Главное о российском ИТ-мониторинге: экспертный комментарий руководителя продукта Artimate Дмитрия Кошкина для TAdviser

13 февраля портал TAdviser опубликовал анализ состояния рынка систем мониторинга и управления ИТ-инфраструктурой в России. Основные выводы: сегмент активно развивается, несмотря на сложности импортозамещения и растущие требования бизнеса.

Импортозамещение
После 2022 года крупные западные вендоры ушли, и рынок перешел к альтернативным решениям: адаптации Open Source и разработке отечественного ПО. Однако полный переход требует времени, инвестиций и технологической доработки.

Тренды и прогнозы
Оценка объема рынка – 13 млрд рублей (2023 год), прогноз на 2025 год – 20 млрд рублей.

Ключевые требования к современным системам: гибкость, масштабируемость, мультивендорная поддержка, интеграция с ITSM и CMDB, ML-аналитика и предиктивный мониторинг.

Мнение эксперта
Дмитрий Кошкин, руководитель продукта Artimate, комментирует ситуацию:

"Большая часть российских ИТ-вендоров закрывают основные классические задачи ИТ-мониторинга, а по части применения ИИ и ML идут по пути наименьшего сопротивления”.

"Еще одним важным технологическим трендом является развитие систем мониторинга и управления ИТ-инфраструктурой с использованием искусственного интеллекта и методов машинного обучения (ML) для снижения уровня информационного шума, автоматизации и оптимизации ИТ-операций (AIOps). По сути, технология AIOps расширяет границы классического представления о системах мониторинга, предоставляя конечному пользователю возможности интеллектуальной аналитики для ускорения обнаружения, локализации и устранения инцидентов, для системного анализа проблем."

Полную версию обзора читайте по ссылке

Представьте, что вы работаете в центре управления полетами. Вдруг экраны заполняются сотнями сигналов тревоги: одни говорят о незначительных колебаниях давления, другие о резких изменениях температуры, а среди них — одно единственное оповещение о критическом отказе двигателя. Если не отфильтровать шум, можно не заметить главное.

В мире IT-инфраструктуры ситуация аналогичная. Каждую секунду системы мониторинга отправляют тысячи уведомлений: некоторые важные, но большинство — нет. Из-за этого команды ITOps, DevOps и SRE теряют фокус, замедляют реакцию на реальные инциденты и даже игнорируют критические оповещения.

Как бороться с шумом?

❇️Объедините оповещения в единую платформу
Оповещения приходят из множества инструментов? Это создаёт хаос. Интегрируйте все системы в единый центр управления. Используйте API и middleware для сбора событий и представления их в одном интерфейсе. Это сократит дублирование и упростит анализ.

❇️Фильтруйте нерелевантные сигналы
Не все отклонения требуют реакции. Установите динамические пороги срабатывания: если нагрузка подскочила на 5% в ночное время, это не повод для тревоги. Используйте AI и ML, чтобы адаптировать чувствительность мониторинга под реальную картину.

❇️Дедуплицируйте повторяющиеся уведомления
Если одно и то же событие вызывает десятки оповещений, внедрите алгоритмы группировки. Это позволит объединять одинаковые сигналы в один, давая команде чёткую картину происходящего.

❇️Добавьте контекст к оповещениям
Уведомление «Ошибка подключения» — малоинформативно. Но если добавить, что она связана с отказом базы данных и влияет на 500 пользователей, приоритет становится очевидным. Интегрируйте CMDB и ITSM-системы, чтобы автоматизированно обогащать оповещения полезными данными.

❇️Автоматизируйте обработку
Мелкие инциденты не должны тратить время специалистов. Внедрите автоматическое закрытие незначительных оповещений и эскалацию критических сигналов в нужные команды.

Вы можете попытаться справиться с потоком уведомлений самостоятельно: настроить фильтры, интеграции, пороги срабатывания, потратить недели (или даже месяцы) на тонкую калибровку… Или просто воспользоваться Artimate.

Наша AIOps-платформа автоматически устраняет шум, группирует и обогащает оповещения, выделяя только действительно важные инциденты. AI-модели находят скрытые связи между событиями, прогнозируют сбои и помогают вам реагировать быстрее. В итоге – меньше хаоса, больше контроля и никаких упущенных критических инцидентов

Разобраться с потоком уведомлений вручную невозможно — слишком много сигналов, дублирующихся сообщений и нерелевантных оповещений. Даже с настройкой фильтров хаос никуда не исчезнет.

Artimate решает эту проблему за вас. Платформа сама отсеивает лишнее, объединяет похожие события и показывает только действительно важные инциденты. Искусственный интеллект помогает быстро найти причину сбоя и не пропустить критические проблемы. В результате — меньше шума, быстрее реакция, спокойнее работа.

На днях на портале IT Channel News вышел обзор "Динамика, перспективы и проблемы российского рынка больших данных. Часть I". В материале разобраны ключевые тенденции индустрии, а также вызовы, с которыми сталкивается рынок. Мы дали развернутый экспертный комментарий, где осветили роль автоматизированных аналитических систем, перспективы AIOps и влияние больших данных на IT-мониторинг.

По оценкам экспертов, ежегодный прирост российского рынка больших данных составляет 25–35%, что значительно превышает мировые темпы роста (12%). Особенно динамично развивается сегмент облачных решений Big Data, увеличиваясь на 30–40% в год за счет оптимизации затрат и гибкости облачных технологий.

Компании и отрасли всё активнее внедряют аналитические решения. Наибольший интерес к технологиям Big Data демонстрируют финансовый сектор, ритейл, промышленность и государственные структуры. Инструменты, позволяющие анализировать данные в режиме реального времени, становятся стандартом, а технологии искусственного интеллекта (ИИ) и Интернета вещей (IoT) помогают бизнесу переходить к проактивным моделям управления.

Руководитель продукта Artimate Дмитрий Кошкин отмечает:

«Рынок больших данных в России продолжает стремительно расти, что обусловлено двумя основными факторами: экспоненциальным увеличением объёмов информации и потребностью бизнеса в автоматизированных инструментах для её обработки. Компании сталкиваются с огромными потоками структурированных и неструктурированных данных, и их эффективный анализ становится критически важным для принятия решений и конкурентоспособности.

Одной из ключевых сфер применения больших данных является IT-мониторинг, который позволяет управлять инфраструктурой проактивно и минимизировать сбои. Однако традиционные системы мониторинга перегружены – фиксируют тысячи событий, что заставляет IT-команды тратить до 70% времени на их ручную обработку.

Здесь на помощь приходят решения класса AIOps, способные анализировать и автоматизировать работу с большими данными в IT-инфраструктуре с помощью технологий ИИ и ML. Artimate – российская AIOps-платформа, которая выявляет аномалии, предсказывает сбои и анализирует первопричины проблем в онлайн-режиме. Она автоматически устраняет ложные срабатывания и снижает информационный шум на 90%, что позволяет бизнесу перераспределять ресурсы на стратегические задачи».

Интерес к технологиям Big Data продолжает расти, но текущие экономические условия заставляют компании подходить к инвестициям осторожнее. Участники рынка отмечают усиление консорциумов и партнерств, что позволяет предлагать клиентам комплексные решения.

Эксперты отмечают, что реальный эффект от внедрения технологий в индустриях оказался выше прогнозов прошлых лет. Ожидается, что в 2025 году этот тренд сохранится, а российский рынок Big Data продолжит демонстрировать опережающие темпы роста.

Представьте себе: вы запускаете амбициозный проект на основе искусственного интеллекта. Все выглядит многообещающе — передовые технологии, мощные алгоритмы, перспективные результаты. Но спустя несколько месяцев команда сталкивается с препятствиями, сроки затягиваются, а эффективность модели оставляет желать лучшего. В итоге проект тихо умирает, так и не оправдав ожиданий.

Почему так происходит?

Мы подготовили краткую выжимку из исследования, проведенного корпорацией RAND, которое посвящено причинам неудач проектов в области искусственного интеллекта и рекомендациям по их успешному внедрению. В рамках исследования были проанализированы данные 65 интервью с опытными специалистами из бизнеса и академической среды. Авторы стремились выявить ключевые факторы, препятствующие эффективному применению ИИ, и предложить практические решения для их преодоления.

Основные причины провалов ИИ-проектов

✴️Неправильное определение задачи
Часто компании запускают проекты ИИ без четкого понимания, какую именно проблему они хотят решить. В результате модели обучаются на неверных метриках и плохо интегрируются в бизнес-процессы.

✴️Недостаточное количество или низкое качество данных
Многие проекты сталкиваются с нехваткой релевантных данных. Если информация неполная, неструктурированная или устаревшая, эффективность ИИ-моделей резко снижается.

✴️Фокус на технологии вместо решения проблемы
Некоторые компании стремятся использовать самые передовые методы ИИ, даже если задача может быть решена более простыми инструментами. В итоге это ведет к ненужному усложнению и росту затрат.

✴️Отсутствие инфраструктуры
Чтобы модели ИИ работали стабильно, необходимы надежные системы управления данными, их очистки и мониторинга. Без этого проекты часто остаются на стадии экспериментов.

✴️Попытки применять ИИ там, где он неэффективен
Несмотря на свои возможности, ИИ не является универсальным инструментом. Некоторые бизнес-задачи слишком сложны для автоматизации даже с помощью самых передовых технологий.

Как повысить шансы на успех?


Четко формулировать цели — важно, чтобы бизнес- и технические команды понимали, для чего разрабатывается ИИ-модель и как она будет использоваться.

Фокусироваться на долгосрочных задачах — внедрение ИИ требует времени, и краткосрочные проекты часто оказываются неэффективными.

Ставить решение проблемы выше технологий — ключевое внимание должно быть направлено на достижение бизнес-целей, а не просто на использование ИИ ради инноваций.

Инвестировать в инфраструктуру — системы управления данными и автоматизированное развертывание моделей значительно повышают успешность проектов.

Осознавать ограничения ИИ — не все задачи можно автоматизировать, и важно выбирать те, где ИИ действительно приносит ценность.

Мы рады сообщить, что Artimate – официальный партнер выставки «ИТ в промышленности», которая пройдет 13 марта в Москве.

Конференция TAdviser собирает собственников компаний, IT-директоров и специалистов промышленных предприятий для обсуждения актуальных вопросов цифровой трансформации в производственной сфере. В фокусе внимания — новые технологии, решения и практические кейсы, способные повысить эффективность производства, улучшить качество продукции и создать новые конкурентные преимущества.

В рамках деловой программы руководитель продукта Artimate Дмитрий Кошкин выступит с докладом: «Искусственный интеллект и машинное обучение на службе ИТ-мониторинга: от разрозненных данных к единой платформе».

Ключевые темы доклада:

✔️Почему традиционный мониторинг не справляется с новыми вызовами;
✔️Как AIOps помогает перейти от хаоса к предсказуемости;
✔️Сравнение подходов к ИТ-мониторингу: реактивный контроль vs. проактивное управление;
✔️ML-возможности Artimate.

Приглашаем вас также заглянуть на наш стенд:

🟣Узнать, как Artimate помогает промышленным предприятиям снизить ИТ-риски и повысить управляемость инфраструктурой;
🟣Задать вопросы нашим экспертам и обсудить индивидуальные сценарии внедрения.

Ждем вас на выставке «ИТ в промышленности»!
Подробности и регистрация

📅 Дата: 13 марта, регистрация с 09.00
📍 Место: Москва, ул. Неглинная, 4. Арарат Парк Хаятт

26 февраля 2025 года вышла вторая часть масштабного обзора «Динамика, перспективы и проблемы российского рынка больших данных». В материале эксперты ведущих российских ИТ-компаний обсудили актуальные тенденции, проблемы и перспективы использования технологий обработки больших данных в нашей стране.

Своим мнением о текущей ситуации и перспективах рынка Big Data поделился Дмитрий Кошкин, руководитель продукта Artimate.

О потребителях технологий Big Data:

«Однозначно основными потребителями технологий Big Data являются банки, телеком-операторы и крупные ритейлеры. Эти отрасли наиболее активно внедряют аналитические инструменты, что обусловлено рядом факторов:

✔️Высокая конкуренция и борьба за клиента. В телекоме наблюдается низкий барьер для смены оператора, а в банковском секторе — высокая доступность карт и возможность мгновенного перевода зарплатных проектов.
✔️Сетевой эффект в ритейле. Крупные торговые сети конкурируют за покупателя в одних и тех же локациях, а значит, активно применяют инструменты big data для анализа потребительского поведения, прогнозирования спроса и персонализированного маркетинга.
✔️Огромные массивы данных. Во всех этих отраслях ежедневно генерируются колоссальные объемы информации, которые необходимо обрабатывать в режиме реального времени».

О барьерах внедрения и зрелости рынка:

«Что касается ключевых проблем внедрения Big Data, мы бы добавили еще один важный аспект — зрелость рынка и готовность к внедрению технологий. Например, в сегменте AIOps (Artificial Intelligence for IT Operations, методика управления ИТ-инфраструктурой с использованием технологий искусственного интеллекта), который напрямую связан с анализом больших данных в ИТ-инфраструктуре предприятий и организаций. В данном сегменте Северная Америка опережает Россию: там уже 60-70% крупных компаний используют подобные решения, в то время как в нашей стране этот рынок только формируется. Это говорит о том, что, помимо кадрового и финансового барьеров, компаниям еще предстоит преодолеть организационные и технологические вызовы, связанные с переходом к более продвинутым моделям работы с данными».

Мы уверены, что комплексное развитие российских технологий в сфере больших данных и AIOps — важнейшая задача на пути цифровой трансформации бизнеса в России. Наша платформа Artimate помогает компаниям на каждом этапе — от сбора и нормализации данных до интеллектуального анализа, корреляции событий и автоматического поиска первопричин, что снижает зависимость от экспертов и ускоряет процесс принятия решений в условиях многокомпонентной ИТ-инфраструктуры.

📌 Полный текст обзора доступен на сайте TAdviser

Платформа обработки данных на базе искусственного интеллекта и машинного обучения Artimate от компании «Пруфтек ИТ» внесена в единый реестр российских программ для электронных вычислительных машин и баз данных.

Номер Artimate в реестре российского ПО: 27338 (от 21.03.2025).

Экспертный совет подтвердил, что ПО является полностью отечественной разработкой, произведено и поддерживается в России, является безопасным для применения государственными заказчиками и на объектах критической информационной инфраструктуры.

«Включение Artimate в реестр российского ПО — важный рубеж для нашей команды и ещё одно подтверждение, что мы движемся в верном направлении. Мы создавали Artimate как ответ на новые цифровые реалии — для тех, кто работает с высоконагруженной и распределенной ИТ-инфраструктурой и должен принимать решения быстро, точно и на основе полной картины. Теперь у госструктур и крупных компаний есть надёжный инструмент российского происхождения, который помогает не просто наблюдать за происходящим, а управлять ИТ-средой проактивно и уверенно», — отметил Владимир Лёвин, генеральный директор компании «Пруфтек ИТ».

Artimate — аналитическая AIOps-платформа для работы с данными событий мониторинга сложной ИТ-инфраструктуры. Платформа использует технологии искусственного интеллекта и машинного обучения, чтобы отфильтровать лишние оповещения и выделить только действительно важные инциденты. Artimate автоматически коррелирует события из разных систем, обогащает их полезным контекстом, определяет первопричины и выдает рекомендации, снижая нагрузку на персонал и обеспечивая стабильную работу критичных бизнес-сервисов.

Рынок управления логами переживает стремительный рост: с $1,9 млрд в 2020 году он должен вырасти до $4,1 млрд к 2026-му. За этим ростом стоит массовый переход к облачным провайдерам, активное внедрение контейнерных и микросервисных архитектур. Но чем гибче и распределённее становится ИТ-среда, тем труднее её контролировать.

Мы опубликовали новую статью “Мониторинг лог-файлов в современных ИТ-системах: проблемы, подходы и современные решения” в нашем блоге, в которой разобрали:

✔️почему лог-файлы — это не просто техданные, а источник бизнес-ценности;
✔️какие трудности возникают при мониторинге логов в современных ИТ-средах;
✔️как интеллектуальные методы анализа помогают находить первопричины сбоев и предотвращать инциденты;
✔️что важно учитывать при построении сквозной наблюдаемости.

Если вы работаете с логами, отвечаете за стабильность инфраструктуры или ищете способы сократить MTTR, эта статья для вас!

📝 Читать статью

Компания «Пруфтек ИТ» и российский разработчик ПО «Лаборатория Числитель» завершили испытания, в ходе которых подтвердилась технологическая совместимость аналитической AIOps-платформы Artimate и системы мониторинга ИТ-инфраструктуры «Пульт». В результате этой коллаборации партнеры и конечные заказчики получат комплексное решение с полным покрытием ИТ-инфраструктуры и цифровых сервисов.

Компании, которые уже используют систему мониторинга «Пульт», получат доступ к продвинутым возможностям ИИ и машинного обучения, обеспечивающим интеллектуальную обработку данных, выявление аномалий в цепочках и плотности событий, корреляцию оповещений, а также автоматизацию локализации, анализ и оперативное решение инцидентов.

Благодаря синергии платформы Artimate и системы «Пульт» заказчики получают не только полную прозрачность и наблюдаемость ИТ-ландшафта, но и ощутимое снижение затрат на поддержку и сопровождение инфраструктуры за счет автоматизации рутинных операций, ускоренного выявления и диагностики проблем. В результате сокращается время простоя критичных бизнес-сервисов и повышается уровень соблюдения SLA, что напрямую влияет на стабильность и предсказуемость работы всей ИТ-инфраструктуры.

«Интеграция с системой ИТ-мониторинга “Пульт” обеспечивает полную наблюдаемость сложных распределенных ИТ-ландшафтов. Платформа Artimate получает на вход поток структурированных данных событий мониторинга, обеспечивает интеллектуальный анализ с помощью технологий ML и AI, предлагая конечному заказчику комплексное совместное решение»,— отметил Дмитрий Кошкин, директор по развитию Artimate.

«Возможность прогнозирования аварийных происшествий с помощью MLи искусственного интеллекта при мониторинге и расследовании инцидентов в ИТ-инфраструктуре— уже не тренд, а необходимость. Интеграция нашего решения с платформой Artimate выводит мониторинг на совершенно новый уровень. Теперь пользователям доступны не только базовые потребности в мониторинге, такие как обнаружение проблем и оповещение, но также появляется возможность автоматически определять первопричины сбоев, видеть зависимости и многое другое»,— добавил Дмитрий Унтила, руководитель продукта «Пульт».

Согласно исследованию Enterprise Strategy Group, проведенному в 2023 году, 55% компаний Северной Америки уже интегрировали AIOps с инструментами наблюдаемости, чтобы повысить эффективность управления инцидентами, снизить нагрузку на IT-команды и автоматизировать рутинные процессы.

Наблюдаемость — это способность системы предоставлять информацию о своем внутреннем состоянии на основе внешних выходных данных. Цель наблюдаемости — предоставить глубокое понимание взаимодействия и поведения различных компонентов системы, что помогает в диагностике и оптимизации сложных распределенных систем.

Основные компоненты наблюдаемости включают:
✔️Метрики: количественные показатели, такие как загрузка CPU, использование памяти, скорость отклика и т.д.
✔️Логи: записи событий, происходящих в системе, которые помогают отслеживать последовательность действий и выявлять ошибки.
✔️Трейсы: данные, позволяющие отслеживать путь запроса через различные сервисы и компоненты системы, выявляя задержки и узкие места.

Наблюдаемость обеспечивает команды DevOps и SRE инструментами для проактивного мониторинга и быстрого реагирования на возникающие проблемы. Однако, с увеличением сложности систем и объемов данных, ручной анализ становится затруднительным, что требует внедрения автоматизированных подходов.

Наблюдаемость и AIOps дополняют друг друга, создавая мощный тандем для управления современными IT-системами. Наблюдаемость обеспечивает видимость и понимание состояния системы, предоставляя данные, необходимые для анализа. AIOps, в свою очередь, использует эти данные для автоматического выявления, диагностики и решения проблем.

Совместное использование наблюдаемости и AIOps предоставляет следующие преимущества:

✔️Снижение шума оповещений: AIOps помогает фильтровать и группировать оповещения, уменьшая количество ложных срабатываний и позволяя командам сосредоточиться на действительно критичных инцидентах;
✔️Ускорение анализа первопричин: Благодаря корреляции событий и автоматическому анализу, AIOps ускоряет процесс выявления корневых причин проблем, сокращая время на их устранение;
✔️Проактивное предотвращение сбоев: Прогнозируя потенциальные проблемы на основе исторических данных, AIOps позволяет принимать меры до того, как инциденты повлияют на пользователей;
✔️Оптимизация ресурсов: AIOps анализирует данные о производительности и использовании ресурсов, предоставляя рекомендации по их оптимальному распределению и настройке.

Интеграция наблюдаемости и AIOps позволяет организациям перейти от реактивного к проактивному управлению IT-инфраструктурой, повышая ее надежность и эффективность.

Российская AIOps-платформа Artimate подтвердила технологическую совместимость с системой мониторинга IT-инфраструктуры wiSLA

Тесная интеграция двух решений позволяет выстроить комплексный процесс мониторинга и управления инцидентами, отвечающий требованиям крупных корпоративных заказчиков с географически распределенной и динамически меняющейся ИТ-инфраструктурой. Совместная работа Artimate и wiSLA обеспечивает полный цикл контроля — от сбора данных до интеллектуального анализа, корреляции событий, автоматизации расследования и поиска первопричин сбоев.

wiSLA — российская платформа Full-Stack ИТ-мониторинга и аналитики, предназначенная для комплексного контроля ИТ-инфраструктуры, каналов связи и бизнес-приложений в режиме 24/7. Платформа сочетает гибкость и масштабируемость, поддерживая как локальные, так и облачные конфигурации. wiSLA — единственное решение в России, имеющее статус утвержденного типа средства измерений. Единый интерфейс с настраиваемыми дашбордами и виджетами обеспечивает прозрачность и оперативный контроль всех объектов мониторинга, а техническая поддержка на всех этапах — от внедрения до масштабирования — обеспечивает надежную и эффективную эксплуатацию.

Artimate — российская аналитическая AIOps-платформа для работы с событиями мониторинга сложной ИТ-инфраструктуры. Платформа использует технологии искусственного интеллекта и машинного обучения, чтобы отфильтровать лишние оповещения и выделить только действительно важные инциденты. Artimate автоматически коррелирует события из разных систем, обогащает их полезным контекстом, определяет первопричины и выдает рекомендации, снижая нагрузку на персонал и обеспечивая стабильную работу критичных бизнес-сервисов.

Интеграция Artimate и wiSLA позволяет:

✔️Централизовать сбор событий мониторинга из всех сегментов инфраструктуры;
✔️Снизить уровень информационного шума за счет интеллектуальной фильтрации и корреляции событий;
✔️Автоматизировать создание инцидентов на базе событий wiSLA и связанных данных из других систем;
✔️Выполнять расширенный анализ первопричин (RCA) с учетом событий и изменений в различных сегментах ИТ-ландшафта;
✔️Повысить скорость реагирования и качество выполнения SLA за счет прогнозирования и автоматизации обработки инцидентов;
✔️Формировать сквозную аналитику по всей инфраструктуре с учетом данных из wiSLA и других подключенных систем мониторинга.

«Совместимость Artimate и wiSLA позволяет нашим заказчикам не только получать полную картину состояния своей ИТ-инфраструктуры, но и максимально быстро реагировать на возникающие инциденты, снижая время простоя и повышая стабильность бизнес-сервисов», — отметил Дмитрий Кошкин, директор по развитию Artimate.

«Интеграция wiSLA и Artimate — это важный пример технологического партнерства российских ИТ-компаний. Вместе эти решения закрывают ключевые потребности в мониторинге и управлении ИТ-инфраструктурой, предлагая современный функционал, сопоставимый с лучшими зарубежными аналогами», — отметил Алексей Баталов, руководитель продукта wiSLA.

Интеграция двух российских решений особенно актуальна в условиях масштабного перехода бизнеса на отечественные ИТ-продукты и построения цифрового суверенитета. Совместное использование Artimate и wiSLA обеспечивает полный контроль над цифровым здоровьем компании, позволяя службам эксплуатации не только оперативно решать текущие задачи, но и выстраивать проактивную модель управления ИТ.

Российская аналитическая AIOps-платформа Artimate включена в Реестр ИИ-решений Министерства промышленности и торговли Российской Федерации.

Реестр ИИ-решений включает портфель уникальных и инновационных решений на базе искусственного интеллекта, является одним из проектов Федерального центра прикладного развития искусственного интеллекта (ФЦПРИИ).

ФЦПРИИ — экспертно-аналитический центр компетенций, созданный для поддержки развития и прикладного внедрения технологий искусственного интеллекта. Центр обеспечивает поддержку цифровой трансформации Минпромторга России, сопровождает внедрение ИИ-технологий в процессы министерства, его подведомственных организаций, а также на предприятиях промышленности.

Присутствие в реестре ИИ Минпромторга укрепляет доверие к Artimate, как к надежному и проверенному отечественному решению. Мы рады, что наши заказчики могут быть уверены: платформа соответствует ключевым требованиям государства к ИИ-технологиям и может использоваться для решения задач цифровой трансформации.

Подтверждена совместимость AIOps-платформы Artimate и системы мониторинга сетей и серверов Glaber

Компания «Пруфтек ИТ» и разработчик высокопроизводительной системы ИТ-мониторинга Glaber подтвердили успешную совместимость аналитической AIOps-платформы Artimate с универсальной системой мониторинга ИТ-инфраструктуры Glaber. Это сотрудничество предоставляет пользователям расширенные возможности для комплексного контроля и управления ИТ-сервисами и оборудованием, повышения наблюдаемости (observability).

Объединение Artimate и Glaber позволяет организациям применять передовые технологии машинного обучения и искусственного интеллекта для интеллектуальной обработки данных, выявления аномалий и автоматизации реагирования на инциденты.

Пользователи Glaber получают доступ к дополнительным инструментам, повышающим эффективность мониторинга и способствующим оперативному решению возникающих проблем. Появляется возможность не только фиксировать симптомы, но и автоматизировать их диагностику, поиск причин, прогнозирование.

Пользователи Artimate получают дополнительный инструмент для сбора метрик и событий, позволяющих оценивать производительность, доступность ИТ-ресурсов и цифровых бизнес-сервисов в режиме реального времени.

Российская индустрия программного обеспечения демонстрирует впечатляющий рост — 4,97 трлн рублей по итогам 2024 года, что на 40% больше, чем годом ранее. В 2025 году российский ИТ-рынок больше не ориентируется на глобальную повестку — он формирует собственную архитектуру: технологическую, кадровую и стратегическую.

Импортозамещение окончательно перестало быть экстренной мерой. Это долгосрочная государственная стратегия, институционализированная в национальных проектах и закреплённая в регулировании. Ключевые игроки — от госструктур до корпораций — переходят на отечественные решения, несмотря на сложности с адаптацией, стоимостью и производительностью. Взамен они получают то, что становится главным активом в новых условиях — независимость.

Создаётся полноценная внутренняя ИТ-экосистема: с локальными продуктами, собственными криптографическими стандартами, независимыми центрами компетенций и новыми кадровыми моделями. Но этот процесс идёт не безболезненно. Компании сталкиваются с ростом издержек, несовместимостью решений, перегрузкой команд, зависимостью от open source и острой нехваткой квалифицированных специалистов.

На этом фоне вектор развития смещается от технологических "прорывов" к устойчивым, воспроизводимым решениям. В центре — практичные подходы: адаптация open source, широкое внедрение искусственного интеллекта и AIOps, рост интереса к low-code/no-code платформам, развитие облачных сервисов и контейнерной инфраструктуры.

Российский ИТ-рынок перестраивается на ходу, отвечая одновременно на системные и технические вызовы. Это и есть новая норма 2025 года.

📊 Полный обзор ключевых трендов — в аналитическом материале от Artimate

В блоге доступен обзор возможностей текущей версии 1.1.0. В дайджесте собраны ключевые улучшения данного релиза, включая:

✅ визуализацию взаимосвязей событий в виде карты связей инцидентов;
✅ поддержку часовых поясов в интеграциях;
✅ режим Live mode на странице событий;
✅ ускоренную загрузка страницы «События»;
✅ фильтры в модулях кластеризации и классификации;
✅ новый раздел «Системные параметры»;
✅ статистику оповещений по инциденту;
✅ функцию «Просмотр» в общем меню операций.

Ознакомиться с дайджестом

Почему AIOps становится must-have для бизнеса уже сегодня?

В быстро меняющемся мире от ИТ-руководителей до инженеров требуют все большего: оптимизировать расходы, повышать эффективность, внедрять инновации. Но старые подходы к управлению ИТ-операциями всё чаще не справляются: долгие расследования инцидентов, низкая производительность приложений, нехватка специалистов.

AIOps меняет правила игры.

С помощью технологий искусственного интеллекта и машинного обучения AIOps помогает не просто устранять сбои, а предсказывать их до возникновения. Это значит — меньше аварий, меньше затрат, выше качество сервиса.

🌍 Уже сейчас рынок AIOps оценивается в 1,87 млрд долларов, а к 2032 году вырастет почти в четыре раза (прогноз Fortune Business Insights).

Почему бизнес всё активнее переходит на AIOps и какие выгоды это приносит?


Разобрали в новой статье

В ближайшие годы искусственный интеллект станет одним из ключевых драйверов роста российской экономики. Согласно исследованию Института статистических исследований и экономики знаний НИУ ВШЭ, совокупный вклад от использования технологий ИИ во всех отраслях экономики в ВВП России составит 11.6 трлн руб. в 2030 г., а в 2035 г. достигнет значения 46.5 трлн руб.*

Наибольший вклад в создание этого эффекта обеспечат такие отрасли, как:

✔️Обрабатывающая промышленность — 7,7 трлн руб.;
✔️Строительство — 4 трлн руб.;
✔️Профессиональная, научная и техническая деятельность — 3,7 трлн руб.;
✔️Транспортировка и хранение — 2,6 трлн руб.;
✔️Финансовый сектор — 2,5 трлн руб.;
✔️Здравоохранение и социальные услуги — 1,7 трлн руб.

Примечательно, что сектор ИКТ, являясь локомотивом создания ИИ-технологий, сам даст относительно скромный эффект в 2,2 трлн руб., поскольку его основной вклад заключается в обеспечении других отраслей необходимыми решениями.

Ожидаемый рост связан не только с автоматизацией рутинных операций, но и с качественными изменениями бизнес-процессов: проактивной аналитикой, прогнозированием событий, повышением устойчивости и надежности сервисов. Однако для достижения таких масштабных результатов потребуется значительное увеличение инвестиций в технологии ИИ: общий объем затрат организаций возрастет с 145,7 млрд руб. в 2023 году до 1,8 трлн руб. к 2035 году.

Не менее важным ресурсом станет человеческий капитал: численность специалистов в области ИИ к 2035 году должна увеличиться почти в 10 раз — с 48,3 тыс. до 463,5 тыс. человек.

Реализация потенциала ИИ в экономике невозможна без таких интеллектуальных платформ, как Artimate — решение, которое превращает данные в реальные бизнес-преимущества.

AIOps-платформа Artimate создана именно для того, чтобы компании могли максимально эффективно использовать возможности искусственного интеллекта уже сегодня.

Artimate помогает:

✅Снижать уровень информационного шума, фильтруя и обогащая данные событий мониторинга;
✅Автоматизировать расследование и решение инцидентов с помощью встроенных ML-моделей и алгоритмической корреляции;
✅Проводить системный анализ инфраструктуры для выявления узких мест и предотвращения сбоев;
✅Ускорять принятие решений за счет построения карт причинно-следственных связей и прогнозирования рисков.


*на основании исследования Института статистических исследований и экономики знания Высшей Школы Экономики (issek.hse.ru).

В блоге доступен обзор возможностей текущей версии 1.2.0. В дайджесте собраны ключевые улучшения данного релиза, включая:

✅Улучшена визуализация истории инцидента;
✅Режим Live mode на странице Инциденты;
✅Приоритезация тегов обогащения;
✅Использование тегов кластеризации и классификации в настройках;
✅Авторизация на портале;
✅Удаление алгоритмического шаблона;
✅Расширенное редактирование интеграции log-file;
✅Упрощенный поиск на странице «Инциденты».