Logmind est un agent IA avancé conçu pour analyser les fichiers journaux à l'aide d'algorithmes d'apprentissage automatique. Il détecte automatiquement les anomalies, les motifs et génère des informations qui aident les développeurs et les administrateurs système à résoudre les problèmes plus rapidement. En fournissant des alertes et des recommandations en temps réel, Logmind permet aux utilisateurs d'optimiser leurs processus de gestion des journaux et d'améliorer la fiabilité de leurs systèmes.

Small Hours est une plateforme d'observabilité alimentée par l'IA conçue pour automatiser l'analyse des causes profondes 24h/24 et 7j/7, minimisant les temps d'arrêt et maximisant l'efficacité. En se connectant aux alarmes existantes et en s'intégrant à des plateformes telles qu'OpenTelemetry, Datadog et Sentry, Small Hours trie intelligemment les problèmes, fournit des informations contextuelles en reliant les bases de code et les livres de course, et garantit que vos données restent privées. Le service est construit par des développeurs pour des développeurs, optimisé pour l'évolutivité et la rapidité d'exécution des entreprises.

CAROOT est conçu pour automatiser et rationaliser l'analyse des causes profondes au sein des organisations. Il combine des outils et des méthodologies innovants pour aider les équipes à identifier rapidement les causes sous-jacentes des problèmes, réduisant ainsi les temps d'arrêt et améliorant l'efficacité opérationnelle. Avec CAROOT, les utilisateurs peuvent tirer parti d'informations basées sur des données, créer des rapports complets et suivre l'efficacité des solutions mises en œuvre. Cette plateforme est essentielle pour encourager une culture d'amélioration continue et d'excellence opérationnelle.

Klavis.ai est un agent d'observabilité d'entreprise basé sur l'IA qui unifie logs, métriques, traces et événements en une seule couche pilotée par l'IA. Il supporte des connecteurs pour Prometheus, Elastic, Grafana, AWS CloudWatch et plus encore. Les équipes peuvent poser des questions en langage naturel sur la santé du système, recevoir des alertes d'anomalies instantanées et suivre des étapes de remédiation guidée. Ses modèles d'IA croisent les données des services pour localiser les erreurs, réduire le bruit des alertes et détecter proactivement les problèmes de performance avant qu'ils n'affectent les utilisateurs.