Forrester Total Economic Impact™の調査によると、Edwin AIは複合組織において313%の投資対効果(ROI)を実現したことが判明しました。

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デジタル体験

MSPのレベルアップ:受動的なITから能動的なデジタルエクスペリエンス保証へ

ファイアウォールの向こう側を見通せるMSPが、より規模の大きな顧客を獲得し、エスカレーションを減らし、サービス提供範囲を拡大するためのより強力な根拠を構築できる理由。
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2026 年 5 月 21 日
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インターネットパフォーマンスモニタリング(IPM)は、MSPが事後対応型のサポートから事前対応型の顧客体験保証へと移行するために不可欠です。

  • サーバーのCPUやLANレイテンシといった内部指標では、ラストマイルで何が起こっているかは分かりません。ISP、無線通信事業者、BGPルーティング、CDN、DNS、SSL、そして数十ものサードパーティ統合が、インフラストラクチャとエンドユーザーの間に存在します。コアスタックが正常に見えていても、これらのいずれかが障害を引き起こす可能性があります。

  • LogicMonitorとCatchpointの組み合わせは、全体像を網羅します。LogicMonitorはインフラストラクチャ全体を内部から外部へと可視化し、Catchpoint IPMは外部から内部へと可視化するレイヤーを追加することで、MSPはクライアントに対し、何が壊れているのか、そして誰の問題なのかを正確に伝えることができます。

  • SaaSまたはSASEプロバイダーのパフォーマンスが具体的にどこが不足しているかを特定できるMSPは、ベンダーとのSLA交渉において具体的な根拠を示すことができます。これは、責任のなすりつけ合いとは全く異なる関係性です。

  • 現在、インターネットパフォーマンス監視サービスを提供しているMSPはごく少数です。これを追加することで、利益率の高いサービス層、より強力なSLA機能、そしてより大規模なエンタープライズ顧客への確実な道筋が生まれます。

社内ダッシュボードの緑色のランプが点灯しているからといって、ユーザーが良い体験をしているとは限りません。これは、LogicMonitorのマネージドサービス担当地域副社長であるダニエル・ガド氏と、CatchpointのフィールドCTOであるジェラルド・ダダ氏との会話における中心的な論点であり、ほとんどのMSPが完全には解決できていない問題です。

この議論では、ユーザーとアプリケーション間の完全な経路を監視するために実際に何が必要なのか、従来のインフラストラクチャツールではその大部分を見落としてしまう理由、そしてMSPがその盲点を弱点ではなくサービスの差別化要因としてどのように活用できるのかについて取り上げた。

専門家たちが議論したこと

インターネットが今やアプリケーション層である理由

現在、ほぼすべてのビジネスプロセスは、グローバルに分散されたAPI、クラウドサービス、サードパーティ統合のネットワーク上で実行されています。ダダ氏は、クラウドベースのPOS、決済ネットワーク、デジタルメニューを備えたレストランを例に挙げ、個々のハードウェアデバイスを監視しても、それらが実際に利用している人々にとって機能しているかどうかはほとんど分からないという点を指摘しました。

内側から外側への監視と外側から内側への監視の間の盲点

従来の監視ツールは、ネットワーク、データセンター、クラウドインフラストラクチャなど、ユーザーが制御できるものを監視するように設計されています。ダダ氏は、これらのツールが何のために設計されていないか、つまり、別の都市の地域ISPを利用しているユーザーが実際にどのような体験をしているかを測定することについて議論しました。 インターネットパフォーマンス監視 インフラストラクチャの所有者の視点ではなく、ユーザーの視点からテストを行うことで、その盲点を補います。

誰も監視していないスタックのマッピング

GadとDadaは、ユーザーのデバイスとアプリケーションのコードの間にDNS、SSL証明書、BGPルーティング、CDNなどどれだけのものが介在しているか、そして何かが壊れるまでそれらのほとんどが監視されていないことについて繰り返し言及した。彼らは次のようなツールについて説明した。 インターネットスタックマップ また、AIを活用したエクスペリエンススコアは、そうした依存関係を視覚化し、正常に動作しているシステムを調査する時間を無駄にすることなく、根本原因を特定する方法として有効です。

ベンダーとの紛争から、責任あるSLAまで

Dadaは、実用的な転換点に焦点を当てました。サードパーティのサービスが期待を下回った際に、ベンダー同士の責任のなすりつけ合いに巻き込まれるのではなく、客観的なテレメトリデータを用いることで、MSPは問題の所在を正確に特定できるようになります。これにより、ベンダーとの関係性が変化し、SLAの追跡精度が向上し、MSPはルーティング最適化の意思決定を行うための信頼できる根拠を得ることができます。

MSPがこれから学ぶべきこと

APMノードのカバー範囲は、ほとんどのチームが想定しているよりも狭い。 ダダ氏は、従来のAPMツールは通常、大手クラウドハイパースケーラー内のノードからテストを行うため、ローカルの無線キャリアや地域ISPのユーザーが実際に目にする状況を反映していないと指摘した。実用的なインターネットパフォーマンス監視には、少数の接続性の高いノードではなく、数千もの多様なグローバルノードが必要となる。

たった1つのスクリプトの不具合が、サイト全体をダウンさせる可能性がある。 一般的な企業ウェブサイトは、数十もの外部サービス、画像配信、タグ管理、分析ツールなどに依存している。ダダ氏の主張は、これらの依存関係をリアルタイムで可視化することで、何が問題なのかを突き止めるためにインシデント対応に時間を費やすことなく、問題を迅速に特定して無効化できるということだった。

ユーザーが問題に気づく前に、それを見つけることが肝心だ。 ダダ氏は率直にこう述べた。「顧客が銀行にやってきて、何かが故障していて、IT部門に電話しなければならない状況を待っているだけでは、非常に受動的な対応になってしまいます。LogicMonitorは常にテストを行っているので、午前4時に何か問題が発生した場合でもアラートを受け取ることができ、理想的には、顧客が問題に気づく前に問題を回避し、解決できる可能性があります。」

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MSP(マネージドサービスプロバイダー)がサービス内容にインターネットパフォーマンス監視を追加し、プロアクティブな顧客体験保証を競争優位性へと転換させている方法をご覧ください。

  • Edwin AIとCatchpointを活用してインターネットのギャップを埋め、自律型ITを実現するEdwin AIとCatchpointがインフラストラクチャ、アプリケーション、インターネットテレメトリを単一のプラットフォームに統合する方法、そしてAIレイヤーが配信経路全体を把握できるようになったときに運用面でどのような変化が生じるかを説明します。
  • 死角のない自律型ITLogicMonitorが、ほとんどのAI搭載監視ツールを制約する可視性の制限にどのように対処しているかを解説します。これは、フルスタックの可観測性が実際に何を意味するのかを評価するMSPにとって重要な情報です。
  • AIを使ってMTTRを短縮する方法「AIが運用チームによる問題の早期発見と根本原因の迅速な特定にどのように役立つかについて説明します。これは、このセッションで取り上げたプロアクティブな監視の事例に直接関連しています。」
  • 積極的かつ予測的な監視アプローチを構築する方法AIOps早期警告システムが、チームの取り組みを障害の最小化から完全な回避へとどのように転換させるか、これは本セッションで取り上げたプロアクティブな監視の事例に直接関連する。
  • 可観測性の課題への対処: 451 Researchとの炉辺談話 — 451 Researchのアナリストであるマイク・フラット氏とLogicMonitorのベン・ラドケ氏が、ハイブリッドおよびマルチクラウド環境における断片化された可視性の問題を解決した組織の実例を交えながら、統合監視について議論します。
  • AIを活用したハイブリッドクラウドの明確化LogicMonitorとAWSは、AIを活用したアラートの優先順位付けにより、オンプレミス環境とクラウド環境全体にわたる統合的な可視性を実現します。
  • 効果的なITアラートのベストプラクティスアラートのルーティング、しきい値の設定、および信号対雑音比を管理可能な範囲に維持するための実践的なガイダンス。

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