Sedai

Sedai incorpora características clave de sistemas autónomos en un contexto de nube. Aprovechando un gran flujo de datos, Sedai construye una capa de inteligencia a través de su motor de decisiones central, que deriva conceptos de la teoría de probabilidades y técnicas aplicadas de aprendizaje automático. Su modelo de autoaprendizaje y autocorrección gestiona plataformas en la nube con un enfoque en decisiones explicables. \n\nNuestros productos\n\nS.Watch\n\nSedai se conecta con varias herramientas de monitoreo, incluyendo Prometheus, Datadog, Cloudwatch, etc., y rastrea cuatro señales clave: Latencia, Tráfico, Errores y Saturación. S-Watch destila el ruido para proporcionar ideas y recomendaciones que llevan KPIs clave como MTTD, MTTF, MTBF y MTTR a niveles aceptables.\n\nS.Run\n\nSedai destila datos en una base de conocimiento explicable y ajustable que alimenta sus modelos de aprendizaje automático. Estos modelos impulsan el motor de decisiones central de Sedai, que determina flujos de trabajo eficientes y correctivos para todas las desviaciones identificadas para inferir estrategias óptimas para detección y remediaciones seguras. Su verdadero modelo de aprendizaje en bucle cerrado permite la autoconfiguración en niveles óptimos, asegurando los más altos niveles de disponibilidad. Armadas con vastos datos, profundas ideas y una rica base de conocimiento, las plataformas gestionadas por Sedai pueden alcanzar un estado auto-optimizado.

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