Moogsoft — это платформа класса AIOps (Artificial Intelligence for IT Operations), разработанная для повышения эффективности управления инцидентами и наблюдаемости в современных IT-инфраструктурах. Платформа использует алгоритмы машинного обучения и эвристики для агрегации, корреляции и приоритизации сигналов от систем мониторинга, логов и телеметрии, что позволяет снижать количество повторяющихся уведомлений и ускорять обнаружение значимых проблем. Moogsoft позиционируется как средство, помогающее командам операционной поддержки, DevOps и SRE быстрее фокусироваться на корневых причинах инцидентов.
Изначально Moogsoft разрабатывался как инструмент для автоматической группировки событий и выявления паттернов, которые могут указывать на масштабные или каскадные отказы. Платформа предоставляет механизмы корреляции времени и контекста, аналитические панели и рабочие потоки для совместной работы при расследовании инцидентов. В публичных описаниях её внедряют в средах с распределёнными сервисами, гибридными облаками и сложной микросервисной архитектурой, где традиционные правила оповещений генерируют высокий уровень «шума».
- Агрегация и нормализация событий: сбор сигналов из разных источников (мониторинг, логи, трейсинг, CMDB) и приведение их к общему формату для дальнейшей обработки.
- Корреляция и шумоподавление: автоматическое объединение связанных алертов в инциденты и подавление дублирующих уведомлений с целью уменьшения количества ложных срабатываний.
- Выявление аномалий: применение статистических и ML-моделей для обнаружения нетипичного поведения метрик и событий в реальном времени.
- Приоритизация и ранжирование: оценка важности инцидентов на основе влияния на сервисы, частоты событий и контекстных данных для фокусировки действий инженеров.
- Коллаборация и рабочие процессы: инструменты для координации расследования инцидентов, назначения задач и ведения аудита действий в ходе разрешения проблем.
- Интеграции и API: поддержка подключений к внешним системам оповещений, тикетинга, автоматизации и средствам наблюдаемости через коннекторы и программные интерфейсы.
- Аналитика и отчетность: исторический анализ инцидентов, метрик MTTR/MTTA и других показателей процессов поддержки для оптимизации операций.
- Шаблоны и правила реагирования: возможность создания автоматизированных ответных действий и сценариев эскалации в зависимости от типа и критичности инцидента.