AIOpsプラットフォーム

LogicMonitorのAIOpsプラットフォームを使用すると、企業はそれが発生する前に何が起こっているかを確認できます。 エンジニアにとって、これにはトラブルシューティングに費やす時間を減らし、革新に多くの時間を費やすことが含まれます。 AIOpsは、コンテキスト、意味のあるアラートを提供し、パターンを照らし、先見性と自動化を可能にするAIと機械学習を提供します。

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AIOps早期警報システム

LogicMonitorの早期警告システムは、アラートやパフォーマンスデータのパターンや異常など、問題に先行する警告の兆候や症状を検出し、それに応じてユーザーに警告します。 これらの早期警告により、統合やカスタムスクリプトなどのアクションをトリガーして、問題の発生を防ぐことができます。 この早期警告システムは、ユーザーに早期に警​​告することで、企業が停止を防ぎ、時間とお金を節約し、ブランドへの悪影響を回避するのに役立ちます。

AIOps早期警報システム
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AIOpsによる合理化された運用の有効化

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データ予測

将来の傾向に関する洞察を得て、問題が発生する前に予防的に防止します。

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根本原因分析

リソース間の相関関係を自動的に検出して、問題の原因をより迅速に見つけ、MTTRを増やします。

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動的しきい値

強力な異常検出を使用して、リソースの動作範囲外で発生した問題についてのみアラートを受け取ります。

IT運用の未来は今

LogicMonitorでは、テクノロジーによって、企業はそれが起こる前に何が起こっているのかを知ることができるはずだと信じています。 エンジニアにとって、これにはトラブルシューティングに費やす時間を減らし、革新に多くの時間を費やすことが含まれます。 LogicMonitorのo11yプラットフォームは、コンテキスト、意味のあるアラートを提供し、パターンを照らし、先見性と自動化を可能にするAIと機械学習を提供します。

動的しきい値

動的しきい値は、異常検出アルゴリズムを使用して、過去のパフォーマンスに基づいてリソースの予想範囲を検出し、アラート通知をこの範囲外の値(つまり異常)に対応するものに制限します。 動的しきい値は、メトリック値、メトリックの変化率、さらにはメトリックパターン(通常ではないトラフィックの減少など)の異常をキャッチします。 異常に対してアラートが生成されるようにするだけでなく、動的しきい値を使用して、静的しきい値が適切に調整されていないノイズを減らすことができるため、チームが本当に重要なことに集中できるようになります。

IT効率の向上:しきい値のカスタマイズは、大規模な環境では時間がかかり、困難な場合があります。 動的なしきい値を使用すると、異常に対してアラートが送信されるようになり、監視しきい値を手動で管理する必要がなくなり、監視のROIを向上させることができます。

問題をより早く検出する:動的なしきい値により、チームは期待されるパフォーマンスと、パフォーマンスが通常のパフォーマンスから逸脱し、これらの逸脱が従来のしきい値に捕らわれる前に注意が必要な場所を理解できます。

根本原因分析

根本原因分析では、LogicMonitorは、監視対象リソース間の自動的に検出された関係を使用して、トリガーされたアラートの根本原因を特定し、アラート内の依存リソースの通知を防ぎながら、発生した問題をユーザーに通知します。 コアデバイスまたはルートデバイスがダウンしてダウンストリームデバイスの接続に影響を与えると、根本原因分析(RCA)は、発信元および依存リソースとそれに続くアラートを識別し、依存リソースの通知を無効にします。

警告の疲労を回避する:ユーザーは根本原因の問題についてのみ通知されるため、依存する副作用の問題に圧倒されることなく、重要なことに集中できます。

MTTRの改善:根本原因を特定するアラート通知とフィルター可能なアプリ内アラートデータにより、チームは停止で重要な役割を果たすリソースに焦点を合わせ、問題をより迅速に特定して解決できます。

予測分析

LogicMonitorのデータ予測により、過去のパフォーマンスを基礎として使用して、監視対象インフラストラクチャの将来の傾向を予測できます。 予測は、問題の診断と軽減に非常に役立つAIOpsツールであり、アラートがXNUMX回限りの異常を表しているのか、早急な対応が必要なのか、近い将来対応が必要なのかを判断するのに役立ちます。

問題を予防的に防止する:予測は、アラートをトリガーする前に今後の問題を特定するのに役立つため、ダウンタイムを防ぐことができます。

予算計画とリソース管理:ライフタイムまたは容量が関連付けられているインフラストラクチャコンポーネント。監視対象デバイスの予測される状態とパフォーマンスに基づいて予測することで、定期的なイベントの時間枠と規模、および今後の費用に関する洞察を得ることができます。

IT運用の未来は今

LogicMonitorでは、テクノロジーによって、企業はそれが起こる前に何が起こっているのかを知ることができるはずだと信じています。 エンジニアにとって、これにはトラブルシューティングに費やす時間を減らし、革新に多くの時間を費やすことが含まれます。 LogicMonitorのo11yプラットフォームは、コンテキスト、意味のあるアラートを提供し、パターンを照らし、先見性と自動化を可能にするAIと機械学習を提供します。

動的しきい値

動的しきい値は、異常検出アルゴリズムを使用して、過去のパフォーマンスに基づいてリソースの予想範囲を検出し、アラート通知をこの範囲外の値(つまり異常)に対応するものに制限します。 動的しきい値は、メトリック値、メトリックの変化率、さらにはメトリックパターン(通常ではないトラフィックの減少など)の異常をキャッチします。 異常に対してアラートが生成されるようにするだけでなく、動的しきい値を使用して、静的しきい値が適切に調整されていないノイズを減らすことができるため、チームが本当に重要なことに集中できるようになります。

IT効率の向上:しきい値のカスタマイズは、大規模な環境では時間がかかり、困難な場合があります。 動的なしきい値を使用すると、異常に対してアラートが送信されるようになり、監視しきい値を手動で管理する必要がなくなり、監視のROIを向上させることができます。

問題をより早く検出する:動的なしきい値により、チームは期待されるパフォーマンスと、パフォーマンスが通常のパフォーマンスから逸脱し、これらの逸脱が従来のしきい値に捕らわれる前に注意が必要な場所を理解できます。

根本原因分析

根本原因分析では、LogicMonitorは、監視対象リソース間の自動的に検出された関係を使用して、トリガーされたアラートの根本原因を特定し、アラート内の依存リソースの通知を防ぎながら、発生した問題をユーザーに通知します。 コアデバイスまたはルートデバイスがダウンしてダウンストリームデバイスの接続に影響を与えると、根本原因分析(RCA)は、発信元および依存リソースとそれに続くアラートを識別し、依存リソースの通知を無効にします。

警告の疲労を回避する:ユーザーは根本原因の問題についてのみ通知されるため、依存する副作用の問題に圧倒されることなく、重要なことに集中できます。

MTTRの改善:根本原因を特定するアラート通知とフィルター可能なアプリ内アラートデータにより、チームは停止で重要な役割を果たすリソースに焦点を合わせ、問題をより迅速に特定して解決できます。

予測分析

LogicMonitorのデータ予測により、過去のパフォーマンスを基礎として使用して、監視対象インフラストラクチャの将来の傾向を予測できます。 予測は、問題の診断と軽減に非常に役立つAIOpsツールであり、アラートがXNUMX回限りの異常を表しているのか、早急な対応が必要なのか、近い将来対応が必要なのかを判断するのに役立ちます。

問題を予防的に防止する:予測は、アラートをトリガーする前に今後の問題を特定するのに役立つため、ダウンタイムを防ぐことができます。

予算計画とリソース管理:ライフタイムまたは容量が関連付けられているインフラストラクチャコンポーネント。監視対象デバイスの予測される状態とパフォーマンスに基づいて予測することで、定期的なイベントの時間枠と規模、および今後の費用に関する洞察を得ることができます。

AIOpsのメリット

効率性

実行する

識別する

向上させる

防ぐ

最適化の適用

IT効率を向上させる

しきい値のカスタマイズは、大規模な環境では時間がかかり、困難な場合があります。 動的なしきい値を使用すると、アラートが異常に対してのみ送信されるようになり、監視を手動で管理する必要がなくなり、監視のROIを向上させることができます。

AIOpsのよくある質問

AIOpsとは何ですか?

IT運用のための人工知能の略であるAIOpsは、機械学習アルゴリズムに基づいてITチームのデータを分析および表示するための方法です。 AIOpsで使用されるAIは、多くの場合、現在学習されているデータの傾向と組み合わされた履歴パターンに基づいています。


LMのAIOpsは本当にAIを使用していますか?

はい。 LogicMonitorのAIOpsは、単純な機械学習やパターン検出にとどまらず、各企業の技術スタック内の個々の関係に基づいて学習およびレポートします。


根本原因分析とは何ですか?

根本原因分析は、連鎖反応効果を引き起こして問題に終わった問題の核心を見つけるプロセスです。


異常検出とは何ですか?

異常検出は、収集されたデータポイント内の外れ値の識別と通知です。 異常なデータポイントは、理由もなく正規データ範囲から大幅に逸脱するものです。


動的しきい値とは何ですか?

動的しきい値は、同様の履歴要因に基づいて、データポイントの許容可能な変化範囲を示すデータ範囲です。


機械学習とは何ですか?

機械学習は、履歴分析と経験を通じて自動的に改善されるアルゴリズムの使用です。


その他のリソース

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