Amazon Lookout – wykrywanie anomalii przy pomocy uczenia maszynowego

20 sierpnia 2021

Amazon Lookout wykorzystuje uczenie maszynowe (Machine Learning) do automatycznego wykrywania i diagnozowania anomalii w danych biznesowych i operacyjnych, takich jak nagły spadek przychodów ze sprzedaży lub wskaźników pozyskiwania klientów.

Za pomocą kilku kliknięć możliwe jest połączenie Amazon Lookout z popularnymi magazynami danych, takimi jak Amazon S3, Amazon Redshift i Amazon Relational Database Service (RDS), a także aplikacjami SaaS innych firm, takich jak Salesforce, Servicenow, Zendesk i Marketo. Dzięki temu możesz zacząć monitorować metryki, które są ważne dla Twojej firmy. Amazon Lookout automatycznie sprawdza i przygotowuje dane ze wskazanych źródeł w celu wykrywania anomalii z większą skutecznością niż tradycyjne metody. Możliwe jest  również przekazywanie informacji zwrotnych na temat wykrytych anomalii, żeby dostroić wyniki i poprawić dokładność w miarę upływu czasu. Amazon Lookout ułatwia diagnozowanie  wykrytych zaburzeń, grupując je wg związków z tym samym zdarzeniem i wysyłając alert zawierający podsumowanie potencjalnej przyczyny źródłowej. Porządkuje również anomalnie wg ważności, dzięki czemu możliwa jest ich priorytetyzacja.

Case Studies
Referencje

Hostersi wsparli nas na każdym etapie projektowania i budowy infrastruktury. Finansowanie, które pomogli pozyskać nam od AWS, pozwoliło przetestować szereg różnych rozwiązań i wybrać konfigurację, która najlepiej odpowiada potrzebom naszej aplikacji. Hostersi stworzyli dla nas infrastrukturę „szytą na miarę”, którą dzięki programowi wsparcia startupów, pozyskaliśmy niemal bezkosztowo.

Wojciech Mróz
CEO & Co-founder Pagaspot
W skrócie o nas
Specjalizujemy się w dostarczaniu rozwiązań IT w obszarach projektowania infrastruktury serwerowej, wdrażania chmury obliczeniowej, opieki administracyjnej i bezpieczeństwa danych.