기계학습, AI 및 로봇 프로세스 자동화를 통해 진단 및 예측 애널리틱스 및 시나리오 모델링을 적용함으로써 운영 전반에 걸쳐 자율적인 성숙도를 창출합니다. 이러한 기술은 신뢰할 수 있는 상황 인식, 최상의 결과를 가져오는 작업에 대한 옵션 모델링 기능, 데이터 액세스, 작업 지시 및 프로세스 전송 자동화를 가능하게 합니다.
이상 탐지용 기계학습 알고리즘은 일반화된 ML 모델을 교육하고 적용하여 숨겨진 패턴을 감지하고 의심스러운 행동을 식별함으로써 작업 루틴에서 DevOps를 지원할 수 있습니다. 조만간 이상 징후를 감지할 수 있을 뿐만 아니라 이를 복구하고 완화할 수 있는 완전 자동화된 시스템으로 진화할 것입니다.