제이슨

JMACHINE - AIOps

Insight in everything We Analyze.

JMachine 탐지

AI 가변 임계치

JMachine은 인프라 및 서비스별 임계치를 자동 계산할 뿐만 아니라, 시간 흐름에 따른 변화(인프라 용도변경, 서비스 기능변경) 등을 기계 학습하여 가변적 임계치를 자동 생성하고 탐지합니다.

탐지 부분
AI 가변 임계치

Auto VariableThreshold

  1. 임계치자동 계산
  2. 임계치개인화
  3. 시계열변화 반영
부정확한 탐지
1직원이 임계값 수동 입력

개인 경험치로 적당한
임계값 결정

2획일화된 임계치 적용

전체 시스템의 단일 임계치만을 적용

  • 여러 성능 데이터의 복합 분석 불가
  • 시스템 로그 전수 분석 불가
3운영환경 변화 대응 불가

시스템별 용도 특성 무시

서비스 기능변경 무시

정밀한 탐지
1AI계산으로 임계값 자동입력

대량 데이터의 AI학습으로
임계값 결정

2차별화된 임계치 적용

시스템별 운영특성을 고려한 임계치

  • 여러 성능 데이터의 복합 분석 가능
  • 시스템 로그의 전수 AI자동 분석
3최적화된 탐지 기준 자동조정

시스템별 용도 특성 자동반영

서비스 기능변경 자동반영

AI 이상징후 탐지

JMachine은 운영전문가조차 찾지 못하던 Unknown 정보 유출 탐지를 AI 기술을 통해 실현하였습니다. 이는 광범위한 성능/로그 데이터를 통합 분석할 수 있는 AI와 Big Data 기술 시너지의 결정체입니다.

AI 이상징후 탐지 차트
(1) 과거 운영특성 대비 이상징후
(2) 전사 시스템 대비 이탈징후
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