1. 데이터 수집 및 분석
- 대상 시스템 내 인프라의 메트릭, 로그 데이터 종합 수집
- 운영환경에 최적화된 데이터 전처리 및 변수 선택
- 운영 패턴 기반 클러스터링으로 맞춤형 데이터 생성

2. 인공지능 학습 및 예측
- 워크로드 특성에 맞게 전처리된 데이터를 통한 저비용, 고효율 적응형 모델 학습
- 인공지능 기반 모델로 단기, 중기, 장기를 종합적으로 고려한 예측 모델 생성
- 앙상블 기법을 활용하여 독자적인 고성능 예측 모델 확보

3. 클라우드 최적화
- 자원 예측 데이터 기반 최적 배치안, 적합 용량 산정 기능
- 클러스터 단위 최적 배치안 제공으로 운영 효율성, 비용 절감등의 지표를 고려한 시뮬레이션 기능
- 가상 자원 상태 진단 후 적합 용량 및 최적화 방안 추천으로 개별 자원에 대한 맞춤형 관리 기능

4. 이상징후 탐지
- 장애의 사후 대응보다 앞서 이상징후 탐지를 통한 선제적 장애 대응 역량 제공
- 메트릭 데이터, 로그 데이터, 장애 이력 등 인프라 전반에 관한 데이터를 종합적으로 활용하여 카테고리별 이상징후 탐지
- 점수화된 이상징후 지표와 맞춤형 대응 방안을 제공하여 관리자 입장에서 효율적 운영 가능


솔루션 홈페이지 : 오케스트로 (okestro.com)
 

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