Sedai 在云环境中整合了关键的自治系统特征。通过利用大量涌入的数据流，Sedai 通过其核心决策引擎构建了一层智能，该引擎从概率论和应用机器学习技术中推导出概念。它的自学习和自校正模型无缝地管理云平台，重点是可解释的决策。 我们的产品 手表 Sedai 连接各种监控工具，包括 Prometheus、Datadog、Cloudwatch 等，并跟踪四个黄金信号：延迟、流量、错误和饱和度。 S-Watch 提取噪音以提供见解和建议，以将关键 KPI（如 MTTD、MTTF、MTBF 和 MTTR）提高到可接受的水平。 S.Run Sedai 将数据提炼成一个可解释且可调整的知识库，为其机器学习模型提供支持。这些模型为 Sedai 的核心决策引擎提供了动力，该引擎为所有已识别的漂移确定有效和纠正的工作流程，以推断检测和安全补救的最佳策略。其真正的闭环学习模型可实现最佳水平的自我配置，确保最高水平的可用性。凭借海量数据、深刻见解和丰富的知识库，由 Sedai 管理的平台能够实现自我优化状态。