Dynatrace lanserar nu nya AI-drivna funktioner för logganalys. Det kan hjälpa företag att hantera ineffektivitet, fördröjningar och säkerhetsrisker som ofta förknippas med äldre logghanteringslösningar. Dynatrace nya funktioner gör logghanteringen smidigare genom att kombinera AI-driven analys med effektiv och automatiserad databehandling.
AI och automation har varit ett hett diskussionsämne under det gångna året för alla som arbetar med IT-utveckling och drift (DevOps). Fördelarna med att automatisera processer och samla in data från alla källor är enorma – och utvecklingen går mycket snabbt. Hela tiden öppnas nya möjligheter att kombinera olika former av AI för att automatiskt upptäcka onödiga kostnader i molnet.
Kunder som använder Dynatrace plattform kan snart ta del av företagets senaste innovationer på Microsofts molnplattform Azure. Det ger företag bättre möjligheter att samarbeta, skapa och dela AI-driven analys samtidigt som de kan automatisera sina affärs-, utvecklings-, säkerhets- och driftprocesser.
Användarupplevelsen är en allt viktigare del av företagens tillväxtstrategi – och många tar hjälp av olika verktyg för beteendeanalys för att förstå hur deras digitala kundkontakter uppfattas. Det är något som lönar sig. Enligt McKinsey kan organisationer som gör den analysen få runt 85 procents högre försäljning och mer än 25 procent i högre bruttomarginal.
En ny global studie lyfter fram det ökade behovet av att automatisera samarbetet mellan utvecklare och IT-drift, devops, för att få bättre kvalitet på programvara och minska kostnaderna. I rapporten framgår att företagens investeringar i automatiserad devops ger mycket stora fördelar. Ändå har bara 38 procent en tydlig strategi för att implementera en sådan.
Italiens största flygplatsoperatör, Aeroporti di Roma (ADR), kan med hjälp av Dynatrace plattform för observerbarhet få 90 procent av passagerarna genom säkerhetskontrollen på tre minuter. Samtidigt leder tekniken till punktliga ankomster och avgångar för 99 procent av de dagliga flygningarna.
Dynatrace utökar nu sitt ”Grail data lakehouse” till att omfatta ytterligare datatyper med grafbaserad multimolntopologi och beroendeförhållanden. Det ger en helt ny användarupplevelse och gör det enklare att göra anpassade och nästan obegränsade analyser inom verksamhet, utveckling, säkerhet och drift (BizDevSecOps).