AIOpsプラットフォーム

LogicMonitorの早期警告システムは、アラートやパフォーマンスデータのパターンや異常など、問題に先行する警告の兆候や症状を検出し、それに応じてユーザーに警告します。 これらの早期警告により、統合やカスタムスクリプトなどのアクションをトリガーして、問題の発生を防ぐことができます。 この早期警告システムは、ユーザーに早期に警​​告することで、企業が停止を防ぎ、時間とお金を節約し、ブランドへの悪影響を回避するのに役立ちます。

データポイント分析を使用しない場合、ITOps チームはさまざまなリソース間でメトリクスを手動で関連付けなければなりません。 データポイント分析はメトリクスの相関関係を自動化するため、チームはこれまでよりも早く根本原因に到達できるようになります。

たとえば、VM 上の CPU が急増している場合、Datapoint Analysis は、インシデントの直前および発生中に、他のどのようなメトリクスが同様の動作を示していたかを表示できます。 たとえば、メモリやネットワーク トラフィックがさまざまな VM 間で急増した可能性があります。 これにより、共通の根本原因に迅速に到達できるようになります。

IT 効率を向上させ、問題をより早く検出します。 問題が致命的になる前に、動的しきい値によって警告が表示されるため、予防措置を講じることができます。

動的しきい値は、異常検出アルゴリズムを使用して、過去のパフォーマンスに基づいてリソースの予想範囲を検出し、この範囲外の値 (つまり、異常) に対応するアラート通知を制限します。 動的しきい値は、静的しきい値が適切に調整されていない場合のノイズも低減するため、チームが本当に重要なことに集中できるようになります。

予測により、問題を積極的に防止し、予算計画を立て、リソースを管理できるため、ダウンタイムを防ぎ、ビジネス サービスの効率的な運用を維持できます。 重要なインフラストラクチャの健全性とパフォーマンスを予測し、問題が XNUMX 回限りの異常を表しているのか、直ちに対応が必要なのか、あるいは近い将来に対応が必要になるのかを判断します。

依存アラート マッピングを使用すると、LogicMonitor は、自動的に検出された監視対象リソース間の関係を使用して、トリガーされたアラートの根本原因を特定し、元の問題をユーザーに通知すると同時に、アラート内の依存リソースに対する通知を抑制します。コアまたはルート デバイスがダウンしてダウンストリーム デバイスの接続に影響を与えると、依存アラート マッピングは発信元リソースと依存リソース、および後続のアラートを識別し、依存リソースの通知を無効にします。

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、アラートが多すぎることに苦労しています。LogicMonitor の新しい Edwin AI 製品は、時間、インフラストラクチャ、その他の項目にわたって AI 駆動型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 1 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できます。