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RPMM

I più sofisticati modelli di Intelligenza Artificiale per il forecasting nelle infrastrutture IT

L’AI Predittiva che rivoluziona il monitoraggio IT

Progettato per le aziende che richiedono un controllo totale sulla loro infrastruttura IT e per MPS che vogliono offrirlo, il nostro sistema di Remote Predictive Monitoring & Management è la soluzione che coniuga la gestione unificata di un software RMM con i più sofisticati modelli di Intelligenza Artificiale e Machine Learning per il forecasting, per ottenere previsioni concrete e utilizzabili e garantire sicurezza informatica, abbattimento dei down time e riduzione dei costi.

La soluzione offre un’interfaccia intuitiva e potenti funzionalità per ottimizzare le operazioni IT quotidiane. Grazie alle funzioni di analisi predittiva, basata sui modelli di AI, RPMM offre un enorme valore aggiunto, consentendo un’azione mirata e preventiva su eventuali blocchi e possibili malfunzionamenti.
Dashboard RPMM
Dashboard RPMM

Workflow operativo

Le funzionalità

Analisi predittiva e Forecasting

RPMM, recupera i dati raccolti da RMM, provenienti da endpoint, server e nodi di rete, sfruttando modelli di machine learning per analizzare i dati storici e correnti dell’ambiente IT. Questa analisi avanzata consente di identificare pattern, tendenze e correlazioni significative nei dati, permettendo di avere previsioni sui possibili scenari e adottare misure preventive per evitare blocchi e malfunzionamenti al fine di garantire la continuità operativa dei sistemi.

Questo consente agli MSP e ai team IT di ottenere un vantaggio competitivo e intervenire prima che il problema si verifichi, riducendo interruzioni e interventi d’emergenza.

Customizzazione

Il nostro RPMM è progettato per adattarsi a contesti IT complessi e multi-cliente, per consentire agli MSP di offrire un servizio su misura e sempre in linea con le reali esigenze operative del cliente.
Ogni attività di previsione può essere personalizzata in modo granulare, consentendo di:

  • selezionare l’azienda o il cliente da monitorare
  • scegliere i singoli dispositivi, server o endpoint
  • definire le metriche su cui attivare l’analisi predittiva (CPU, memoria, storage, performance applicative, carichi anomali, ecc.)
  • impostare soglie personalizzate

Reportistica predittiva avanzata

RPMM dispone di un sistema di reportistica automatizzata che fornisce informazioni chiare e dettagliate, in formato PDF, con grafici e indicatori visivi a semaforo che evidenziano in maniera immediata lo stato di salute dei sistemi monitorati.

Inoltre, la soluzione permette di configurare la frequenza di invio (giornaliera o settimanale) e di selezionare le e-mail di destinazione, interne all’MSP o condivise con il cliente finale.

I vantaggi per l’MSP

Margini più elevati e minori costi operativi
L’automazione dei processi, la gestione centralizzata e il monitoraggio predittivo riducono drasticamente il carico operativo del team tecnico, permettendo di gestire più clienti con meno risorse. Gli MSP possono così incrementare la marginalità senza aumentare il personale.

Riduzione dei ticket e delle urgenze
Grazie al forecasting basato su AI, le anomalie vengono identificate prima che diventino problemi critici. Questo consente agli MSP di intervenire preventivamente, diminuendo il numero di ticket, l’urgenza degli interventi e il rischio di down time.

Differenziazione competitiva sul mercato
L’integrazione di tecnologie predittive basate su AI rappresenta un valore distintivo, che consente agli MSP di offrire servizi più evoluti rispetto al tradizionale RMM. Questo migliora la proposta commerciale e facilita l’acquisizione di nuovi clienti.

Fidelizzazione del cliente
Ridurre i down time, prevedere i guasti e garantire performance stabili permette agli MSP di instaurare rapporti più solidi e duraturi con i propri clienti. I vantaggi misurabili generano fiducia e favoriscono un rapporto commerciale duraturo.

RMM Tradizionale vs RMM Predittivo: perché scegliere l’Intelligenza Artificiale

Passare da un RMM tradizionale a uno predittivo significa cambiare completamente il modo in cui si gestisce l’infrastruttura IT, passando dal semplice controllo alla prevenzione intelligente.

RMM Tradizionale

  • Interviene solo dopo che si è verificato un problema.
  • Si basa su un monitoraggio di parametri statici come CPU, RAM e spazio disco.
  • Richiede più attività manuali da parte dei tecnici.
  • Espone a un rischio maggiore di down time inattesi.

RMM Predittivo

  • Anticipa i problemi prima che impattino l’operatività.
  • Utilizza AI e analisi dei dati per individuare anomalie e trend critici.
  • Rafforza la manutenzione preventiva e riduce gli interventi urgenti.
  • Migliora stabilità, efficienza e continuità dell’ambiente IT.