大手組織からの信頼
導入メリット
コンテキスト切り替えなしの高度な相関
- パフォーマンス指標、デバイス、リソース、グループ、アラートとともにログを分析する
- サイロを排除し、ツールを統合し、異なる監視製品とログソリューション間のコンテキスト切り替えを削減します。
あらゆる経験レベルに即時の洞察を提供
- 直感的なインターフェースとAIガイドによるトラブルシューティングにより、あらゆる経験レベルのユーザーが複雑なクエリなしでログデータをすばやく見つけ、分析し、解決できるようになります。
- 簡単にドリルダウンし、傾向を視覚化し、概要を表示してすぐに行動を起こすことができます
柔軟な保存とホットストレージ
- ビジネスとコンプライアンスのニーズに合わせて拡張できる階層型データ保持プラン (7 日間、30 日間、90 日間、または 1 年間) から選択します。
- ホットストレージにより、ログデータにいつでもアクセス可能
問題が深刻化する前に特定する
- ログ異常検出で異常を検出し、潜在的な問題を特定します
- ステートフルアラームクリアによりアラート疲労を軽減し、関連性のある未解決の問題のみが通知をトリガーするようにします。
- ホットストレージの履歴ログデータを使用して傾向や容量のニーズを予測する
重要なことを監視する
- ネットワーク、クラウド プラットフォーム (AWS、Azure、GCP)、アプリケーション、Kubernetes などのコンテナ全体のログを監視します。
- 3,000 以上の統合と事前構築されたテンプレートを活用して、統合ログ管理プラットフォームでシームレスなハイブリッド観測性を実現します。
製品の特徴
統合されたログとメトリック
運用チームがコンテキストに応じてログを収集および分析するための単一のプラットフォーム
3,000 を超える統合を備えた単一のプラットフォームで関連ログとメトリックを相関させることにより、コンテキストの切り替えを排除します。
ログアラート
アラート疲労を軽減し、MTTRを高速化
ログ アラートの生成とクリア方法の柔軟性が向上します。ログ イベントとログ パイプラインに基づいてログ アラート条件をカスタマイズし、特定のログ イベントまたは異常が発生したときに通知を送信します。
ログとしてのSNMPトラップ
盲点を排除し、ネットワークの問題を迅速にトラブルシューティングします
重大なネットワークの問題に対するリアルタイムのイベント駆動型通知を有効にします。トラップを LM Envision に送信し、LogicMonitor に面倒な作業を任せて、機器ベンダーの認証変更、通知の失敗、繰り返しのログイン失敗などの実用的な洞察と重要なアラートを表示します。
その他のリソース
始める
ログ データを実用的なインテリジェンスに変換します。LogicMonitor がログ データの潜在能力を最大限に引き出す方法について詳しくは、今すぐお問い合わせください。
よくある質問
- LogicMonitor はどのようにしてログの取り込みを効率化しますか?
ログ コレクター/アグリゲータ/API を介してさまざまなソースやテクノロジーから LogicMonitor にログを取り込むことで、ログを一元的に管理および収集できます。当社がサポートする一般的なログ コレクターには、FluentD や Logstash などがあります。また、Logs REST API を使用してログ イベントを送信することもできます。
- LogicMonitor はどのようにして効率的なログのメンテナンスと監視を実現しますか?
各デバイス、システム、またはアプリケーションは独自のログを生成し、多くの場合ローカルに保存されますが、ユーザーは LogicMonitor でコンテキスト内でログを一元管理し、監視目的で収集されたメトリックと一緒に管理できます。ログが一元管理されると、ユーザーはログを検索して必要な情報を見つけ、異常なログが特定されたときにアラートを受け取ることができます。また、しきい値を超えてアラートをトリガーしたメトリックの調査中に、ログをすばやく簡単に使用することもできます。
- LogicMonitor のログ分析では、どのようにしてより深い洞察が得られるのでしょうか?
ログ分析は、ログ データを理解するのに役立ちます。システムは 1 日に何千ものログを生成する可能性があり、必要なログを見つけるのは困難な場合があります。ログ データを分析すると、ログ データから、何が起こっているかについてのより詳細な情報とコンテキストが得られます。ログ分析には、ログに書き込まれたログの重大度についてすべてのログを分析し、調査の対象となる重大度を検索できることが含まれます。さらに、すべてのログは異常な動作がないかスキャンされ、問題となることが多い新しいものや異常なものとして表面化され、インシデント発生時の調査時間を短縮するのに役立ちます。