MTTR の削減
MTTR の削減 AI相関ログとメトリクス
MTTRの定義は人それぞれですが、結局のところは問題を解決し、イノベーションのための時間を確保することです。LM EnvisionとAIを活用した相関分析で、どんな問題でも迅速に解決できます。
ログ、メトリック、AI 主導の分析情報を組み合わせることでトラブルシューティングを高速化し、チームが根本原因を迅速に特定してダウンタイムを最小限に抑えられるようにします。
主なメリット:
90%
警告音が少ない予測的かつプロアクティブな観測性により、推測を排除し、問題をより迅速に解決します。
クラウド、ネットワーク、インフラストラクチャ、アプリなど、スタックのあらゆる部分からログとメトリクスを1つのプラットフォームに取り込みます。ツールを切り替えたり、コンテキストを失ったりすることなく、ログの行、アラートのタイムライン、リソースの健全性を確認できます。
ログベースの異常検出では、取り込み時にイベントを分析し、クラウド サービス、システム、K8s ポッド全体の相関パターンを調べて、パフォーマンスの低下を早期に検出し、SLA が危険にさらされる前に適切な運用チームにルーティングします。
相関ログ データにアクセスしてコンテキストをアラートに追加し、根本原因を特定する時間を短縮します。
統合、モジュール、および事前に構築されたテンプレートを使用して監視および分析するために、ログ データを LM Envision にインポートします。
数か月分の充実したログとメトリックにアクセスして、イベントの急増を追跡したり、導入前と導入後のシステムの動作を比較したり、特定のサービスに関連付けられた定期的なレイテンシ パターンを分析したりすることができます。
ノイズが減り、解決が速くなり、イノベーションに費やす時間が増えます。
お問い合わせ
AI を活用した可観測性を検討している場合でも、ハイブリッド環境を最適化しようとしている場合でも、当社の専門家がお手伝いします。
資料
必要なときに必要なものだけを表示します。 動的トポロジとすぐに使える AIOps 機能を使用して、すぐに実行可能なアラートを生成します。