Zabbix
O módulo ZABBIX do Anomalus foi projetado para transformar os dados brutos de alertas do Zabbix em informações organizadas, visuais e acionáveis. Em vez de depender exclusivamente das telas padrão do Zabbix, que muitas vezes exigem interpretação técnica e navegação complexa, o Anomalus centraliza e categoriza esses alertas em dashboards intuitivos que apoiam decisões rápidas e estratégicas.
Este módulo funciona como uma camada analítica complementar ao Zabbix, voltada para auditorias, melhoria contínua, análise de recorrência e mitigação de riscos operacionais.

Visão Geral dos Incidentes
Logo no topo, o painel apresenta um resumo estatístico dos incidentes registrados via Zabbix, organizados por período:
Esse tipo de visualização permite entender rapidamente o ritmo de resolução dos problemas e o comportamento de alertas ao longo do tempo.

Linha do Tempo de Incidentes
O gráfico de Timeline de Incidentes mostra, de forma cronológica, os volumes de incidentes abertos e fechados diariamente no período selecionado (último mês ou último ano). É ideal para:

Análise de Endpoints e Métricas
Um dos maiores diferenciais deste módulo é a associação dos alertas do Zabbix aos Endpoints afetados e às métricas envolvidas, agrupadas por:
Esses dados são agrupados por semana, mês ou ano, permitindo planejar ações preventivas, como upgrades de infraestrutura ou redistribuição de carga entre servidores.
Incidentes Persistentes ou Abertos
A lista de incidentes persistentes ou ainda não resolvidos exibe:
Tudo isso com filtros por tempo (últimas 72h, últimos 30 dias, etc.), exportação em PDF ou CSV e indicadores visuais de recorrência.
Esse recurso é fundamental para auditorias internas, reuniões de comitê de crise e gestão de qualidade em ambientes de missão crítica.
Benefícios do Módulo ZABBIX no Anomalus
Exemplo real:
Uma métrica de “Espaço em disco” que sempre variava entre 65% e 75% atinge 85% repentinamente. Nenhum alerta é disparado, porque o limiar é 90%.
Mas o Anomalus entende que essa curva não é comum para aquele horário, classifica como anomalia, e alerta o time com contexto e histórico, indicando que o comportamento saiu do padrão esperado.