Détection d'anomalies réseau en temps réel grâce au Machine Learning. Combinaison de LSTM Autoencoder et Isolation Forest pour une détection précise et un filtrage intelligent du bruit.
Une solution end-to-end pour monitorer votre réseau avec précision
Deux modèles complémentaires analysent vos données en parallèle pour détecter les comportements anormaux avec précision.
Collecte des métriques toutes les 3 secondes, analyse toutes les 30 secondes. Alertes instantanées en cas de problème.
Analyse de corrélation inter-hops pour distinguer les vrais problèmes du rate-limiting ICMP et autres faux positifs.
Visualisation des métriques, alertes et analyse de cause racine dans une interface web moderne.
Le modèle se réentraîne automatiquement toutes les heures avec l'historique complet pour s'adapter à votre réseau.
Identification automatique de la source du problème : LAN, FAI local, backbone, peering ou destination.
Trois modèles complémentaires votent ensemble pour une détection robuste
Chacun détecte un type différent d'anomalie
Détection de points aberrants par isolation
Détection de patterns temporels anormaux
Filtrage du bruit par analyse inter-hops
Du ping à l'alerte en quelques étapes
Pings parallèles vers tous les hops et stockage des métriques.
Le détecteur charge les données récentes et les passe dans les modèles.
Pondération des scores et filtrage intelligent du bruit.
Création d'une alerte contextuelle avec cause racine probable.
Adaptation continue aux évolutions du réseau.
Visualisez vos métriques et alertes en un coup d'œil