La surveillance synthétique joue un rôle essentiel pour garantir des performances d’application optimales pour les utilisateurs finaux. En simulant des parcours utilisateurs et des transactions, elle identifie les problèmes réels affectant les applications.
Les avantages de la surveillance synthétique dans l’amélioration des expériences numériques l’emportent largement sur les défis—mais il vaut la peine d’examiner de plus près les écueils potentiels et ce que vous pouvez faire pour y remédier :
Fatigue des alertes : Les équipes opérationnelles peuvent recevoir des centaines d’alertes quotidiennes provenant de la surveillance synthétique. Certains problèmes nécessitent une attention urgente, tandis que d’autres peuvent être des faux problèmes. Ce bruit peut être accablant, entraînant une fatigue des alertes et perturbant les efforts de hiérarchisation.
Triage lent : La validation manuelle des alertes prend du temps. La vérification croisée des replays vidéo, des captures d’écran ou des journaux peut retarder la reconnaissance des incidents et augmenter le MTTR (temps moyen de résolution), en particulier pendant les périodes de pointe ou après de nouveaux déploiements.
Agilité dépendante de l’humain : Les applications modernes évoluent rapidement, surtout lorsque le DevOps agile est la norme. Pendant ce temps, les équipes déployant de nouvelles versions oublient souvent de mettre à jour les scripts de surveillance ou d’informer l’équipe de surveillance, déclenchant une vague d’alertes.
Absence d’apprentissage continu : Les systèmes de surveillance statiques suivent les règles sans apprendre des résultats. Pour éviter les interprétations erronées de la fiabilité du service, ils nécessitent un ajustement constant des règles et une intervention manuelle, ce qui entraîne des limitations d’échelle à mesure que les écosystèmes numériques se développent.
C’est là qu’Incident Guard intervient pour transformer la donne.
La fonctionnalité de triage d’incidents basée sur l’IA d’Ekara relève ces quatre défis. Conçu pour rationaliser le triage des incidents et réduire le bruit, Incident Guard exploite l’automatisation intelligente pour améliorer la surveillance de l’expérience numérique.
Incident Guard effectue une analyse post-phase assistée par IA, étiquetant les problèmes comme étant probablement de véritables erreurs ou de fausses alarmes. Il s’appuie sur des indices contextuels—comme les changements d’interface utilisateur, les éléments manquants ou les modèles d’échec récurrents—pour étayer sa décision. Sans remplacer l’examen humain, cette préqualification aide les équipes à éviter les escalades inutiles et à traiter les alertes avec plus de cohérence.
Avantages :
Les équipes informatiques et opérationnelles sont souvent débordées et peinent à faire le tri dans le bruit pour repérer ce qui compte vraiment. Ajoutez à cela le manque de visibilité sur les changements de conception ou fonctionnels des équipes d’application, et il n’est pas surprenant que des frictions se créent—et que les opérations soient détournées de leur cours.
Incident Guard agit comme un filtre précoce, allégeant la charge et réduisant le bruit. Il ne s’agit pas de remplacer l’intuition humaine, mais d’aider les équipes à se concentrer sur ce qui compte et à rétablir la confiance dans leur pile de surveillance.
Avantages :
Dans l’analyse d’un incident, Incident Guard intervient avec une suggestion intelligente de classification soutenue par des informations contextuelles. Une fois qu’un client confirme que l’alerte est authentique ou non, cette décision peut être appliquée directement à la façon dont les données sont traitées—comme les exclure des calculs de SLA. Le résultat ? Des rapports de surveillance qui reflètent plus fidèlement la prestation de service réelle.
Les avantages :
Dans la surveillance réelle de l’expérience numérique, Incident Guard fonctionne comme suit :
Avant : Les nouvelles conceptions d’applications déclenchent des alertes, encombrant les tableaux de bord et désalignant les priorités informatiques.
Après : Incident Guard identifie les changements liés à l’interface utilisateur et les signale pour examen, garantissant que seuls les problèmes réels nécessitent une attention.
En termes de tableaux de bord SLA :
Avant : Le nettoyage manuel des données pour les rapports SLA conduit à des différends sur les incidents qui devraient être comptabilisés.
Après : La classification assistée par IA permet aux équipes d’exclure en toute confiance les incidents sans impact des rapports, assurant précision et confiance.
Et pour mesurer les expériences numériques à l’international :
Avant : Les différences régionales de contenu provoquent des alertes d’incidents répétitives et non critiques.
Après : Incident Guard détecte et catégorise les incidents récurrents, rationalisant les processus de surveillance mondiale.
Incident Guard est une puissante amélioration de la surveillance numérique qui automatise l’analyse post-incident, aidant les équipes opérationnelles à réduire les escalades inutiles et à améliorer l’intégrité des données.
Incident Guard est plus qu’une fonctionnalité—c’est une évolution dans l’intelligence de la surveillance numérique. À mesure que l’analyse basée sur l’IA continue de se perfectionner, les organisations peuvent s’attendre à des flux de travail plus intelligents et plus efficaces, ainsi qu’à une plus grande confiance dans leurs résultats de surveillance.
Contactez-nous pour en savoir plus sur la façon dont Incident Guard d’Ekara peut optimiser votre surveillance de l’expérience numérique.