Logmind es un agente de IA avanzado diseñado para analizar archivos de registro utilizando algoritmos de aprendizaje automático. Detecta automáticamente anomalías, patrones y genera información que ayuda a los desarrolladores y administradores del sistema a resolver problemas más rápido. Al proporcionar alertas y recomendaciones en tiempo real, Logmind permite a los usuarios optimizar sus procesos de gestión de registros y mejorar la fiabilidad de sus sistemas.

Small Hours es una plataforma de observabilidad impulsada por IA diseñada para automatizar el análisis de causas raíz las 24 horas, minimizando el tiempo de inactividad y maximizar la eficiencia. Al conectarse a alarmas existentes e integrarse con plataformas como OpenTelemetry, Datadog y Sentry, Small Hours clasifica inteligentemente los problemas, proporciona percepciones contextuales al conectar bases de código y manuales de operación, y asegura que sus datos permanezcan privados. El servicio está construido por desarrolladores para desarrolladores, optimizado para la escalabilidad y la velocidad empresarial.

CAROOT está diseñado para automatizar y agilizar el análisis de causas raíz dentro de las organizaciones. Combina herramientas y metodologías innovadoras para ayudar a los equipos a identificar rápidamente las causas subyacentes de los problemas, lo que reduce el tiempo de inactividad y mejora la eficiencia operativa. Con CAROOT, los usuarios pueden aprovechar los conocimientos basados en datos, crear informes completos y rastrear la efectividad de las soluciones implementadas. Esta plataforma es esencial para fomentar una cultura de mejora continua y excelencia operativa.

Klavis.ai es un agente de observabilidad de nivel empresarial que unifica registros, métricas, trazas y eventos en una sola capa impulsada por IA. Soporta conectores para Prometheus, Elastic, Grafana, AWS CloudWatch y más. Los equipos pueden hacer preguntas en lenguaje natural sobre la salud del sistema, recibir alertas inmediatas de anomalías y obtener pasos guiados de remediación. Sus modelos de IA correlacionan datos en todos los servicios para identificar fallos, reducir el ruido de alertas y detectar proactivamente problemas de rendimiento antes de que afecten a los usuarios.