ViewtiAI
Artificial Intelligence Serving Observability
Plataforma de Observabilidad con IA
Impulsada por Viewtinet
Viewtinet ofrece una plataforma de observabilidad de nueva generación que unifica monitorización, analítica y resolución de problemas mediante Machine Learning avanzado, Deep Learning e inteligencia artificial basada en LLMs. Automatiza dashboards, detecta anomalías, explica los datos, correlaciona eventos y realiza análisis de causa raíz con IA en cualquier conjunto de datos..
Transforme la observabilidad
con IA avanzada y AIOps
Con Viewtinet 7.0, las organizaciones evolucionan de la monitorización tradicional a una observabilidad de nueva generación con IA. Nuestro motor AIOps recopila, correlaciona y analiza cualquier tipo de dato —logs, métricas, SNMP, ICMP, topología, Syslog, Netflow, tráfico IP, eventos de API, etc.— en tiempo real. La plataforma aplica machine learning, deep learning y tecnología LLM para ofrecer insights autónomos, automatización inteligente y explicaciones instantáneas.
LLM-Powered AI Observability
and Natural Language Interaction
Viewtinet integrates Large Language Models (LLMs) directly into its analytics pipeline, enabling users to explore their data with natural-language prompts. Ask questions, generate insights, build dashboards or request troubleshooting guidance—all with an AI copilot that understands your environment.
ViewtiAI
Análisis automático de datos en todos los niveles
- Análisis de una gráfica concreta: La IA explica picos, patrones, tendencias y anomalías dentro de cada tarjeta/KPI.
- Análisis de dashboards completos: Resúmenes completos del dashboard, correlación cruzada de KPIs e insights narrativos generados automáticamente.
- Análisis de Datos en bruto: La IA procesa grandes volúmenes de datos —logs, métricas o flujos— y extrae conclusiones legibles de forma instantánea.
Viewtinet Copilot
Creación autónoma de dashboards y KPIs
El Copilot hace de asistente que construye dashboards, tarjetas y métricas automáticamente a partir de instrucciones en lenguaje natural. No es necesario seleccionar fuentes de datos, crear reglas ETL o configurar KPIs manualmente. El Copilot identifica los datasets adecuados, los modela y genera contenido de observabilidad en segundos.
Análisis de causa raíz con IA
Motor de análisis de causa raíz
El motor de análisis de causa raíz de Viewtinet utiliza IA para correlacionar eventos, aislar síntomas e identificar la causa raíz en cualquier fuente de datos. El sistema evalúa métricas, logs, topologías, flujos y tráfico IP para entregar un informe estructurado con evidencias, pasos de validación y recomendaciones de corrección.
Observabilidad con IA y casos de uso infinitos
¡sin importar de dónde vengan los datos!
La observabilidad con IA unifica tráfico de red, logs, métricas y eventos para correlacionar datos automáticamente e identificar problemas en tiempo real. Al convertir la complejidad en insights claros y accionables, las organizaciones pueden asegurar proactivamente el rendimiento, la fiabilidad y la experiencia de usuario. Algunos ejemplos de casos de uso que podemos abordar::
- Diagnóstico de pérdida de paquetes y latencia
- Congestión de enlaces y cuellos de botella de ancho de banda
- Fallos de dispositivos y problemas de hardware
- Configuraciones erróneas y problemas de enrutamiento
- Anomalías de seguridad y ataques DDoS
- Incidencias a nivel de servicio
- VoIP
- Video
- SaaS
- Microsoft Teams
- Zoom
- Problemas de conectividad
Observabilidad con IA para tráfico IP
detección automática de anomalías
Viewtimon utiliza Deep Learning para analizar tráfico IP en tiempo real, clasificar automáticamente aplicaciones, detectar anomalías y generar KPIs sin reglas predefinidas. Esto añade una nueva capa de observabilidad con IA para rendimiento de red, métricas de QoE, comportamiento de aplicaciones y desviaciones de seguridad.
