借助 AIOps 提升服务韧性
借助由 Rovo 提供支持的人工智能驱动的检测、 根本原因分析和主动预防，加快事件管理的每个阶段。
加快事件的检测、解决 和预防
通过智能警报分类，实现事件的早期检测
借助人工智能支持的警报分组功能，更快识别关键问题。该功能可将相关警报归类聚合，减少无效干扰，为团队提供统一且可自定义的视图，助力团队快速完成警告分类、优先级排序，并针对核心事项采取行动。
更快地诊断和解决事件
借助嵌入式根本原因分析功能，直接在事件请求单内加速问题排查流程。可在 Rovo Ops 中直接访问第三方可观测性数据，以完善事件背景信息，实现更快问题解决。
预防同类事件再次发生
主动检测事件模式，呈现早期预警信号，并获取人工智能驱动的建议， 以便在事件影响您的利润之前予以解决。通过人工智能生成 PIR 报告自动总结事件， 以快速获取并应用关键经验教训。
借助 AIOps，见证切实成效
警报无效干扰 减少 90%
事件解决效率提升 85%
事件后 PIR 报告创建速度提升 7 倍
与您的可观测性技术栈无缝对接
将顶尖遥测数据与资产智能信息直接接入 Jira Service Management，无需在多个工具间切换，即可更快调查事件、提前防范问题、更稳妥地执行变更。
“改用 Jira Service Management 堪称颠覆性改变。如今我们仅靠一款工具即可运营全部 IT 业务。依托自动化与 [人工智能功能] 加持，效率堪称如虎添翼。我们得以专注解决问题，而非疲于应付问题。”
Rafal Starzec
Vodeno Jira 管理员
资源
《人工智能在事件管理中的应用现状报告》
将您的事件流程与人工智能及自动化领域的最新行业趋势进行对标评估。
AIOps 数据表
快速了解 Jira Service Management 中的 AIOps 如何减少警报无效干扰并加速事件响应。
IT 运营团队如何使用 Atlassian Rovo 更快地解决问题
了解 Atlassian Rovo 如何借助人工智能驱动的上下文信息与自动化技术，助力 IT 运营团队更快处理事件。
人工智能警报分组如何将分类时间缩短 59%
了解 Atlassian 如何通过 Jira Service Management 的人工智能支持的警报分组功能，在 28 天内节省 839 个研发工时。
准备好借助 AIOps 加快事件解决速度了吗？
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