Poin Utama
Motadata ObserveOps memberikan visibilitas kinerja perangkat yang mendalam dan multi-protokol hingga ke tingkat interface, dengan baseline berbasis AI yang memisahkan anomali dari variasi yang wajar, dalam dashboard yang sesuai dengan peran masing-masing.
Pantau kesehatan perangkat lebih dari sekadar status up/down.
Monitoring CPU, memori, dan suhu untuk router, switch, firewall, dan wireless access point.
Pelacakan utilisasi, tingkat error, dan discard di tingkat interface untuk setiap port jaringan.
Monitoring multi-vendor melalui ICMP, SNMP, SSH, dan API vendor untuk pengumpulan data yang konsisten.
Analisis tren resource perangkat untuk perencanaan kapasitas dan peringatan dini penurunan kinerja.
Ukur sinyal yang menentukan pengalaman pengguna dan aplikasi.
Pengukuran latensi jaringan pada link WAN, jalur segmen, dan koneksi antar-lokasi.
Throughput dan utilisasi bandwidth per interface, perangkat, dan segmen jaringan.
Monitoring packet loss untuk link dan jalur tempat loss tersebut memengaruhi kinerja aplikasi.
Pengukuran jitter untuk menjamin kualitas voice, video, dan aplikasi yang sensitif terhadap latensi.
Pisahkan masalah kinerja yang sebenarnya dari variasi perilaku yang wajar.
Baseline machine learning yang dilatih dengan pola kinerja historis per perangkat dan interface.
Penyesuaian ambang adaptif yang merespons perubahan pola lalu lintas dan penambahan kapasitas.
Deteksi anomali yang menandai penyimpangan sebelum melewati ambang alert statis.
Korelasi lintas perangkat untuk mengidentifikasi masalah kinerja dengan penyebab upstream yang sama.
Hadirkan tampilan kinerja yang tepat untuk setiap peran stakeholder.
Dashboard eksekutif dengan skor kesehatan jaringan, kepatuhan SLA, dan ringkasan tren kinerja.
Dashboard operasional untuk NOC engineer dengan metrik tingkat perangkat, alert aktif, dan heat map.
Dashboard engineering dengan drill-down tingkat interface, statistik protokol, dan utilisasi kapasitas.
Pembuat dashboard kustom untuk tampilan kinerja per lokasi, vendor, dan fungsi.
Identifikasi perubahan kinerja yang penting, lebih dari sekadar pelanggaran ambang sederhana.
Perbandingan berkelanjutan antara kinerja saat ini dan baseline yang telah ditetapkan untuk setiap entitas.
Skor tingkat keparahan penyimpangan berdasarkan besar dan durasi penyimpangan.
Deteksi penyimpangan tren untuk drift berkelanjutan yang tidak pernah melewati ambang statis.
Alert proaktif atas penyimpangan baseline sebelum terjadi dampak pada aplikasi atau pengguna.
Pantau hingga tingkat port dan interface untuk detail diagnostik yang presisi.
Statistik per interface, termasuk utilisasi in/out, error counter, dan discard event.
Identifikasi top-N interface berdasarkan utilisasi, error, atau discard untuk menemukan bottleneck dengan cepat.
Perbandingan kinerja interface antar jenis perangkat yang serupa sebagai konteks anomali.
Data historis tingkat interface untuk peninjauan pasca-insiden dan identifikasi masalah yang berulang.
Intelligence
Monitoring jaringan yang hanya mendeteksi gangguan akan melewatkan sebagian besar kondisi yang menurunkan kinerja aplikasi. Link WAN dengan utilisasi 95% tetap berstatus up. Namun, aplikasi yang melewatinya mengalami packet loss dan latensi yang terus meningkat sehingga menurunkan pengalaman pengguna, tanpa memicu satu pun kejadian ketersediaan.
Performance Insight memantau jaringan di antara status up dan down. Fitur ini menangkap penurunan kinerja yang terjadi ketika infrastruktur secara teknis tersedia, tetapi secara operasional tidak memadai. Baseline berbasis AI membuatnya terlihat begitu kinerja menyimpang dari perilaku yang diharapkan, bukan ketika akhirnya melewati ambang yang ditetapkan tanpa mengetahui seperti apa kondisi normal.
Cara Kerja
Mengumpulkan metrik kinerja perangkat dan interface melalui ICMP, SNMP v2c/v3, SSH, dan API vendor.
Menjalankan discovery berbasis protokol melalui SNMP, CDP, LLDP, dan kueri routing table.
Menormalisasi data kinerja ke dalam model telemetri jaringan terpadu milik Motastore.
Melatih model baseline AI dengan pola kinerja historis per perangkat dan interface.
Menerapkan deteksi anomali dan evaluasi ambang adaptif pada data kinerja yang masuk.
Memicu alert kinerja berdasarkan tingkat keparahan penyimpangan dan penilaian dampak SLA.
Menampilkan dashboard kinerja dengan refresh instan dari telemetri jaringan secara live.
Setiap perangkat. Setiap interface. Semua sinyal kinerja, dalam satu platform cerdas.
Nilai Berdasarkan Peran
Tunjukkan bahwa kinerja jaringan diukur dan dikelola pada tingkat yang menentukan pengalaman aplikasi dan pengguna.
Tunjukkan bahwa kinerja jaringan diukur dan dikelola pada tingkat yang menentukan pengalaman aplikasi dan pengguna.
Berikan tim NOC dan network engineering satu platform monitoring terpadu yang mencakup semua perangkat, interface, dan segmen.
Berikan tim NOC dan network engineering satu platform monitoring terpadu yang mencakup semua perangkat, interface, dan segmen.
Terima alert berbasis anomali yang dilengkapi konteks perangkat dan data perbandingan baseline.
Terima alert berbasis anomali yang dilengkapi konteks perangkat dan data perbandingan baseline.
Manfaatkan granularitas tingkat interface dan tren historis untuk menemukan port, segmen, dan perangkat yang mendekati batas kapasitas.
Manfaatkan granularitas tingkat interface dan tren historis untuk menemukan port, segmen, dan perangkat yang mendekati batas kapasitas.
Dari Visibilitas ke Kendali
Identifikasi akar masalah 45% lebih cepat melalui korelasi lintas domain dan deteksi anomali berbasis AI.
Deteksi penurunan kinerja secara proaktif melalui monitoring baseline sebelum alert berbasis ambang terpicu.
Granularitas tingkat interface yang memungkinkan identifikasi bottleneck secara presisi dalam topologi yang kompleks.
Ambang adaptif berbasis AI yang mengurangi alert false positive akibat variasi lalu lintas yang wajar.
Dashboard yang disesuaikan untuk menghadirkan konteks kinerja yang tepat bagi setiap peran operasional.
Jelajahi Lebih Lanjut