Zebrium

Zebrium utilise l'apprentissage automatique non supervisé pour trouver automatiquement la cause première.

Il y a quelques semaines, leur CTO a écrit sur une nouvelle fonctionnalité bêta exploitant le modèle de langage GPT-3 : Utilisation de GPT-3 pour la cause première des incidents en langage clair à partir des journaux. Pour récapituler : le ML non supervisé de Zebrium identifie la cause première des incidents et génère des rapports concis (généralement entre 5 et 20 événements de journal) identifiant le premier événement de la séquence (généralement la cause première), le pire symptôme, les autres événements associés et les anomalies de métriques corrélées.

L'intégration GPT-3 leur permet de passer à l'étape suivante : distiller les rapports sur les causes profondes en résumés concis en langage naturel en analysant l'intégralité d'Internet à la recherche d'occurrences d'un incident similaire et en extrayant de brèves descriptions en « anglais » pour qu'un utilisateur puisse les analyser.

Vous pouvez lire l'article de blog complet ici : https://www.zebrium.com/blog/real-world-examples-of-gpt-3-plain-lingual-root-cause-summaries-zebrium

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