Azure 監視シリーズの第 11 回目のブログです。LogicMonitor Envision が、多くの CloudOps チームをアラート、盲点、そして絶え間ない問題解決に悩ませている Azure Monitor の限界をどのように克服するかをご紹介します。LogicMonitor の主要な機能を紹介し、実際のお客様事例もご紹介します。以前の記事を見逃していませんか? それらをチェックする.
Azure環境を管理するCloudOpsチームは、ネイティブ監視ツールで頻繁に壁にぶつかります。先月、ある医療機関のネットワーク運用マネージャーが私にこう言いました。
「何かがおかしいのはわかりますが、Azure Monitor は 5 つの異なるシステムから 15 個の異なるアラートを表示し、どれが重要なのか判断できません。」
この不満は、基本的な監視指標では実用的なインテリジェンスにつながらないという、よくある現実を反映しています。Azure Monitor はリソースの健全性に関する基本的な可視性を提供しますが、成長を続ける組織では、複雑な環境全体でパフォーマンスを維持し、コストを管理し、信頼性を確保するために、より包括的な機能を必要としています。
LogicMonitor Envisionは、既存のAzure投資を放棄することなく、これらのギャップを埋めます。当社のプラットフォームは、あらゆるアラート、メトリック、異常を、それが影響を与えるサービスにマッピングするため、ノイズを追いかけるのではなく、重要な問題の解決に集中できます。
このシリーズの以前のブログ記事で、Azure Monitor の制限事項について説明しました。今回は、LogicMonitor が CloudOps チームの業務遂行に実際に必要な機能をどのように提供しているかを見ていきましょう。
TL; DR
ビジネスへの影響をマッピングする統合監視
LM Envision は、Azure、AWS、GCP、オンプレミスシステムからのメトリクス、イベント、ログ、トレースをすべて単一の標準化されたビューに統合します。さらに重要なのは、これらのテレメトリを各システムがサポートするサービスに結び付けていることです。
つまり、すべてのアラートはビジネス成果に結びついています。VMに負荷がかかっていませんか?もちろんですが、もっと重要なのは、VMが顧客ポータル、課金システム、あるいは社内ツールをサポートしているかどうかです。LM Envisionを使えば、何が影響を受けているのか、そしてどのように対応すべきかが分かります。
ケーススタディ:Sensirion社がLogicMonitorで監視を変革
Sensirionは56つの別々のプラットフォームを廃止し、LM Envisionを導入したことで劇的な改善を実現しました。以前は12件の重大なインシデントのトラブルシューティングにXNUMX時間を費やしていましたが、今ではシステム停止はほとんど発生せず、問題が発生した場合でもほぼ瞬時に検出できます。
「LogicMonitorを導入する前は、トラブルシューティングに何時間もかかっていました。今では、問題をほぼ瞬時に解決または予防できます。」
重要な情報を逃さずにアラートノイズをカット
アラート疲労 Azureを使っている場合、これは最大の悩みの種の一つです。Cybereasonは、 SOC専門家の16%は、アラートパイプラインの50~59%しか処理していないと認めている。 毎週。LM Envisionは次の方法でノイズをカットします。
- 静的な閾値を使用する代わりに、各リソースの「正常」がどのようなものかを学ぶ
- 複数の関連する指標が間違っていないか確認する
- 関連するアラートをグループ化して、20つの問題に対してXNUMX件の通知が届かないようにします。
- 問題によって実際に影響を受けるサービスを表示する
ケーススタディ:Henrico IT 社、LogicMonitor でアラートノイズを 90% 削減
ヘンライコ郡のIT部門は、911番通報、警察、消防といった重要なサービスを運営しています。以前の監視ツールでは、毎日5,000件ものアラートが届き、深刻な問題を特定することがほぼ不可能でした。
オブザーバビリティプラットフォームとしてLM Envisionに切り替えた後、アラートのノイズは90%減少しました。現在では、3日に4~XNUMX件の実用的なアラートしか受信せず、ネットワークの問題をリアルタイムで把握できるようになり、チームの連携も向上しています。常に対応するのではなく、郡の重要なサービスに影響を与える前に問題を予防しています。
予測インテリジェンスで先手を打つ
LM Envisionは、ただ反応するだけではありません。ゆっくりと進行する問題や、将来的に大きな問題を引き起こす兆候となる微妙な傾向を検知します。
- 速度低下を引き起こす前に容量の問題を警告
- エンドユーザーが苦情を言う前に異常を検出します
- 考えられる原因を提案し、トラブルシューティング時間を短縮します
すべてのデータがサービスにマッピングされているため、これらのインサイトは技術的な側面だけでなく、運用面でも役立ちます。どのビジネス機能がリスクにさらされているかを把握し、それに応じた対応を取ることができます。
ケーススタディ:Abrigo社、LogicMonitorで99.99%の稼働率を達成
金融テクノロジー企業であるAbrigoは、アラートノイズの削減、稼働率の向上、そして厳格な規制要件への準拠を必要としていました。LM Envisionの導入により、ツールの統合、アラートルーティングの自動化、そして可視性の向上を実現しました。
結果は明白です。99.99%の稼働率、停止の減少、プロアクティブなメンテナンス、そしてシームレスな拡張性。さらに、連邦規制当局への停止報告を回避し、コンプライアンスと評判の両方を守りました。
クラウド支出の用途と理由を把握する
Azureのコスト管理は絶え間ない課題です。LM Envisionは、Azure Cost Managementが提供する以上の洞察を提供します。
- リソースの効率性を評価し、どこでお金が無駄になっているかを示します
- さまざまなクラウドプラットフォーム間で公平なコスト比較が可能になります
- 何もしていないのにコストがかかる孤立したリソースを見つけます
- 支出をビジネスユニットまたはアプリケーションにマッピングし、誰が何を使用しているかを把握します
ケーススタディ:Synoptek がコストを 80%、アラートを 60% 削減
グローバルMSPであるSynoptekは、成長と買収によりツールが過剰になり、コストが上昇していました。LM Envisionを導入したことで、監視コストを80%削減し、アラートを60%削減しました。
このプラットフォームにより、オンボーディングが自動化され、可視性が向上し、手作業が削減されました。現在では、より効率的でスケーラブルな監視運用が可能になり、コスト削減とパフォーマンス向上を実現しています。
あなたのやり方に合わせて動作する自動化
手動設定は時間の無駄です。LM Envision は、検出、オンボーディング、監視を正確に自動化します。
- Azure リソースが起動すると自動的に検出されます
- リソースの種類に応じて適切な監視プロファイルを適用します
- テンプレートを使用して、同様のリソース間で一貫した監視を実現します。
- 継続的にスキャンすることで、環境の変化に応じて監視の精度を維持します。
ケーススタディ: Infor が LogicMonitor を使用して AWS 導入を最適化する方法
Inforは、複数のツールをLM Envisionに置き換えることでAWS監視を効率化しました。自動検出とリアルタイムのインサイトにより、エージェントの手動管理が不要になり、あらゆる面で効率性と透明性が向上しました。
「LogicMonitor のツール 3 つで実現できる機能を実現するために、以前は 4 ~ XNUMX つのツールを使っていました。」
拡張性を備えた設計
お使いの環境に、交換の範囲外である、またはビジネス運営に不可欠な既存のツールがある場合でも、LM Envision は柔軟性があり、スムーズに統合して既存のツールに基づいて構築できます。
- 既存のダッシュボードやワークフローと連携
- 既存のテレメトリにサービスコンテキストを追加します
- 最小限の混乱で段階的な展開をサポート
ケーススタディ: Virteva が LogicMonitor で監視を効率化
MicrosoftゴールドパートナーであるVirtevaは、クライアントサポートにAzureを利用しています。しかし、より詳細な監視機能が必要でした。以前は複数のツールを使い分け、毎月5,000件以上のアラートを受け取っていました。
LM EnvisionをAzureと統合することで、可視性が向上し、レポート作成が効率化され、アラートノイズが96%削減されました。このプラットフォームは、MicrosoftシステムとLinuxシステムを含む多様なインフラストラクチャを監視することで、既存の環境を補完しました。
「まだ監視されていないものがあれば、構築できます。」
生データから真の洞察へ
Azure Monitor はメトリックを表示します。LM Envision は、それらのメトリックをビジネスを支えるサービスに接続することで、重要な情報を表示します。
LM Envision を使用する組織では、通常、次のような現象が発生します。
- プラットフォーム間の統一された可観測性
- サービス認識アラートと根本原因分析
- 事故が起こる前に行動するための予測信号
- 実際の使用状況に結びついた、よりスマートなコスト可視化
- 環境に合わせて拡張できる自動化
その結果、ノイズが減り、解決が速くなり、可視性が向上し、チームが問題への対応だけでなくパフォーマンスの向上に集中できる時間が増えます。
次回のシリーズでは、 Azure 環境向けに LogicMonitor を構成するための実践的なベスト プラクティス検出からアラート、コスト管理、コンプライアンスまで、クラウド戦略に合わせて拡張できるサービス対応型監視のプレイブックを入手しましょう。
よくある質問
LogicMonitorは サービス認識アラートつまり、インフラストラクチャの指標を、顧客ポータルや課金システムなどのサービスにマッピングするということです。また、アラートをトリガーする前に複数の指標にまたがるパターンを探すことで、誤検知やアラート疲れを軽減します。このよりスマートなアプローチは、改善の鍵となります。 Azure の可観測性.
いいえ。LogicMonitorはAzure Monitorを置き換えるものではなく、Azure Monitorの上に構築されます。既存のAzure環境を維持しながら、より深い洞察を得ることができます。 クラウド監視自動化、そして最初からやり直すことなく、よりスマートなアラートを表示します。
はい、 クラウドコストの最適化 は主要な機能です。LM Envisionは、アイドル状態または過剰にプロビジョニングされたリソースを特定し、クロスプラットフォームの効率性を示し、支出を事業部門にリンクすることで、クラウド予算を真のアカウンタビリティをもって最適化できます。可視性やパフォーマンスを損なうことなく、無駄を抑制できます。
ほとんどのチームは数週間以内に違いを実感しています。ケーススタディでは、アラートノイズの大幅な減少(最大90%)、問題解決の迅速化、稼働率の向上、そして導入直後の監視コストの削減が特に顕著です。 クラウド監視自動化 アラートの調整も実施されています。
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