 |
GMONIT усиливает устойчивость цифровых сервисов: платформа включена в реестр ПО в сфере ML
В распределенной ИТ-инфраструктуре инциденты развиваются не как единичные сбои, а как цепочки взаимосвязанных отклонений. Классический мониторинг фиксирует проблемы постфактум, но не прогнозирует развитие ошибок. В ответ на этот запрос ИТ-компания GMONIT предлагает импортонезависимое решение – платформу наблюдаемости GMONIT для интеллектуальной обработки телеметрических данных с применением методов машинного обучения.
Предиктивный мониторинг снижает внеплановые простои сервисов на 30-50% и предотвращает до 80-90% серьезных сбоев. GMONIT выполняет оценку собираемых метрик и событий из инфраструктуры и бизнес-систем, объединяя сведения из разнородных источников в единый аналитический контур.
Платформа востребована в различных индустриях, таких как финансы, e-commerce, розничная торговля, ИТ, логистика, телеком и другие. Теперь компании, работающие в условиях регуляторных требований по импортозамещению в ИТ-ландшафте, могут быстрее реализовать стратегии цифровой трансформации и использовать потенциал машинного обучения для повышения работоспособности и производительности приложений.
«Требования к импортозамещению сегодня напрямую связаны с обеспечением надежности и прозрачности ИТ-ландшафта. Рынку нужны не просто локальные аналоги, а технологически зрелые решения с прикладной ценностью. Наша цель – помочь компаниям повышать устойчивость цифровых сервисов, достигать стратегических целей и оценивать влияние ИТ на бизнес-результаты.
Новое включение в реестр российского ПО усиливает позиции платформы GMONIT как суверенного технологического решения и расширяет ее возможности применения в проектах с повышенными требованиями к безопасности и надежности», – отметил Игорь Пустоветов, генеральный директор GMONIT.
Решение может быть развернуто рядом с уже существующей системой мониторинга и дополнять ее интеллектуальными инструментами анализа и прогнозирования. Такой формат внедрения позволяет расширить возможности существующего контура наблюдаемости без его замены и сократить время получения практического эффекта от использования ML-подходов в мониторинге.
Контактное лицо: Отдел маркетинга
Компания: GMONIT
Добавлен: 22:49, 05.03.2026
Количество просмотров: 723
Страна: Россия
| Цифровая библиотека BIM-объектов «МЕКА» в Model Studio CS, АО «СИЭС Групп», 22:56, 21.07.2026, Россия1018 |  |
| Как быстро найти нужные элементы МЕКА и собрать из них корректную кабельную трассу? На вебинаре CS Group покажем, как работать с базой данных кабеленесущих систем в Model Studio CS: искать лотки, крышки, консоли и соединители, формировать мини-каталог под типовые задачи и выполнять трассировку по заданному сечению. |
| ГИГАНТ — Компьютерные системы: о переходе на российское ПО, ГИГАНТ, 22:52, 21.07.2026, Россия917 |
| Алексей Колодка, директор по работе с государственными заказчиками компании «ГИГАНТ — Компьютерные системы» рассказал о ключевых тенденциях импортозамещения: почему компании переходят на отечественные решения, как меняется совокупная стоимость владения и какие проблемы остаются нерешенными. |
| UDV Group: заражение одного компьютера может привести к шифрованию сети, UDV Group, 22:51, 21.07.2026, Россия919 |
| Российский разработчик решений в области киберустойчивости UDV Group предупреждает о риске AsyncRAT для компаний. Троян удаленного доступа может стать не локальным заражением одного ПК, а точкой входа во внутреннюю сеть, кражи учетных данных и последующей атаки с шифрованием. |
|
|
