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Hybrid Cloud Observability SolarWinds

Optimiza el desempeño, garantiza la disponibilidad y reduce el tiempo de resolución en entornos híbridos.

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Conoce los beneficios de la observabilidad de la nube híbrida de SolarWinds:

Pasa de la reactividad a la proactividad

Hybrid Cloud Observability entrega visualizaciones, perspectivas e inteligencia a nivel de servicio que te permiten tomar decisiones más rápidas y optimizar el trabajo de tu área TI y los servicios que ofreces a tus clientes.

 

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La resolución de problemas, configuración, generación de informes y planeación de tareas ahora podrán ser más eficientes con SolarWinds Hybrid Cloud Observability, liberando tiempos de tus equipos para enfocarse en las actividades que provocan más impacto.

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Valor único y precios asequibles

Con Hybrid Cloud Observability podrás elegir el plan que más se adapte a tus necesidades y extenderlo de manera rentable en entornos híbridos y de nube, accediendo a servicios de implementación, escalabilidad y soporte unificados.

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Funciones de Hybrid Cloud Observability que debes conocer

  • Única solución con capacidad de observación del desempeño de la infraestructura, la red y las aplicaciones.
  • Garantiza el monitoreo de hosts y dispositivos físicos y virtuales.
  • Permite la detección automatizada y asignación de dependencias. 
  • Entrega paneles históricos, correlación inteligente, alertas e informes personalizables en tiempo real.
  • Administra las configuraciones para redes, virtualización, servidores y aplicaciones.
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Algunas características de Hybrid Cloud Observability de SolarWinds

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Soluciones de pila completa para todos sin importar el tamaño o la experiencia en transformación digital.

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Fácil de implementar con herramientas que potencian la experiencia del usuario y las funciones de análisis TI.

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Cobertura exhaustiva que integra por completo toda la red, nube, infraestructura, aplicaciones y bases de datos.

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Implementación flexible desde el centro de datos hasta la nube múltiple con posibilidad de licencias por nodo.

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Aumentar la eficiencia, predictibilidad y productividad operativas al detectar anomalías en conjuntos de datos masivos de varios dominios.

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