ViewtiAI
Intelligence artificielle au service de l’observabilité
Plateforme d’Observabilité IA
Propulsée par Viewtinet
Viewtinet propose une plateforme d’observabilité de nouvelle génération qui unifie la supervision, l’analyse et le dépannage grâce au Machine Learning avancé, au Deep Learning et à l’intelligence basée sur des LLM. Elle automatise les tableaux de bord, détecte les anomalies, explique les données, corrèle les événements et réalise une analyse de cause racine complète avec IA sur n’importe quel ensemble de données.
Transformez l’observabilité
Avec l’IA avancée et les AIOps
Avec Viewtinet 7.0, les organisations passent de la supervision traditionnelle à une véritable Observabilité IA. Notre moteur AIOps collecte, corrèle et analyse tout type de données — logs, métriques, SNMP, ICMP, topologie, Syslog, Netflow, trafic IP, événements d’API, etc. — en temps réel. La plateforme applique le machine learning, le deep learning et les LLM pour fournir des insights autonomes, de l’automatisation intelligente et des explications instantanées.
Observabilité IA alimentée par LLM
et interaction en langage naturel
Viewtinetintègre des Large Language Models (LLM) directement dans sa chaîne analytique, permettant aux utilisateurs d’explorer leurs données avec des commandes en langage naturel. Posez des questions, générez des insights, créez des tableaux de bord ou demandez de l’aide au diagnostic — avec un copilote IA qui comprend votre environnement.
ViewtiAI
Analyse de données automatisée à tous les niveaux
- Analyse au niveau des cartes/rapports: l’IA explique pics, tendances, motifs et anomalies directement dans chaque carte KPI.
- Analyse de tableaux de bord: résumés complets, corrélation croisée des KPIs et insights narratifs générés automatiquement.
- Analyse des données brutes: l’IA traite de grands volumes de données — logs, métriques ou flux — et extrait instantanément des insights lisibles.
Viewtinet Copilot
Création autonome de tableaux de bord et de KPIs
Le Copilot construit automatiquement tableaux de bord, cartes et métriques à partir d’instructions en langage naturel. Aucun besoin de sélectionner des sources, créer des règles ETL ou configurer les KPIs manuellement. Le Copilot découvre les ensembles de données appropriés, les modélise et génère un contenu d’observabilité complet en quelques secondes.
Analyse de cause racine avec IA
Moteur d’analyse de cause racine
Le moteur d’analyse de cause racine de Viewtinet utilise l’IA pour corréler les événements, isoler les symptômes et identifier la cause racine sur n’importe quelle source de données. Le système évalue métriques, logs, topologies, flux et trafic IP pour fournir un rapport structuré comprenant preuves, étapes de validation et recommandations de correction.
Observabilité IA avec des cas d’usage infinis
Quelle que soit l’origine des données
L’observabilité pilotée par IA unifie trafic réseau, logs, métriques et événements pour corréler automatiquement les données et identifier les problèmes en temps réel. En transformant la complexité en insights clairs et actionnables, les organisations peuvent assurer de manière proactive performance, fiabilité et expérience utilisateur. Quelques examples de cas d’usage que nous adressons:
- Diagnostic de perte de paquets et latences
- Congestion de liens et goulots de bande passante
- Pannes d’équipements et problèmes matériels
- Mauvaises configurations et erreurs de routage
- Anomalies de sécurité et attaques DDoS
- Incidents au niveau du service
- VoIP
- Vidéo
- SaaS
- Microsoft Teams
- Zoom
- Problèmes de connectivité
Observabilité IA pour le trafic IP
détection automatique d’anomalies
Viewtimon utilise le Deep Learning pour analyser le trafic IP en temps réel, classifier automatiquement les applications, détecter les anomalies et générer des KPIs sans règles prédéfinies. Cela ajoute une nouvelle couche d’observabilité IA pour la performance réseau, la QoE, le comportement applicatif et les écarts de sécurité.
