Paessler e Flowmon Networks integram soluções para monitoramento de redes

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A Paessler, especialista em monitoramento de TI, e a Flowmon Networks integraram suas soluções para unir capacidades abrangentes de monitoração de TI com análise por IA e recursos avançados de segurança. A integração entre as duas plataformas assegura disponibilidade, desempenho e segurança para ambientes de TI. "Integrar Flowmon com PRTG cria um novo nível de visualizações geradas pelas duas soluções, unindo uma ampla visão geral com analytics aprofundados. Isso faz com que seja ainda mais fácil os nossos clientes manterem sua TI operante e segura", explica Steven Feurer, CTO da Paessler.

"Encontramos um parceiro que se coaduna muito bem com a Paessler, tanto do ponto de vista de negócio quanto de uma perspectiva técnica". Para Pavel Minarik, CTO da Flowmon Networks, há várias sinergias entre as duas plataformas. "Isso promete benefícios para todos os que desejam que seu ambiente digital seja mais transparente, confiável e seguro".

Para os gestores de TI que utilizam Flowmon juntamente com PRTG, a nova integração oferece vários benefícios: Extensa monitoração de TI, combinada com análise de fluxo aprofundada, unidas para fornecer máxima transparência; detecção de comportamento incomum, de ameaças por agentes internos e de ataques DDoS, além de monitoração de firewalls, rastreadores de vírus e backups; mnitorar Flowmon com PRTG assegura disponibilidade com base no failover incluído do PRTG

O PRTG Network Monitor da Paessler monitora a infraestrutura de TI, o desempenho de rede e de aplicações, bem como serviços na nuvem ou em ambientes virtuais. Utilizando métodos e protocolos convencionais de monitoramento, bem como uma poderosa API, o PRTG Network Monitor se tornou uma das soluções mais utilizadas por quem busca um extenso monitoramento de TI.

A solução da Flowmon Networks, por outro lado, monitora e analisa o tráfego na rede e na nuvem, detectando anomalias. Isso é feito por meio de um largo espectro de métodos, todos implementados simultaneamente. A plataforma combina aprendizado de máquina e análise de comportamento para buscar indicadores de comprometimento capazes de revelar comportamentos maliciosos ou violações de dados.

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