Observabilidade, segurança e resposta a incidentes unificadas para equipes de engenharia em escala de nuvem
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Fiddler AI registra 44.204 visitas mensais com crescimento de -10,2% mês a mês e preços Preço sob consulta. PredictOPs registra 0 visitas mensais com crescimento de 0% e preços Teste gratuito, Preço sob consulta.

Plataforma AIOps com IA generativa para operações de TI preditivas
| Dimensão / Métrica | ![]() | ![]() |
|---|---|---|
| Domínio oficial | fiddler.ai | predictops.com |
| Modelo de preços | Preço sob consulta | Teste gratuito, Preço sob consulta |
| Visitas mensais | 44,2 mil (44.204) | 0 (0) |
| Variação de tráfego mensal | -5,04 mil (-10,2%) | 0 (0%) |
| Mercado principal e participação | 🇺🇸 Estados Unidos (28,4%) | 🌐 Global (—) |
| Visitas diretas / mês | 9,13 mil | 0 |
| Avaliação dos usuários | 4,4 | 4,1 |
| Plataformas suportadas | Site | Site |

O plano de controle para agentes e modelos empresariais confiáveis
Veja o desempenho de cada agente e modelo preditivo em um único painel, com cada ação, token e dólar rastreável por usuário e equipe.
Os modelos Fiddler Centor alimentam a aplicação de políticas e a avaliação contínua dentro da sua rede, evitando chamadas externas de API de LLM e seus custos ocultos.
Detecta e mascara PII, PHI e segredos no mesmo caminho da requisição — antes de um prompt chegar ao modelo e antes de uma resposta chegar ao desenvolvedor — com latência inferior a 80 ms.
Mantém um inventário vivo de cada agente conectado e registra cada decisão de aplicação, com quem a acionou e o que aconteceu, pronto para auditorias de GRC e regulações de IA.

Plataforma AIOps com IA generativa para operações de TI preditivas
Visibilidade em tempo real dos logs do sistema com análise preditiva e insights acionáveis que avisam antes de os problemas afetarem a operação.
Correlaciona alertas de forma inteligente para reduzir ruído, esclarecer incidentes e expor a causa raiz de falhas em cascata.
Visibilidade ponta a ponta da arquitetura de microsserviços, com otimização do autoescalonamento ajustada à demanda em tempo real.
Detecção de anomalias com alerta precoce por meio de algoritmos que se adaptam ao comportamento cambiante do sistema em ambientes dinâmicos.
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