Название базовой системы (платформы): | Искусственный интеллект (ИИ, Artificial intelligence, AI) |
Разработчики: | Brand Analytics (Бренд Аналитикс) |
Дата премьеры системы: | 2022/06/14 |
Технологии: | Big Data |
Основные статьи:
2022: Запуск сервиса «Детектор сбоев»
Компания Brand Analytics, резидент Фонда «Сколково», подготовил и запустил российский сервис «Детектор сбоев». Об этом сообщила пресс-служба Фонда «Сколково» 14 июня 2022 года. Данный сервис уже на старте показывает картину работоспособности по более, чем 100 известным сервисам. В наблюдаемом пуле мобильные приложения банков и служб доставки, интернет-магазины, транспортная инфраструктура и т.д.
Качество жизни в стране во многом определяется работоспособностью наиболее популярных сервисов и служб. Новость о том, что у одного из крупных банков возникли проблемы с мобильным приложением – это новость федерального уровня, касающаяся большинства граждан. Поэтому возможность в одном месте видеть картину доступности и сбоев массовых сервисов позволит компаниям сократить время их простоя и повысит качество жизни.Российский рынок цифровизации телекома: ключевые тренды и ИТ-поставщики. Обзор TAdviser
До недавнего времени эту задачу решал зарубежный сервис DownDetector (DD). Однако весной 2022 года он прекратил работу в России.
![]() | Главная особенность данного сервиса – это ориентация на российский рынок, то есть учитывается специфика и осуществляется мониторинг конкретно ресурсов нашей страны. Решение будет востребовано как пользователями, так и партнерами, которые смогу использовать данные и аналитику в своей работе, прокомментировала Оксана Ульянинкова, руководитель перспективных проектов в области информационной безопасности кластера информационных технологий Фонда «Сколково».
| ![]() |
![]() | На 2022 год сложилась ситуация, когда компании чаще узнают о сбоях в работе своих сервисов от пользователей, нежели от внутренних служб. Люди делятся в соцсетях эмоциями из-за возникших проблем с сервисом, рассчитывая на поддержку и советы друзей. Однако, чтобы найти такую информацию и понять, что происходит, требуется анализировать очень большой поток данных и использовать для этого нейросети, работающие в режиме реальном времени. «Детектор сбоев» это умеет и предупреждает компании о возникших у них проблемах, отметила Наталья Соколова, СЕО Brand Analytics.
| ![]() |
Как отметили в Brand Analytics, детектор сбоев – не аналог DownDetector (DD). DD умел анализировать только Twitter. Детектор сбоев анализирует все источники социальных медиа и, в первую очередь, самые большие – российские соцсети ВКонтакте и Одноклассники, а также Telegram. Мало того, многие из известных сервисов являются партнерами Brand Analytics и используют в своей работе одноименную систему аналитики. Технология выявления сбоев уже несколько лет работает внутри системы Brand Analytics и доказала свою эффективность на практике. Теперь она легла в основу общедоступного сервиса. Дальнейшее развитие Детектора в обязательном порядке будет учитывать обратную связь как от партнеров, так и непосредственно от пользователей социальных сетей.
Для выявления проблем в работе различных служб нейросеть Детектора каждый день анализирует свыше 40 млн русскоязычных сообщений пользователей в различных источниках социальных медиа и находит информацию о сбоях. Детектор представляет набор дашбордов, каждый из которых относится к отдельному сервису. Дашборд каждого сервиса показывает его статус (доступен, есть вероятность сбоя, сбой), динамику сбоев «глазами пользователей», выявленные проблемы, очаги сбоев на тепловой карте мира и ленту сообщений, которая помогает разобраться в ситуации.
Повышение качества и доступности сервисов, которыми пользуются миллионы людей, – вот тот результат, на который нацелен Детектор сбоев. Представленная версия сервиса является первой, но не окончательной. В планах Brand Analytics дальнейшее - развитие Детектора.
Подрядчики-лидеры по количеству проектов
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
Распределение вендоров по количеству проектов внедрений (систем, проектов) с учётом партнёров
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
Данные не найдены
Распределение систем по количеству проектов, не включая партнерские решения
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)