de.wedoany.com-Bericht: Selector, ein US-amerikanischer Anbieter von KI-gestützten Lösungen für Netzwerkbeobachtbarkeit, gab am 19. Mai in Santa Clara, Kalifornien, bekannt, seine KI-gestützten Observability-Fähigkeiten offiziell auf Multi-Cloud-Umgebungen auszuweiten und eine neue, KI-gestützte Multi-Cloud-Observability-Lösung einzuführen. Die Lösung konsolidiert umfangreiche Telemetriedaten aus Public Clouds, Private Clouds, Netzwerken und lokalen Infrastrukturen in einer gemeinsamen intelligenten Schicht. In komplexen hybriden IT-Architekturen ebnet sie Betriebsteams den Weg für domänenübergreifende Korrelation, mit dem Ziel, Fehlerursachen schnell zu identifizieren und den gesamten Vorfallhergang zu rekonstruieren.
Da Unternehmen ihre Geschäftsprozesse in großem Umfang in die Cloud verlagern, sind hybride Umgebungen und Multi-Cloud-Strategien zum normalen Betriebsmodell geworden. Herkömmliche Überwachungsarchitekturen wurden jedoch von Anfang an nie darauf ausgelegt, den vollständigen „hybriden Pfad" vom Netzwerk bis zur Cloud abzudecken, was dazu führt, dass Netzwerk- und Cloud-Teams in Silos arbeiten. Die direkte Folge dieser Kluft ist, dass die Problembehebung bei Systemausfällen oder Leistungseinbußen auf isolierten Tools aus verschiedenen Bereichen beruht, was die Ursachenfindung erheblich erschwert, die Wiederherstellungszeit verlängert und hohe Betriebskosten verursacht. Nitin Kumar, Chief Technology Officer von Selector, kommentierte: „Moderne Infrastrukturen sind standardmäßig hybrid, aber die meisten Betriebsabläufe sind immer noch fragmentiert. Unsere Lösung integriert die Cloud in dasselbe Betriebsmodell wie die Netzwerkbeobachtbarkeit, sodass Teams eine einheitliche, korrelierte Sicht über hybride Pfade hinweg erhalten, um den vollen Kontext zu erfassen, Alarmrauschen zu reduzieren und die tatsächliche Ursache schneller zu finden."
Der differenzierende Vorteil der Lösung liegt in ihrer leistungsstarken KI- und Machine-Learning-Engine (ML). Selector verfügt über eine patentierte Technologie, die Telemetriedaten aus verschiedenen Bereichen bereits bei der Erfassung harmonisiert. Auf Basis dieser harmonisierten Daten kann die KI- und ML-Engine unterschiedliche Signale domänenübergreifend korrelieren, erkennen, „was sich geändert hat", präzise bestimmen, „wo der Fehler begann", und klar erklären, „wie groß die Auswirkungen sind".
Die von Selector eingeführte neue Funktionsmatrix umfasst mehrere Kernfähigkeiten: einheitliche Multi-Cloud-Datenerfassung; Echtzeiterkennung von Konfigurations- und Infrastrukturänderungen in der Cloud, um zu verhindern, dass sich Fehler wie Routing-Fehlkonfigurationen zu größeren Vorfällen entwickeln; tiefe Einblicke in die Cloud-Ressourcennutzung und Verbindungspfade; durchgängige Pfadvisualisierung zur vorausschauenden Validierung von Erreichbarkeit, Latenz und Konnektivität zwischen lokalen und Cloud-Umgebungen; sowie domänenübergreifende Alarmkorrelation und Ursachenanalyse.
Der KI- und ML-Technologie-Stack von Selector gliedert sich in vier Ebenen: Datenerfassung, Datenanreicherung, Netzwerkinformationen und Agent TKI. Die Plattform ist darauf spezialisiert, die massiven und unstrukturierten Daten im Netzwerkbetrieb zu verarbeiten, nutzt selbstüberwachtes und unüberwachtes Lernen zur Erstellung von Basislinien und zur Erkennung von Anomalien und kann derzeit über 300 Telemetrie-Datenquellen erfassen. In Kombination mit dem KI-Assistenten Selector Copilot, der natürliche Sprachinteraktion ermöglicht, können Betriebsteams Ursachenanalysen und Empfehlungen für Abhilfemaßnahmen direkt in natürlicher Sprache durchführen, ohne zwischen verschiedenen Expertentools wechseln zu müssen.
Anstatt bestehende Netzwerk- oder Cloud-Überwachungslösungen nur „auszubessern", hat Selector eine anbieterunabhängige Datenpipeline aufgebaut, die es Unternehmen ermöglicht, Cloud- und lokale Signale zu integrieren, ohne bestehende Tools ersetzen zu müssen. Die Lösung ist ab sofort über die großen Cloud-Plattformen verfügbar, und bestehende Kunden können die Transparenz auf Multi-Cloud- und Hybridumgebungen ausweiten, ohne ihre aktuellen Arbeitsabläufe zu unterbrechen.
Das 2019 von den ehemaligen Forward Networks-Führungskräften Kannan Kothandaraman und Nitin Kumar gegründete Unternehmen Selector hat es sich zur Aufgabe gemacht, die Kluft zwischen Netzwerk- und Cloud-Betrieb zu beseitigen. Das Unternehmen verzeichnete im vergangenen Jahr ein starkes Wachstum; zu seinem Kundenstamm zählen zahlreiche Fortune-20-Unternehmen aus den Bereichen Fertigung und Gesundheitswesen, wobei rund 80 % der Kunden aus den Fortune-1000-Rängen stammen. Kürzlich schloss das Unternehmen zudem erfolgreich eine Finanzierungsrunde über 32 Millionen US-Dollar ab, um die Produktinnovation und die internationale Marktexpansion zu beschleunigen.
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