Maschinelles Lernen in der Infrastrukturüberwachung

Identifizieren und Kategorisieren von Flapping-Ereignissen, um Ressourcenverschwendung und Serviceverluste zu reduzieren

In der vorherigen insight besprochen:

Was Rechenzentren über Flatterereignisse wissen müssen

  • Die Auswirkungen von Flatterereignissen bei der Infrastrukturüberwachung
  • Top-Flatterereignisse nach Vorkommen
  • Hauptursachen für das Flattern von Ereignissen

Diese insight wird sich darauf konzentrieren, wie maschinelles Lernen Rechenzentren dabei hilft, Flatterereignisse, um Ressourcenverschwendung und Service-Ausfälle zu reduzieren, zu identifizieren und zu kategorisieren.

Ansätze zur Behandlung von Flatterereignissen

 

Machine Learning-basierte Lösung zur Erkennung und Kategorisierung von Flatterereignissen

Laden Sie die Präsentation herunter, um mehr zu erfahren.

Quelle

Pravin Dagdee, Head – Infrastructure Management Services
Milan B., Data Scientist
Jagadeesh Bhavanasi, Data Architect
Vishwa Nigam, Manager – Business Analysis & Insights

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