新的遗物已经获得了Signifai推进Aiops

新的遗物很高兴宣布我们所获得的SignifAI是一家以色列桑尼维亚，加利福尼亚州桑尼维尔和特拉维夫的事件智能公司。SigniFai侧重于关联相关问题并提取预测见解，使软件工程团队能够采取行动。它使用了一些具有多年来与真实客户数据合作的一些惊人的技术以及深层背景合并工地可靠性工程(sre.）最佳实践和机器智能。团队对这一问题的来源无关的方法与New Relic朝向更开放的数据平台的运动非常一致。

阅读新闻稿：New Relic的进步AIOps收购Signifai的策略

使团队能够专注于创意，更高价值的工作

New Relic和SignifAI分享了将机器智能引入现代软件操作的愿景，以减少复杂系统随叫随到的焦虑。

每天都有，我们构建的系统正在变得更加复杂。这意味着软件工程和Devops团队必须响应的事件也更加复杂。对微服务架构，容器和无服务器的趋势都有助于这种复杂性。例如，有一个服务的问题可能导致级联失败，最终触发堆叠的堆积一堆警报，可能来自几个监控工具。这可能使得通过噪音非常困难并确定手头的实际问题。

SignifAI的早期原则之一是“虚拟SRE”的概念——能够查看并理解所有的操作事件数据，从警报到更改事件，无论其来源如何，并像经验丰富的SRE那样将它们关联起来。人类响应者不会从零散的监控工具接收到“警报风暴”，而是会得到更多上下文信息的通知，这样他们就可以快速有效地确定事件的根本原因。

想象一下，随着这种浏览系统和数据的这种能力。我们不只是谈论更快分辨率的平均时间（MTTR）;我们说的是减少警觉疲劳焦虑能释放你的脑力，让你专注于高价值的工作。

迈向更开放的数据平台的一大步

我提到了上面很微妙的东西，如果你不关注，你可能错过了它。我认为这是值得还原的：我们有能力从警报改变事件的警报中看到和理解您的操作事件数据，无论源代码如何。

为什么这个这么重要？我们喜欢Signifai的方法的一件事是它对开放相关和事件智能平台的承诺源不可知．我们很高兴能将这种方法扩展到New Relic平台。

同样重要的是，我们相信，无论数据来自何处，每个人都应该能够从我们计划的情报提供中受益。New Relic可以提供数据，你可以自己带数据，也可以混合数据;不管怎样，New Relic都可以将这些数据转化为可操作的信息和见解，这样你就可以做出更快更好的决策。

应用智能解决了现实世界问题

当我们与SignifAI团队合作时，我们很快就发现，我们将智能和监控结合在一起的想法是相同的。

在新的遗物，我们决定使用这个词“应用智能来描述我们将人工智能(AI) /机器学习(ML)带入我们的领域的理念和方法。我们选择了“应用智能”这个词来提醒自己不断地反思每个单词及其含义，目标是通过我们的人工智能努力，让我们保持在正轨上，提供真正有意义的客户价值。

有很多谈论“AIOps并使用机器学习让我们的生活更轻松。当然，这个概念是有道理的。然而，如果你没有解决真正的客户问题，或者你的时间价值是以周或月为单位来衡量的，那么你就是在浪费你的时间以及你的客户的时间。

幸运的是，SignifAI的技术和产品开发实践与New Relic的应用智能方法非常一致。它的技术位于监控工具层之上，吸收警报数据，然后将智能应用于此——告诉您从哪里寻找解决问题的方法。

最重要的是，该公司的产品和人工智能技术——甚至它所使用的训练数据——都是从现实世界的SRE问题中得到的信息。多棒的比赛啊!

一个很棒的团队和一个很棒的事件智能平台

通过Signifai，新的遗物获得了世界级团队和市场上最强大的基于SaaS的事件相关性和智能平台之一，因此我们可以帮助客户将更多的监控数据转化为可操作的见解。

那么，是什么激发了这一创新呢?家伙Fighel他曾担任SignifAI的首席技术官和联合创始人，拥有超过20年的创新、架构和领导高可扩展的全球软件解决方案的开发经验。亚博直播平台五年前，他开发了SignifAI技术平台的核心，当时他和他的团队正面临警报噪音和疲劳的冲击。我很喜欢Guy在回忆这个平台的起源时的映像:

“In the everyday hustle of developing and maintaining our complex infrastructure, what my team felt we were missing was a ‘virtual team member’—someone who would always be on call, who would represent our collective intelligence and prior knowledge, who had an understanding of our system’s past issues and how we’d resolved them. We wanted a tool that could cut through the noise and show us only the things that were most important, in a way that felt as natural and insightful as though we’d done all of the manual investigation and data-combing ourselves. The ideal solution would move us in the direction that all ops teams aspire to—a position of proactive and creative problem-solving, rather than reactive and overwhelming fire-fighting. We wanted to deal with issues faster and smarter, and use our team’s creative energy for developing sustainable solutions for complex, constantly-evolving infrastructure. That’s why we created SignifAI.”

在过去的几年里Jean-Philippe Emelie Marcos他曾担任SignifAI的首席执行官，一直在与各种规模的企业讨论这些企业面临的运营挑战。这个观察尤其说明问题:

“几年前，我们的团队迫切需要开发一种解决方案，以更少的工作量实现更高的系统可用性，现在IT运维和DevOps经理普遍表达了这种需求。如今，它们中的大多数都要求它们的监控和管理工具至少能够完全区分合法信号和无关紧要的噪音。通过与现代需求和用例紧密结合的应用智能和机器学习，人们的期望正迅速朝着人工过程越来越自动化的方向发展。SignifAI已经为复杂环境建立了一个令人印象深刻的自动诊断和预防平台，与New Relic一起，我们期待着在实现自动根源分析和自修复系统方面取得巨大的飞跃。”

除了GUY和JP之外，一些非常有才华的Signifai团队成员还加入了旧金山湾区和以色列特拉维夫的新遗物。我们很激烈地欢迎盖伊，让菲利普和签名团队新的遗物。

（不披露此交易的具体条款。）

这篇文章包含“前瞻性”的陈述，因为该术语是在联邦证券法下定义的，包括但不限于SignifAI产品的潜在利益，以及SignifAI的购买和集成到New Relic的任何利益，包括关于New Relic在事件关联和智能方面的扩展能力，以及与之相关的任何特性或好处的声明。这些前瞻性陈述所涵盖的事项的成就或成功是基于New Relic当前的假设、期望和信念，并受到实质性风险、不确定性、假设和可能导致New Relic实际结果、性能、或成就与任何前瞻性陈述中所表达或暗示的有实质区别。关于可能影响New Relic财务和其他业绩的因素的进一步信息，以及本帖子中的前瞻性陈述，都包含在我们不时向SEC提交的文件中，包括New Relic最新的Form 10-Q，特别是在标题“风险因素”和“管理层对财务状况和经营结果的讨论和分析”下。这些文件的副本可以访问New Relic的投资者关系网站http://ir.newrelic.com或美国证券交易委员会的网站www.sec.gov获得。新遗迹不承担任何义务，也不打算更新这些前瞻性陈述，除非法律要求。