ターン ログ管理 ログインテリジェンスへ
メトリクス、ログ、トレースをコンテキストイベントと自動的に相関させます。表面的な異常はノイズを遮断し、根本原因をより迅速に特定します。クエリ言語やコンテキストの切り替えは不要です。
ログを簡単に検索、フィルタリング、接続できれば、チームは トラブルシューティングを迅速化し、問題を早期に解決し、重要なことに集中できます
混乱を最小限に抑えてインシデントを解決する
ログ データ、メトリック、アラートがすでに接続されていると、チームは問題をより速く解決できます。コンテキストの切り替えや行き詰まりは発生しません。
小さな問題が大きな問題にならないようにする
パターンと異常をリアルタイムで把握することで、問題を早期に発見し、コストのかかるエスカレーションを回避できます。
チームが重要なことに集中できるようにする
誤報を追いかけたり、ノイズをかき分けて時間を無駄にする必要はありません。必要な対応が必要な時に、明確なシグナルを捉えるだけです。
開発、運用、セキュリティ部門間の連携を強化
全員が 1 つのプラットフォームで同じログ データを使用して作業すると、サイロが縮小され、引き継ぎがスムーズになります。
明瞭さを犠牲にすることなくログコストを制御
すべてを取り込む必要はありません。最も重要なログだけを取り込んで、価値を高める場所に保存し、ルーティングします。
次に何が起こっても備えておく
停止、監査、調査のいずれの場合でも、混乱やギャップが生じることなく、必要なログ データが常に得られます。
LOGICMONITOR ENVISIONとEDWIN AIによる可観測性
行くのに必要なものすべて ログから回答まで迅速に
LM EnvisionのLogsは、ログ、メトリクス、アラート間の点と点をリアルタイムで繋ぎます。コンテキスト切り替えやクエリ言語の使用、待機時間は一切不要です。組み込みの異常検出、パターン認識、自動ログ分析機能により、ノイズの削減、盲点の排除、そしてトラブルシューティングの迅速化を単一のプラットフォームで実現します。
モニター
調査する
検出
カスタマイズ
相関する
問題になる前に異常な行動をキャッチする
これまでに見たことのないログ イベントや動作を自動的に強調表示することで、問題が拡大する前にその兆候に対処できます。
- 異常をリアルタイムで確認 動的検出により、デバイス、アプリ、サービス全体にわたって新しいパターンと偏差が明らかになります。
- ユーザーが感じる前に行動する 異常検出は時間の経過とともに適応し、各リソースに固有の予期しない動作にフラグを立てます。
ログデータのパターンと異常を調査する
アプリケーション、サービス、インフラストラクチャ全体のログアクティビティを検索、フィルタリング、可視化します。クエリ言語は不要です。傾向の把握、異常な動作の追跡、経時的な変化の調査などを簡単に行えます。
- システム全体の動作を詳しく調べる 生のログを精査することなく、サービス、ホスト、またはコンテナ全体の急増、外れ値、または繰り返し発生するエラーを識別します。
- 問題がどのように進展するかを理解する ログの量や重大度の経時的な変化を追跡し、問題が拡大する前に検出します。
ノイズの中から信号を見つける
類似したイベントを自動的にグループ化し、異なる部分を強調表示することで、騒がしい部分だけでなく新しい部分に集中できるようになります。
- 定期的なメッセージを自動的にグループ化する パターンベースのフィルタリングにより、精神的負担が軽減され、共通するものだけでなく、固有のものでもフィルタリングできるようになります。
- アラート疲労を根本から解消 重要なログをキャッチしながら、コストの増加につながるノイズを削減します。
環境に合わせて取り込みを調整します。その逆ではありません。
Cribl パイプライン、ログ フィルター、パーティションを使用して、取り込まれるログ、ログの保存期間、ログの保存場所を微調整します。
- 可視性を犠牲にせずにコストを管理 ソース、重大度、またはコンテンツごとにボリューム上限、保持期間、フィルタリング ルールを設定します。
- Criblを使用してルーティング、重複排除、フォーマットする ログが LM Envision に到達する前に、事前フィルタリングと変換によって取り込みを最適化します。
ログをメトリクス、アラート、根本原因に接続する
ログデータをアラート、メトリクス、そして影響を受けるインフラストラクチャにリンクすることで、コンテキストを把握できます。イベントを監視対象リソースに自動的にマッピングすることで、推測に頼ることなく、迅速に対応できるようになります。
- あらゆる問題の背後にある全体像を見る ログにはリソース メタデータとアラート コンテキストが付加されるため、何が、どこで、なぜ発生したかを把握できます。
- すべてのチームに共通のコンテキストを意識させる 開発、運用、エンジニアリングが同じタイムラインで作業することで、混乱、エスカレーション、遅延が軽減されます。
統合
ログを統合する どこからでも
LM Logs は、フォワーダー、クラウドサービス、SIEM など、既にご利用のツールと連携します。ログの取り込み前にルーティング、変換、エンリッチメントを行うほか、API、Syslog、Fluent Bit パイプラインを使用して、あらゆるソースから LM Logs に直接ストリーミングすることも可能です。
1,000+
サポートされているログソース
↑60％
Criblによる摂取量の削減
ITOPS向けAIエージェント
エドウィンAI 何が悪いのか教えて
Edwin AIはログデータを取り込むだけでなく、理解します。異常検出、ログ感情スコアリング、ガイド付き調査機能を搭載し、ユーザーが尋ねる前に、何が新しいのか、何が危険なのか、そして何が注目すべきなのかをフラグ付けします。
67%
ITSMインシデント削減
88%
ノイズ減少
「Capital Group では 1,000 日あたり XNUMX 件以上のアラートが発生しています。LogicMonitor により、こうしたノイズが排除されます。」
「Edwin AI により、ノイズが 90%、ITSM インシデントが 76% 削減され、顧客サービスが向上しました。」
「すべての地域を単一の画面で管理することで、より積極的に行動できるようになります。」
「Edwin AI は実装後 1 時間以内に価値をもたらしました。」
「LogicMonitor は、常に革新を続け、当社のビジネスニーズに適応してくれる貴重なパートナーです。」
ログがサイロ化されずに接続されたときにチームが解き放つもの
0 %
トラブルシューティングの迅速化
0 %
時間の節約
0 %
ノイズ減少
0 %
より安価な
答えを得る
よくあるご質問
ログ監視、ログ管理、ログ分析に関するよくある質問への回答をご覧ください。
LM Logs を使い始めるのはどれくらい難しいですか?
驚くほどシンプルです。LM Logsは、Syslog、Fluent Bit、Fluentd、AWS CloudWatchやAzure Monitorなどのクラウドソースなど、様々なデバイスとすぐに連携できます。LM Envisionの組み込みコレクターを使えば、わずか数分でログの取り込みを開始できます。また、CriblやAPI経由でログをルーティングし、高度な制御も可能です。
クエリの書き方を知っておく必要がありますか?
いいえ。LM Logs はログの異常、パターン、そしてインサイトを自動的に表示します。クエリ言語の知識がなくても、ドリルダウン、メトリクスとの相関分析、フィルタリングが可能です。上級ユーザー向けには、クエリバーで正規表現、保存済み検索、追跡クエリをサポートしていますが、これらは完全にオプションです。
どのログが取り込まれるか（および保存する量）を制御できますか?
はい、もちろんです。Cribl または Fluent Bit を使用してログを取り込み前にフィルタリングしたり、特定のソースを異なるパーティションにルーティングしたり、ログの種類ごとに保存期間を設定したりできます。LM Logs を使えば、可視性を犠牲にすることなく、ノイズを削減し、コストを管理するための完全な制御が可能になります。
ログは監視対象デバイスにどのようにマッピングされますか?
ログは自動的に強化され、ホスト名、IPアドレス、またはデバイスのプロパティに基づいて監視対象リソースにマッピングされます。このマッピングにより、コンテキストに基づいたトラブルシューティングワークフローが強化され、アラート、メトリクス、ログが最も重要な場所にまとめて表示されます。
LM ログから価値を引き出すには、専用のログ記録チームが必要ですか?
いいえ、全く問題ありません。LM Logsは、あらゆる規模やスキルレベルのITOpsチーム向けに構築されています。異常検出、ガイド付きログ分析、直感的なワークフローにより、経験の浅い担当者でも自信を持って問題を調査できます。また、パワーユーザー向けには、高度な検索機能、アラート機能、統合機能など、必要に応じてプラットフォームを拡張できます。
