

Dexda: ハイブリッド可観測性のための AI
Dexda を活用した LogicMonitor のエンタープライズ機能は、イベントを取り込んでシームレスにエピソードに変換し、アラート ノイズを最大 80% 削減します。
高度な機械学習技術により、アラート データの特徴が自動的に識別され、時間、関係するリソース、環境、および強化されたアラート データのその他の重要な特徴に基づいて、さまざまなアラートが関連した洞察に関連付けられます。
Dexda は、高度な機械学習と自然言語処理 (NLP) アルゴリズムを使用して、ITOps チームが問題を簡単に特定し、その問題の根本原因をこれまでよりも迅速に特定し、イベントがビジネスクリティカルなインシデントに爆発的に発展するのを防ぐのに役立ちます。
デクスダの違い

迅速な価値実現
すぐに Dexda を始めましょう。 Dexda は、トレーニングの必要のないすぐに使用できる ML モデルを採用しており、LogicMonitor とのシームレスな統合が含まれています。 マルチテナンシーを備えた Dexda は完全にスケーラブルであり、各テナントに範囲を絞った相関関係を備えた MSP 対応なので、顧客がインシデントを迅速に特定できるように支援できます。

説明可能なAI
Dexda のオープンでカスタマイズ可能な機械学習モデルを使用すると、ユーザーは独自の相関モデルを定義して、ビジネスにとって意味のあるアラートと強化された CMDB データをターゲットにすることができます。 さらに、Dexda は、適応相関を使用して、より最適なクラスタリング オプションを特定すると、アラートを自動的に再クラスタリングします。 これにより、分析情報を ServiceNow にエスカレーションする際の遅延が回避されます。

ServiceNow Ready
Dexda は、ServiceNow インシデント モジュールとシームレスに統合され、Dexda のアラートと ServiceNow のインシデントの完全な双方向同期を実現します。 Dexda イベント エピソードは ServiceNow CMDB 情報で強化されているため、対応者は問題を迅速に特定して解決するための追加のコンテキストを得ることができます。

適応可能なアラートクラスタリング
多くのチームは、特に同じアラートが繰り返し作成される場合に、アラートが多すぎることに苦労しています。 Dexda は、時間、インフラストラクチャ、その他の項目にわたる AI 主導の方法を使用してアラートをクラスター化し、数百のアラートを XNUMX つのエピソードに変換します。これを使用して、ServiceNow でインシデントを自動的に開き、ServiceNow CMDB 情報で強化してトラブルシューティングを迅速化することができます。
AIOpsのよくある質問
- AIOpsとは何ですか?
AIOps は Artificial Intelligence for IT Operations の略で、機械学習アルゴリズムに基づいて IT チーム向けにデータを分析および表示する方法です。 AIOps で使用される AI は、多くの場合、現在の学習データの傾向と組み合わせた過去のパターンに基づいています。
- LMのAIOpsは本当にAIを使用していますか?
はい。 LogicMonitorのAIOpsは、単純な機械学習やパターン検出にとどまらず、各企業の技術スタック内の個々の関係に基づいて学習およびレポートします。
- LogicMonitor は顧客データを使用してモデルをトレーニングしますか?
Dexda の場合、AI エンジンは事前トレーニングされており、モデルは他の顧客からのデータを組み合わせていません。 動的しきい値などの機能では、当社はお客様の履歴データを使用しますが、それはお客様のデータのみであり、他の顧客の個人データと組み合わせることはありません。
- 根本原因分析とは何ですか?
根本原因分析は、連鎖反応効果を引き起こして問題に終わった問題の核心を見つけるプロセスです。
- 異常検出とは何ですか?
異常検出は、収集されたデータポイント内の外れ値の識別と通知です。 異常なデータポイントは、理由もなく正規データ範囲から大幅に逸脱するものです。
- 動的しきい値とは何ですか?
動的しきい値は、同様の履歴要因に基づいて、データポイントの許容可能な変化範囲を示すデータ範囲です。
- 機械学習とは何ですか?
機械学習は、履歴分析と経験を通じて自動的に改善されるアルゴリズムの使用です。
- デクスダって何?
Dexda は、LogicMonitor のエンタープライズ AIOPs イベント管理製品です。 Dexda は、LogicMonitor プラットフォームからイベントを取り込み、シームレスにエピソードに変換します。 高度な機械学習技術により、アラート データの特徴が自動的に識別され、時間、関係するリソース、環境、および強化されたアラート データのその他の重要な特徴に基づいて、さまざまなアラートが関連した洞察に関連付けられます。
- イベントクラスタリングとは何ですか?
イベント クラスタリングは、相関関係にあるイベント アラートを最も簡潔な形式に自動的にグループ化し、サポート チームが大量のアラートについて推論するのにかかる時間を大幅に短縮します。 効果的なイベント クラスタリングにより、アラートを 97% 以上削減できます。