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CuriX – Success of the next Generation

 

Phase Data Collection
CuriX verfolgt alle systemrelevanten Verhaltensmuster (Data Analytics) und hinterlegt diese Informationen als entsprechende „Key Performance Indicators“ (KPI’s) in einer Datenbank (Repository) ab um die normalen und gesunden Verhaltensmuster zu verstehen.

Phase Anomaly Detection
In der zweiten Phase wird der CuriX Anomalie-Detektor (Anomaly Detector) verwendet um das normale Betriebsverhalten zu lernen und um Systemanomalien zu ermitteln. Eine Anomalie ist gegeben, wenn die Werte der gesammelten Daten aus der ersten Phase (Data Collection) vom normalen Betriebsverhalten abweichen. Der CuriX Anomalie-Detektor erkennt aufgrund der hinterlegten normalen Verhaltensmuster ob es sich bei einer Veränderung der KPI Werte um eine Anomalität handelt.

Phase Failure Prediction
In der dritten Phase erfolgt die Fehlervorhersage, diese besteht im Wesentlichen aus der maschinellen Lernkomponente (Machine Learning). Basis hierfür sind die zuvor erkannten Anomalien und münden in einer Vorhersage was den Fehler verursacht und wo dieser zu beheben ist. CuriX kann sowohl Ausfälle vorhersagen, die bereits in der Vergangenheit als Anomalie erkannt wurden, als auch neue Fehlertypen, welche noch nicht aufgetreten sind.

Phase Fault Correction
In der vierten Phase hat der Systemverantwortliche die Möglichkeit einzugreifen und vor Fehlereintritt Massnahmen zur Fehlerbehebung zu ergreifen. Im ersten Schritt erhält der Systemadministrator Empfehlungen zur Fehlerbehebung. In einem zweiten Schritt werden die Fehler automatisch behoben (Self Healing).

 

Curix_Schema

 

CuriX ist als Stand-Alone Lösung sowie als Add-on zu bereits am Markt verfügbaren ITOM (IT Operations Management), Monitoring und SIEM (Security Information and Event-Management) Tools einsetzbar.