Veritas Predictive Insights, come prevedere e pianificare la manutenzione IT con l’AI

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Veritas Technologies propone Veritas Predictive Insights come soluzione per fornire un supporto proattivo permanente. I vantaggi degli algoritmi di intelligenza artificiale (AI) e di machine learning (ML)

Le aziende che stanno vivendo processi di Digital Transformation hanno bisogno di ancora maggiore attenzione sui processi di  archiviazione, gestione, accesso e protezione dei dati. Allo stesso tempo devono assicurare il minor tempo possibile di downtime, evitando manutenzioni straordinarie e garantendo il rispetto degli SLA (Service Level Agreement).

La proposta di Veritas con Predictive Insights risponde proprio ai bisogni di semplificazione nella gestione dei dati e dell’infrastruttura. Si tratta di una soluzione che sfrutta algoritmi di intelligenza artificiale (AI) e di machine learning (ML) per fornire un supporto proattivo permanente.

In particolare il motore AI/ML che si basa su cloud di Veritas Predictive Insights, monitora lo stato del sistema, rileva potenziali problemi e genera soluzioni proattive, prima che possano verificarsi downtime. In questo modo aiuta le aziende a ridurre i tempi di inattività non pianificati e a garantire tempi più rapidi per la risoluzione dei guasti.

Fabio Pascali – Country Manager Veritas Technologies

La piattaforma fornisce servizi utili alla pianificazione e alla comprensione dei problemi, sia per quanto riguarda la manutenzione proattiva, sia per quanto riguarda la previsione delle performance e della capacità, così come la verifica sulla conformità alle normative.

AI e ML sfruttano anni di informazioni di sistema raccolti da decine di migliaia di installazioni dei clienti Veritas.

In combinazione con il contributo reale del personale di assistenza, il motore AI/ML di Veritas fornisce intuizioni predittive sull’ambiente di un cliente, offrendo consigli e azioni proattive per migliorarne la gestione.

Quando un cliente abilita la funzione di supporto automatico su un’appliance Veritas, i dati relativi al suo funzionamento vengono continuamente raccolti ed elaborati dal motore AI/ML, generando un System Reliability Score (SRS) per ogni singolo dispositivo.

Le informazioni generate, accessibili anche ai clienti, sono poi visibili in una dashboard e possono essere utilizzate dal personale di Veritas.

Basandosi sul SRS e sull’analisi dei dati che l’hanno generato, i team di supporto e assistenza al cliente possono intraprendere azioni proattive, quali notificare l’installazione di una patch e inviare il personale tecnico o per l’esecuzione on-site di interventi previsti.

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