Amazon.com과 AWS의 운영 우수성을 기반으로 수년간 축적된 정보가 담긴 기계 학습(ML) 모델을 사용하여 애플리케이션의 이상 동작을 감지합니다.
이상 동작에 대한 인사이트 및 상황 정보와 함께 실행 가능한 권장 조치를 수신합니다.
애플리케이션 지표, 로그 및 이벤트를 자동으로 분석하여 동작 및 시스템 아키텍처 변경에 맞게 조정합니다.
ML 모델을 사용하여 경보 잡음을 제한함으로써 해결과 대응에 집중할 수 있습니다.
서버리스 애플리케이션의 운영 문제에 대한 조기 징후를 식별하고 고객에게 영향을 미치기 전에 해결합니다.
Amazon Relational Database Service(RDS)의 다양한 데이터베이스 관련 문제를 감지, 평가 및 해결합니다.
정적 규칙 및 경보를 수동으로 업데이트하는 데 드는 시간과 노력을 줄여주므로 복잡하고 변화가 잦은 애플리케이션을 효과적으로 모니터링할 수 있습니다.
메모리, CPU 및 디스크 공간과 같이 고갈될 수 있는 리소스가 프로비저닝된 용량을 초과하는 경우 알림을 받을 수 있습니다.