機械学習を活用したクラウドオペレーションでアプリケーションの可用性を向上
Amazon.com と AWS における長年のオペレーションの優秀性から得た機械学習 (ML) モデルを使用して、アプリケーションの異常な動作を検出します。
異常な動作に関するインサイトと文脈的な情報、および実行可能な修正勧告を受け取ります。
アプリケーションのメトリクス、ログ、イベントを自動的に分析し、変化する動作やシステムアーキテクチャに対応します。
機械学習モデルを使用してアラームノイズを制限することで、チームは修正と対応に集中することができます。
サーバーレスアプリケーションの運用上の問題の初期兆候を特定し、顧客に影響を与える前に修正します。
Amazon Relational Database Service (RDS) のデータベース関連のさまざまな問題を検出、評価、修復します。
静的ルールとアラームの自動更新により、時間と労力が節約されます。これにより、複雑で進化するアプリケーションを効果的にモニタリングすることができます。
メモリ、CPU、ディスク容量などの枯渇性リソースがプロビジョニングされた容量を超える場合にアラートを受け取ります。