LM ログの XNUMX 年を振り返る
新しい年は新しい目標のセットを意味します。 2022 年には、お客様が最新の IT インフラストラクチャ全体を明確にできるよう支援するために、いくつかの高い目標を設定しました。 私たちは、この夏の LogicMonitor の Elevate ユーザー カンファレンスで発表された、統一されたオブザーバビリティ プラットフォームである LM Envision 内でのログ収集と分析を改善することで、これを実現しようと試みました。 会議では、お客様がログ データにアクセスして確認するさまざまな方法を理解するために、フィードバックを収集しました。 違いを生み出したのは、根本原因をより迅速に見つけ出し、最前線の運用チームにコンテキスト分析を提供できるようになったことです。 ログ分析と検索オプションがこれまで以上に使いやすくなり、顧客はワークフローと革新能力への影響に気付いています。 ここで、LM Logs 内のいくつかの製品革新と成果を振り返り、今年お客様にどのように貢献したかを考えてみましょう。 2022 年のハイライトをお楽しみください。
統合されたログとメトリック
LM Envision の統合されたログとメトリックのワークフローに追いつく必要がありますか? LM Envision と LM Logs は、ハイブリッドおよびマルチクラウド環境の技術スタックのすべてのレイヤーに対してインテリジェントなログ分析を提供します。 LogicMonitor は、運用チームがログ データへのアクセスを合理化して、IT デバイスとサービス全体の接続に関するコンテキストに基づく洞察を提供し、取り込み時に異常検出を実行して調査に値する洞察を明らかにし、迅速なトラブルシューティングで MTTR を短縮します。
顧客価値の重要な柱
何を構築するかを決定するとき、すべての製品の改善が次の XNUMX つの目標のいずれかに到達するようにします。
- 使いやすくする – IT 運用チームができることを検討する do 単にソフトウェアの使い方を学ぶのではなく、知識を身につけて
- 迅速な価値の提供 – ログデータを LM Envision に取り込むと、コンテキスト分析と洞察からすぐに利益が得られるはずです
- 既存の IT 運用ワークフローにシームレスに統合 – ログ分析は、LM Envision の次の段階に自然に流れて、アクションを実行し、問題を修正し、予防的な監視とアラート条件を改善する必要があります。
LM Logs が IT 運用ワークフローを改善する主な方法を見てみましょう。
使いやすくする：ユーザビリティの改善
LM Logs は、Ops チームがログ分析を容易にするためのいくつかの機能拡張を提供するようになりました。 大量のログを出力するデバイスの読み込みを高速化するために、ログ テーブルとグラフは非同期で読み込まれます。 さらに、分析の時間範囲を選択すると、ログ クエリが自動的に実行されます。 集計結果ビューのログ イベント列は、XNUMX 回のクリックで昇順または降順に並べ替えることができるため、クエリで並べ替えパラメーターを定義する必要がありません。 これらの使いやすさの向上は、運用チームをサポートし、重要なことに集中するのに役立つ既存のクエリおよび検索機能に追加されます。
迅速な価値の提供: 高度な検索
LM Logs は、キーワードとオートコンプリート検索による分析の開始点を提供し、高度な検索には集計結果の新しい演算子が含まれています。 高度な検索では、平均、最小、最大、合計などの集計関数を使用して、ユーザーが追加のフィルター処理を適用できるようになりました。 これにより、ユーザーは集計タブに検索結果の合計数を表示し、ログ データの包括的な概要を把握できます。
LM Logs は、集計結果を表示するための棒グラフ、折れ線グラフ、面グラフなどの複数の視覚化オプションも提供します。その他のオプションも近日公開予定です。 お客様は、ログ データの結果を視覚化して潜在的な問題を簡単に検出し、適切なアクションを実行するときに、より多くの洞察を得ることができるようになりました。
最後に、ユーザーは新しいタイムスライス集計機能を使用して、ログ クエリの結果を一定の時間間隔 (分や時間など) でグループ化し、ログをより正確に調べて分析できるため、IT の問題をすばやく特定して修正できます。
既存の IT 運用ワークフローにシームレスに統合: アラート
私たちが注力しているもう XNUMX つの製品イノベーションは、LM エンビジョン内のノイズの多い IT アラートを最小限に抑えることです。 ユーザーは、LM ログ タブ内で直接ログ パイプラインを作成して、ログ データ ソースから意味のあるデータを抽出し、特定のログを受信したときに通知するアラート条件を定義および作成できます。 LM ログ内のこのコンテキスト ワークフローは、ユーザーがログ パイプラインを迅速に作成、テスト、改良し、ログ データ内で特定のイベントまたは異常が発生したときに LM Envision アラートをトリガーする特定の条件をすぐに作成するのに役立ちます。 アラート条件をこのように制御することで、LogicMonitor のプラットフォーム内でログとメトリックの間により緊密に統合されたワークフローが作成され、顧客は強力なログ分析機能を利用して、情報に基づいたより迅速な意思決定を行うことができます。
ログデータ保持の強化
LM Logs により、お客様は常に、迅速な分析のために履歴データにアクセスできるようになりました。 顧客のニーズをさらにサポートするために、LogicMonitor は現在、データ保持のための複数のオプションを提供しており、顧客は制限を心配することなく、必要なときに必要なデータにアクセスできます。 オンデマンドの履歴ログ データを LM Envision のその他のメトリックおよびログとシームレスに統合することで、IT 全体が明確になります。
この XNUMX 年間、多くのお客様が LM エンビジョンの統合されたログとメトリクス ワークフローから多大な価値を得るのを見ることができてうれしく思いました。 ここでは、ロギング機能の製品強化のおかげもあって、年間を通じて目にした成功のほんの一部を紹介します。
Schneider Electric、MTTR とアラートを 40% 削減
多国籍のエネルギー管理組織である Schneider Electric は、LM Envision の統合されたログとメトリック ワークフローのおかげで、IT インシデントの MTTR を削減し、アラートを 40% 削減しました。 Schneider Electric は、ログ分析のセットアップを構成した後、すぐに価値を見出しました。 Schneider Electric のシニア エンジニアである Sankeet Lokhande 氏は次のように述べています。 そうしないと、手動でレビューするのに何時間も費やすことになります。」 LM Logs は、Schneider Electric がシステムのアップタイムと信頼性を確保し、タイムリーで正確なデータをチームに提供するのに役立ちました。 動的可観測性プラットフォーム内でログ データにアクセスすることは、20,000 以上のネットワークおよびクラウド デバイスをサポートする Schneider Electric のような大企業にとって非常に貴重です。
ケーススタディ全体を読む: https://www.logicmonitor.com/resource/schneider-electric-consolidates-monitoring-tools-by-83-with-logicmonitor
メリーランド州ロヨラ大学は、ツールの統合で年間 3 ドルを節約
5,000 人以上の学生を擁するメリーランド州のロヨラ大学は、LM Envision でツールを統合した後、年間約 3,000 ドルを節約しています。 Loyola University は、LM Logs を使用して、ハイブリッド IT 環境全体のキャンパス ネットワーク パフォーマンスを即座に可視化しました。 Loyola University は、LM Logs が分析を容易にするために集約されたログ データの集中型リポジトリを提供した後、ハードウェア スイッチも統合しました。 シニア システム エンジニアの Mike Dieter 氏によると、LM Logs はシステムの信頼性を確保するのに役立ち、「なぜ機能していないのかを突き止めようとする代わりに、運用に価値を付加することに時間を割けるようになりました。」 Mike はまた、LM Envision の統合ワークフローを使用して貴重な時間を節約し、検索を保存し、ログ パイプラインを作成し、ログ アラート条件を改善しました。
ケーススタディ全体を読む: https://www.logicmonitor.com/resource/loyola-university-maryland-connected-campus
RaySearch Labs of America が MTTR を 60% 短縮
RaySearch Labs of America は、革新的な研究ソフトウェアを通じてがん治療を進歩させています。 シニア IT ソリューション エンジニアの John Burriss 氏は、以前のログ分析ソリューションは効率が悪く、トラブルシューティングに時間がかかることに気付きましたが、LM Logs を使用すると、根本原因分析が高速化され、MTTR 時間が 50 ～ 60% 短縮されました。 「私の時間の 50 ～ 60% は、ログを調べて問題を見つけるのに費やされました」と Burriss 氏は言います。 「システムのアップグレードに取り組んだり、ユーザーが良い体験をしていることを確認したりする時間がありませんでした。」 LogicMonitor の試用期間中、LM Envision のログベースの異常ソリューションは、アプリケーション構成の問題を検出しました。 RaySearch Labs は、LM Logs を使用して癌研究アプリケーションの潜在的な問題の可視性を拡大することにより、イノベーションを推進し続けています。
ケーススタディ全体を読む: https://www.logicmonitor.com/resource/unified-observability-helps-raysearch-advance-pioneering-cancer-treatment-software
2023年の準備
2023 年に向けて、LogicMonitor は引き続き LM Envision の統合されたログとメトリクス ワークフローに投資し、使いやすさ、タイム トゥ バリュー、および統合された Ops ワークフローを強化します。 新年の重点分野は次のとおりです。
- さまざまなログ データ ソースの LM Envision への合理化されたログ データの取り込み
- ログデータを IT 指標と一緒に直接視覚化するダッシュボードの改善
- 他のワークフロー全体でコンテキスト内のログ データを表示する、よりスマートなプラットフォーム インテリジェンス
- 分析の機会に関する新しい洞察を得るためのログ異常プロファイルの作成
- ログデータの使用状況と傾向に関する実用的な洞察によるレポートの改善
LM Envision でのログの取り込みと分析がチームにどのように役立つかまだわからない場合 MTTRを減らす、LogicMonitor を使用すると、既存の IT デバイスでこのコンテキスト データを簡単に試用して表示できます。
LM Envision 内の全体的な Ops ワークフローをさらに改善するために、LM Logs でさらに多くの製品拡張を提供できることを嬉しく思います。 新しい製品機能がリリースされるたびに、LogicMonitor からの発表をすぐに確認してください。
