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。

多くのチームは、特に同じアラートが繰り返し作成される場合に、アラートが多すぎることに苦労しています。 LogicMonitor の新しい Dexda 製品は、時間、インフラストラクチャ、その他の項目にわたる AI 主導の方法を使用してアラートをクラスター化し、数百のアラートを XNUMX つのエピソードに変換します。これを使用して ServiceNow でインシデントを自動的に開き、ServiceNow CMDB 情報で強化してトラブルシューティングを加速します。 。

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。