コンテナ監視

チームがすべてのコンテナの中身を見ることができれば、問題をより早く解決し、ノイズを減らし、サービスをスムーズに実行し続ける

手動設定なしで問題をより早く解決

YAML の調整や推測を必要とせずに、クラスター、ポッド、名前空間を自動的に検出します。

速度低下や停止に先手を打つ

CPU、メモリ、リソースの使用状況をリアルタイムで監視し、サービスに影響が出る前に中断を防止します。

数時間ではなく数分でトラブルシューティング

メトリック、イベント、ログ、トレースを 1 か所で相関させます。タブの移動やツールの乱立はもう必要ありません。

すぐに分析情報を入手

ポッド、ノード、クラスター用の事前構築されたダッシュボードを使用すると、セットアップをスキップしてすぐに最適化を開始できます。

実際に修正が必要な点に焦点を当てる

煩わしいアラートを抑制し、重要な問題を強調表示することで、チームの集中力と制御を維持します。

静止していないコンテナに追いつく

短命のポッドとサービスを自動的に追跡し、ワークロードの拡張、移行、消失時に可視性が失われないようにします。

LOGICMONITOR ENVISIONとEDWIN AIによる可観測性

クラスター、ポッド、サービスを自動的に検出します。CPU、メモリ、リソースの使用状況をリアルタイムで監視します。コンテナ化されたあらゆる環境のメトリクス、ログ、トレース、イベントを相関分析します。

Amazon

Azure

GCP

OpenShift

独自のインフラストラクチャを管理することなく、Amazon EKS 全体のポッド、ノード、サービスを監視します。LM Envision はクラスターを自動検出し、手動設定なしでリアルタイムのパフォーマンス分析情報を提供します。

コントロールプレーンのオーバーヘッドのない可視性クラスターコンポーネントを所有または維持することなく、EKS ワークロードに関する詳細な分析情報を取得できます。
自動検出で同期を維持 EKS の変更を発生時に追跡します。再構成や盲点はありません。

AKS クラスター内のポッドの健全性からアプリの動作まで、あらゆる情報を確認できます。LM Envision は Azure Monitor と統合されており、テレメトリ、イベント、リソースメトリックを 1 か所に表示します。

GCP ネイティブツールに頼ることなく、GKE 環境の詳細な分析情報を取得できます。LM Envision はクラスタを自動検出し、ノードとポッドのパフォーマンスを瞬時に可視化します。

すぐに使える GKE の可視性 Prometheusエクスポーターを管理する必要はありません。LM Envisionはネイティブメトリックを取得し、高速に視覚化します。
デプロイごとに自動検出 LM Envision は GKE インフラストラクチャの変更をリアルタイムでマッピングするため、遅れをとることはありません。