最近のAIOpsに興味がありますか？ あなたは一人じゃない。 AIOps（IT運用のための人工知能）は、人工知能と機械学習アルゴリズムを使用してIT運用を分析および自動化することを目的としています。 これらの操作には、監視、分析、インシデント管理、および自動化システムを、運用タスクの最適化と自動化という共通の目標とともにもたらすエンドツーエンドのワークフローが含まれます。 自動運転車と同じように、AIOpsシステムは、ネットワークからクラウドに至るまで、インフラストラクチャ内の複雑な依存関係を学習して理解し、問題が発生する前に防止し、自動運転デジタルビジネスを可能にします。
LogicMonitorでは、世界で最も包括的で拡張性があり、インテリジェントなインサイトプラットフォームを作成することを使命としています。 そして、私たちはこれを達成するだけでなく、 LMインテリジェンス™、既存のAIOps機能だけでなく、Unomaly'sなどの他の驚異的な補完製品を取得することによっても。
自動トラブルシューティングの最初のステップは、LogicMonitorなどの統合プラットフォーム内のすべてのインフラストラクチャ依存関係間のコンテキストを構築することです。 コンテキストは、何を、どこで、なぜかという重要な質問に答える洞察をまとめます。
- メトリック –インフラストラクチャ内で何が起こっているか–継続的な値と偏差を教えてください。
- トポロジー –インフラストラクチャ内のどこで問題が発生しているかを示します。
- ログ/診断 –インフラストラクチャ内で問題が発生している理由を説明してください。
自動化されたトラブルシューティングにはコンテキストが重要–何を、どこで、なぜ
医師が最初に患者の測定基準（血圧、体重、心拍数、酸素レベルなど）を確認し、次に血液レポートを注文してより詳細な分析を行う方法と同様に、LogicMonitorは最初に患者の正常な動作を理解します。メトリック、依存関係、および高度なAI / MLアルゴリズムによるインフラストラクチャ。 Unomalyの追加により、LogicMonitorは、根本原因を以前よりもさらに迅速に診断できるようになります。
Unomalyを使用してLMIntelligence™AIOpsプラットフォームを拡張するという私たちのビジョンは、このテクノロジーの主なユースケースで以下に示すように複数あります。
インフラストラクチャから特定のログイベントに至るまで、コンテキストの可観測性を獲得します
LogicMonitorは、組織のインフラストラクチャ内のすべてのメトリックを収集し、それらを実用的な洞察に変換して、キャパシティ管理などのトラブルシューティングおよび最適化プロセスを支援します。 一般的な複雑なインフラストラクチャでは、すべてのアプリケーションおよびインフラストラクチャコンポーネントが、現在および将来の状態を示す非表示の信号を含む監視可能な情報（メトリックとログ）を生成します。 課題は、クラウドと新しい革新的なテクノロジーでは、増え続ける多様性と量のデータを迅速に分類することはほぼ不可能であるということです。 Unomalyを使用すると、インフラストラクチャがクラウド内にあるかオンプレミスにあるかに関係なく、関連するメトリックを自動的に収集してログイベントと関連付け、状況に応じたトラブルシューティングのために提示できるようになります。
問題を表面化する強力なMLアルゴリズムでビジネス上の問題を先取りする
ログは、インフラストラクチャ、アプリケーション、およびクラウドコンポーネント内で発生しているアクティビティに関する事実をリアルタイムで提供します。 しかし、今日、ログは、すでに停止が発生している場合にのみ、根本原因分析のために事後的に分析されます。 ただし、Unomalyは、ログファイルデータのパターンを学習して、予期しないログイベント、通常とは異なる特定のパラメータ、または疑わしい繰り返しエントリを自動的に表示して警告する特許取得済みのMLアルゴリズムを提供します。 これは私たちの既存を強化します AIOps早期警告システム（EWS） ITチームがビジネス上の問題になる前に、問題の根本原因を事前に把握できるようにすることによって。
「Unomalyを使用する前に、ログデータにアクセスする前にインシデントが発生するのを待ちました。 今、問題が発生したときにそれを見つけます。 多くの場合、問題がユーザーに影響を与える前に修正することができました。」
– JohnStröm、スウェーデン最大の不動産会社のXNUMXつであるVasakronanのIT
頻繁なリリースと継続的デリバリープロセスによって引き起こされる問題を検出します
成功し、競争力を維持するために、今日のデジタルビジネスは、新しいアプリケーションまたは機能（Web、モバイル、またはIoTベース）の頻繁な配信を通じて、高まるユーザーエクスペリエンスの期待に応える必要があります。 ただし、頻繁なリリースは本番環境の変更と同じです。変更は、時間内に発見されない場合、混乱を意味する可能性があります。 UnomalyをLogicMonitorプラットフォームに追加すると、変更によって引き起こされた症状がメトリックによって自動的に識別され、特定のログの異常がコンテキストで表示されます。 その結果、DevOpsチームは、スムーズな継続的デリバリープロセスのために、変更を自信を持って監視するために必要な可視性と洞察を得ることができます。
可観測性がコンテキストに関するものである場合、AIOpsはコンテキストインテリジェンスに関するものであり、次のようなAIOps機能を含むインサイトプラットフォームへの道を進んでいます。 早期警告システム, LMサービスインサイト, トポロジー, 異常の視覚化。 Unomalyはこのビジョンと完全に一致しています。 このような複雑で異種のログソースから洞察を生成する際のUnomalyエクスペリエンスの非常に単純なことに感銘を受けました。 私たちは一緒に、お客様が問題に対応する代わりに問題を防ぐことができるように、世界で最高のコンテキストインテリジェントプラットフォームを構築するという共通のビジョンを推進しています。
今年は、この統合によって提供されるいくつかの驚くべき新しい体験を見ることができます。 このスペースをご覧ください！
統合された将来の計画の詳細については、LogicMonitorカスタマーサクセスマネージャーにお問い合わせください。
