ИИ в мониторинге — реальность или маркетинг? Разбираем на примере Artimate

Сегодня приставку «AI» добавляют к любому софту, и у технических директоров выработался стойкий иммунитет к фразе «искусственный интеллект в мониторинге». Мы решили разобраться, где в AIOps заканчивается маркетинг и начинается настоящий Machine Learning — на примере платформы Artimate. В этом выпуске обсуждаем: - Где классические детерминированные правила и корреляция уступают место реальному ML - Почему дежурные инженеры не доверяют «черному ящику» при поиске первопричин (RCA) и как объяснить логику ИИ-решений - Как платформа защищается от ложных срабатываний при сокращении шума алертов до 95% — и какова цена пропущенного критического инцидента - Проблему «мусорных» данных: сколько времени уходит на нормализацию логов и метрик у типичного корпоративного заказчика - Работает ли предиктивная аналитика на практике и на каких инцидентах предсказать сбой невозможно в принципе - Готов ли российский Enterprise доверять авто-ремедиации и активным действиям ИИ в проде - Требования to On-premise развертывания в закрытом контуре для госсектора, банков и КИИ - Как обосновать CFO покупку ещё одного «слоя» ПО и что считать реальной валютой ROI Честный разговор без маркетингового глянца — для тех, кто принимает решения об инфраструктуре мониторинга и хочет понимать, за что платит.