IT 运维
预测
Predictive analytics
机器学习算法会自动计算基准指标，考虑数据模式和季节因素。
产品
IT 服务管理
发现和配置管理数据库
AIOps 和可观察性
漏洞管理
借助自动化发现、监控和补救，它可以加快向全栈 AIOps 的迁移。跨多云和本地环境。
利用所有数据（结构化和非结构化）来全面了解 IT 运维分析。
包括：事件、日志、拓扑结构和任何指标。
机器学习算法会自动计算基准指标，考虑数据模式和季节因素。
预测未来性能。
通过实时而直观的警报帮助防止 IT 问题影响最终使用者。
当性能超过基准指标时发出通知。
借助 Time Machine 数据回放功能和明了直观的仪表板，在数分钟内确定趋势并找出 IT 问题。
对已知数据和未知数据进行自动化分析，滤除噪音，确定相关群集，并分析文本以发现异常行为。
通过内置的智能机制实时收集、搜索数以百万计的数据字段，并为这些数据字段编制索引。
