruktur di metric explorer terintegrasi.
OOTB Log Compliance Reports yang menyediakan penilaian siap pakai untuk framework PCI, HIPAA, dan ISO.
Raw Log Reports yang dibuat dari kriteria Log Search untuk peninjauan insiden dan tindak lanjut audit.
Intelligence
Sebagian besar investasi log monitoring berhenti pada pengumpulan, parsing, dan pencarian. Kemampuan ini memang diperlukan, tetapi bersifat retrospektif: memberi tahu tim apa yang sudah terjadi, bukan apa yang akan terjadi.
Advanced Insights & Log Intelligence memperluas pipeline data log ke ranah prediktif. Model machine learning yang dilatih dengan perilaku log historis memprediksi volume event dan error rate, mendeteksi anomali saat muncul, serta menyoroti sinyal seperti kenaikan timeout query secara bertahap atau penyimpangan baseline autentikasi. Deteksi pola mengenali pola berulang dan tren tingkat keparahan di aliran log bervolume tinggi melalui parsing berbasis ML, sehingga investigasi dimulai dari data yang terstruktur, bukan dari baris log mentah.
Cara Kerja
Mengumpulkan event log yang terstruktur dan ter-index dari pipeline parsing dan indexing.
Menerapkan model machine learning pada pola log historis untuk membentuk baseline perilaku.
Menjalankan deteksi anomali secara berkelanjutan terhadap event log yang masuk.
Menghasilkan output forecasting berdasarkan tren event saat ini dan model prediksi historis.
Mengubah event log dan sinyal anomali menjadi metrik time-series melalui konversi log-to-metric.
Menyajikan insight melalui metric explorer, dashboard, dan laporan insight terjadwal.
Log intelligence yang bekerja terus-menerus, menghadirkan insight sebelum menjadi keadaan darurat.
Nilai Berdasarkan Peran
Tunjukkan bahwa investasi log monitoring menghasilkan insight yang berorientasi ke depan, melampaui sekadar penyimpanan dan pencarian.
Tunjukkan bahwa investasi log monitoring menghasilkan insight yang berorientasi ke depan, melampaui sekadar penyimpanan dan pencarian.
Ubah model operasional dari peninjauan log yang reaktif menjadi penyampaian insight yang proaktif.
Ubah model operasional dari peninjauan log yang reaktif menjadi penyampaian insight yang proaktif.
Terima sinyal anomali dari model AI yang berjalan pada event log yang masuk, dengan klasifikasi tingkat keparahan yang menunjukkan sinyal mana yang paling penting.
Terima sinyal anomali dari model AI yang berjalan pada event log yang masuk, dengan klasifikasi tingkat keparahan yang menunjukkan sinyal mana yang paling penting.
Gunakan konversi log-to-metric untuk membuat KPI tingkat aplikasi dari data event log. Tanpa perlu kode instrumentasi.
Gunakan konversi log-to-metric untuk membuat KPI tingkat aplikasi dari data event log. Tanpa perlu kode instrumentasi.
Dari Visibilitas ke Kendali
Deteksi anomali berbasis AI yang menampilkan penyimpangan dari baseline log yang sudah terbentuk.
Model forecasting yang memproyeksikan volume event dan error rate di masa mendatang dari perilaku log historis.
Konversi log-to-metric yang menjadikan data event tersedia sebagai KPI operasional yang terukur.
Log Pattern Detection dan statistik tingkat keparahan yang menampilkan pola berulang dan tren tingkat keparahan di aliran log bervolume tinggi.
Metric explorer terintegrasi yang menggabungkan metrik turunan log dan metrik infrastruktur dalam satu antarmuka analitik terpadu.
Jelajahi Lebih Lanjut