Eyer est un système d’observabilité et d’AIOps qui utilise l’IA pour analyser des données de séries temporelles et détecter les anomalies plus tôt. Il se connecte à l’infrastructure existante via API et fonctionne avec les données IT, OT, IoT ainsi que les métriques métier.
Signaux précoces avec moins de bruit d’alertes
Eyer se concentre sur la mise en avant des notifications réellement pertinentes. Son modèle d’anomalie sur séries temporelles filtre le bruit et réduit le nombre d’alertes tout en restant sensible aux événements critiques. Cela aide les équipes d’exploitation à limiter la fatigue liée aux alertes et à répondre plus vite aux incidents.
Détection d’anomalies avec un LLM
Eyer combine son propre moteur de détection d’anomalies avec un LLM choisi par l’utilisateur. Les alertes peuvent inclure un contexte enrichi, des explications et des suggestions de prochaines étapes, ce qui facilite le triage des incidents et l’analyse des causes profondes.
Conçu pour passer à l’échelle dans l’IT, l’industriel et l’IoT
Eyer prend en charge toute métrique en série temporelle et s’adapte de l’observabilité IT classique aux lignes de production et aux grands parcs IoT. Il prend aussi en charge les KPI métier, aidant les équipes à relier les problèmes techniques à leur impact réel sur l’activité.
