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コントロールを伴わない可視性は、単なる高価な認知に過ぎない。
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LogicMonitorのインフラストラクチャテレメトリとCatchpointのエクスペリエンスデータを組み合わせることで、IT部門はユーザーとコードの関係性を把握し、社内の行動と実際のユーザーへの影響を結びつけることができます。
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Edwin AIは、SD-WANやその他の重要なサービスに関するVPN、DNS、Catchpointのシグナルを相関させることで、ノイズの多いアラートを単一の平易な言葉による洞察に集約します。
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CatchpointのISPベンチマークは、DNS、TCP、および初回バイト到達時間など、キャリアのパフォーマンスを時系列で追跡するため、責任を負わされるのではなく、第三者に責任を追及することができます。
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監視スタックが、誰が影響を受けているのか、なぜ影響を受けているのか、何をすべきなのかを示すことができない場合、欠けているのは関連データです。
ほとんどのITチームは、何かがおかしいと気付くことはできますが、誰が影響を受けているのか、なぜ影響を受けているのか、次に何をすべきなのかを容易に判断することはできません。つまり、真の意味での制御が欠けているのです。この詳細なセッションでは、LogicMonitorのCallum Brown氏とBrandon Delap氏が、その問題を克服する方法を示しました。彼らは、ISPベンチマーク、従業員エクスペリエンススコアリング、そしてEdwin AIが大量のアラートを、何が壊れてなぜそうなったのかを分かりやすい言葉で説明する単一の情報に変換する仕組みについて解説しました。
専門家たちが議論したこと
問題を認識することと、その結果をコントロールすることは、全く別のことである。
LogicMonitorのシニアセールスエンジニアであるCallum Brown氏がセッションで述べたように、フルスタックの可視性によって、チームは単に問題を発見するだけでなく、ネガティブなユーザーエクスペリエンスを防止することへと移行できます。検出は何かが起こったことを知らせます。制御はそれがビジネスにとって何を意味するのか、誰が影響を受けるのか、そしてどのようなアクションを取るべきかを教えてくれます。ウェビナーでは、 LogicMonitorとCatchpointの統合 インフラストラクチャのテレメトリと実際のユーザーエクスペリエンスという、この2つの状態をつなぐ架け橋として機能します。
フルスタックの可視性によって、「問題が見えるかどうか」から「問題によって発生する可能性のあるユーザーエクスペリエンスの低下を未然に防ぐことができるかどうか」へと移行できます。現代の企業において、可観測性はあらゆるリーダーが目標を達成するために不可欠な要素です。
カラム・ブラウン
LogicMonitor シニアセールスエンジニア
ユーザーは誰の責任かなど気にしない
CatchpointのソリューションエンジニアリングマネージャーであるBrandon Delap氏は、セッション全体を通して重要な点を指摘しました。それは、顧客はCDN、ISP、または通信事業者が自社の管理下にないことを知らず、また気にも留めないということです。顧客はログインを試みる時点で、それが機能することを期待します。この現実が、ITチームにとって厄介な責任問題を生み出しています。ウェビナーのデモの一つでは、Tata、Jio、Vodafoneなどのプロバイダーを接続性、DNS、TCP、および最初のバイトまでの時間などの指標で追跡した90日間のISPベンチマークが紹介されました。これにより、チームはユーザーからの苦情や直感に頼るのではなく、通信事業者との話し合いに持ち込むための確かなデータを得ることができました。
Edwin AIは、人間が処理できない速度で信号を接続します。
デモは続き、Edwin AIが関連するアラートを米国西海岸のSD-WANハブに関連付けられた単一のインサイトにグループ化する様子が示されました。その後、VPNトンネルの問題、CatchpointからのDNSの問題、および決済サービスと配送サービスへの下流の影響を関連付け、より広範なスタックからログデータと変更データを取得して何が起こったのかを説明しました。
ブランドン・デラップ氏が述べたように、エドウィンは「LogicMonitorイベントと関連付けられたCatchpointイベントから、その時点で何が問題だったのかを、分かりやすい言葉で教えてくれる」のです。インフラストラクチャ、インターネット、アプリケーション、変更データを一つの説明にまとめることができるこの能力こそ、AIが運用ワークフローにおいてその真価を発揮し始める所以です。
積極的な人材管理によって、チケットの発行者が変わります
Catchpointのワークフォース管理ビューでは、ユーザーと場所ごとにエンドポイントの健全性、ネットワーク品質、アプリケーションのパフォーマンスという3つの要素にエクスペリエンスを分解し、それらを総合的なエクスペリエンススコアに集約します。グローバルおよび地域別のヒートマップは、問題が発生し始めている場所を示し、ユーザーレベルのWi-Fiおよびアプリケーションメトリクスは、問題がデバイス、ネットワーク、または特定のSaaSページに起因するものかどうかを識別します。
「月曜日の朝にオフィスに接続できない」という問い合わせを待つのではなく、運用チームは問題発生の兆候を察知し、従業員が遅延を報告し始める前に対応できる。プレゼンターたちが提唱したのはまさにこの変化、つまり事後対応型のトラブルシューティングから真の予防的運用への移行である。
IT運用リーダーはここから何を学ぶべきか
データ量よりも、データ同士のつながりの方が重要である。 デモでは、Edwin AIがインフラストラクチャ、インターネット、アプリケーション、変更データといった複数の要素を単一のコンテキストで推論する様子が示されました。オブザーバビリティへの投資がサイロ化されている場合、ダッシュボードを追加しても問題は解決しません。既に収集しているデータを連携させることこそが解決策です。
第三者の責任を問うには、第三者による証拠が必要となる。 DelapのISPベンチマークデモでは、特定の通信事業者を90日間にわたって詳細な指標で追跡しました。これは、「問題はISPにあるかもしれない」と言うのと、数週間にわたってDNS解決がどこで劣化していたかをプロバイダーに正確に示すのとでは大きな違いです。問題が第三者に起因する場合、責任を問うには証拠が必要です。なぜなら、ユーザーの視点からすれば、誰が何を管理しているかに関わらず、サービスが正常に動作することを期待しているからです。
手動では維持できない相関関係は、AIに任せましょう。 ブラウン氏は、Edwin AIの役割について率直にこう述べています。「AIに重労働を任せましょう…人間にはできない、あるいはやりたくないような規模で、AIは間違いなくそれをやってくれます。」その価値は、アラートの根本原因を見つけるために複数のシステムを手動で追跡するのに費やす時間をなくし、チームが原因を探し回るのではなく、答えに基づいて行動できるようにすることです。
監視モジュールの管理から解放され、ハイブリッドスタック全体を1か所で確認できるようになります。
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