ハイブリッド可観測性のための AIOps

LogicMonitor のレイヤード AI アプローチは、インテリジェンスと機械学習が LM Envision プラットフォームのあらゆる側面に組み込まれていることを保証し、IT チームが効率を向上させ、アラート疲労を最小限に抑え、傾向を積極的に予測し、企業の成長と変革を最大化するのに役立ちます。

ウェビナー – AI を通じてよりスマートかつ迅速な IT 運用を実現する方法

「AI を通じてよりスマートで高速な IT 運用を可能にする方法」という革新的なウェビナーに参加して、IT 運用用人工知能 (AIOps) と機械学習 (ML) がインシデント管理にどのように革命をもたらすかを発見してください。

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ウェビナー – AIOps とハイブリッド可観測性の融合: プロアクティブな運用への道

オンデマンド ウェビナー「AIOps + ハイブリッド オブザーバビリティ コンバージ: プロアクティブな運用への道」をご覧ください。そこでは、LogicMonitor の製品管理担当副社長である Ranjan Goel 氏と主席 AIOps 戦略アドバイザーである Jason Odden 氏が、企業がどのようにして可観測性を実現するかについての推奨事項を概説しています。 AIOps のほとんどは、リスクを回避し、AIOps 戦略からの具体的なメリットを体験します。

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Constellation Research Report – LogicMonitor がハイブリッド可観測性プラットフォームに AIOps 機能を追加

このアナリスト レポートの中で、Andy Thurai は、LogicMonitor の新しい AIOps ソリューションである Dexda がハイブリッド可観測性とすぐに使える機械学習モデルをどのように統合して、停止を防ぎ、運用効率を高め、MTTR を加速するかを要約しています。

レポートを読む
dexda ソリューションの概要

Dexda ソリューションの概要

Dexda は、ハイブリッド環境で MTTR を削減しながら、冗長な監視アラートを停止し、チーム全体のトラブルシューティング作業を促進するためのユニバーサル コンテキストを提供することで、ITOps チームの課題を解決するために構築されました。

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カバーを監視するための AIOps

モニタリングのための AIOps 電子書籍

世界が自動化を受け入れ続ける中、IT チームはついに成長と革新に集中できるようになりました。 目標は、手動の反復作業から、自動化できないより抽象的で戦略的な問題解決に移行することです。 人工知能 (AI) が主導権を握っています。 この eBook では、AIOps、主な用途、および開発の傾向を図解し、定義しています。

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AIOps コンスタレーション

AIOps 3 年第 2023 四半期コンスタレーション候補リスト

Constellation ShortList は、アーリーアダプターに関連する市場のさまざまなカテゴリのベンダーを示しています。 さらに、このドキュメントに含まれる製品は、Constellation Research によって決定されたこのカテゴリのしきい値基準を満たしています。

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Dexda: ハイブリッド可観測性のための AI

Dexda を活用した LogicMonitor のエンタープライズ機能は、イベントを取り込んでシームレスにエピソードに変換し、アラート ノイズを最大 80% 削減します。

高度な機械学習技術により、アラート データの特徴が自動的に識別され、時間、関係するリソース、環境、および強化されたアラート データのその他の重要な特徴に基づいて、さまざまなアラートが関連した洞察に関連付けられます。

Dexda は、高度な機械学習と自然言語処理 (NLP) アルゴリズムを使用して、ITOps チームが問題を簡単に特定し、その問題の根本原因をこれまでよりも迅速に特定し、イベントがビジネスクリティカルなインシデントに爆発的に発展するのを防ぐのに役立ちます。

デクスダの違い

IT運用におけるコンテナ化の利点と課題

迅速な価値実現

すぐに Dexda を始めましょう。 Dexda は、トレーニングの必要のないすぐに使用できる ML モデルを採用しており、LogicMonitor とのシームレスな統合が含まれています。 マルチテナンシーを備えた Dexda は完全にスケーラブルであり、各テナントに範囲を絞った相関関係を備えた MSP 対応なので、顧客がインシデントを迅速に特定できるように支援できます。

今後の道のり: AIOps がより回復力のある IT 運用を構築する 4 つの方法

説明可能なAI

Dexda のオープンでカスタマイズ可能な機械学習モデルを使用すると、ユーザーは独自の相関モデルを定義して、ビジネスにとって意味のあるアラートと強化された CMDB データをターゲットにすることができます。 さらに、Dexda は、適応相関を使用して、より最適なクラスタリング オプションを特定すると、アラートを自動的に再クラスタリングします。 これにより、分析情報を ServiceNow にエスカレーションする際の遅延が回避されます。

ブレーキを踏む: AIOps への移行における重要な考慮事項

ServiceNow Ready

Dexda は、ServiceNow インシデント モジュールとシームレスに統合され、Dexda のアラートと ServiceNow のインシデントの完全な双方向同期を実現します。 Dexda イベント エピソードは ServiceNow CMDB 情報で強化されているため、対応者は問題を迅速に特定して解決するための追加のコンテキストを得ることができます。

行動面接で合格する方法

適応可能なアラートクラスタリング

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。 Dexda 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迅速化することができます。

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。

データポイント分析 – RCA を高速化するためのメトリクス相関

データポイント分析を使用しない場合、ITOps チームはさまざまなリソース間でメトリクスを手動で関連付けなければなりません。 データポイント分析はメトリクスの相関関係を自動化するため、チームはこれまでよりも早く根本原因に到達できるようになります。

たとえば、VM 上の CPU が急増している場合、Datapoint Analysis は、インシデントの直前および発生中に、他のどのようなメトリクスが同様の動作を示していたかを表示できます。 たとえば、メモリやネットワーク トラフィックがさまざまな VM 間で急増した可能性があります。 これにより、共通の根本原因に迅速に到達できるようになります。

動的しきい値 – 予防的早期警告システム

IT 効率を向上させ、問題をより早く検出します。 問題が致命的になる前に、動的しきい値によって警告が表示されるため、予防措置を講じることができます。

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、この範囲外の値 (つまり、異常) に対応するアラート通知を制限します。 動的しきい値は、静的しきい値が適切に調整されていない場合のノイズも低減するため、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。

予測 – 容量計画の傾向を予測します

予測により、問題を積極的に防止し、予算計画を立て、リソースを管理できるため、ダウンタイムを防ぎ、ビジネス サービスの効率的な運用を維持できます。 重要なインフラストラクチャの健全性とパフォーマンスを予測し、問題が XNUMX 回限りの異常を表しているのか、直ちに対応が必要なのか、あるいは近い将来に対応が必要になるのかを判断します。

依存アラート マッピング – 依存アラート通知を抑制します

依存アラート マッピングを使用すると、LogicMonitor は、自動的に検出された監視対象リソース間の関係を使用して、トリガーされたアラートの根本原因を特定し、元の問題をユーザーに通知すると同時に、アラート内の依存リソースに対する通知を抑制します。コアまたはルート 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、依存アラート マッピングは発信元リソースと依存リソース、および後続のアラートを識別し、依存リソースの通知を無効にします。

アラートをエピソードに変える – アラートのクラスタリング

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。 。

通常の範囲外のしきい値を示すCPU時間。
alert_grouping

結論: Dexda は、既存の LogicMonitor 可観測性顧客にとって簡単な追加機能です

アンディ・トゥライ氏、副社長兼主席アナリスト 星座リサーチ

AiOps と動的しきい値は、お客様の環境に対するわかりやすい傾向予測とプロアクティブな洞察を支援します。

Steve N.、シニア クラウド システム エンジニア アセンド テクノロジーズ グループ

LogicMonitorのAIOps早期警告システムを使用すると、システムの潜在的な問題を簡単に確認して理解し、より積極的に問題を解決できます。 これは、ITインフラストラクチャ全体の多くのユースケースで役立つ優れた機能です。

IDAN LERER、SR。 米国事業部長 最適プラス

Linuxマシンは、多くのCPUパフォーマンスアラートを生成することで有名です。 これらのマシンは意図的に十分に使用されており、制限内ですが、ノイズが発生しています。LogicMonitorの動的しきい値では、CPUが本当に異常な場合にのみアラートが送信されます。

ジェイソン・スミス、アソシエイトディレクター アギオ

AIOpsのよくある質問

AIOpsとは何ですか?

AIOps は Artificial Intelligence for IT Operations の略で、機械学習アルゴリズムに基づいて IT チーム向けにデータを分析および表示する方法です。 AIOps で使用される AI は、多くの場合、現在の学習データの傾向と組み合わせた過去の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。

LogicMonitor は顧客データを使用してモデルをトレーニングしますか?

Dexda の場合、AI エンジンは事前トレーニングされており、モデルは他の顧客からのデータを組み合わせていません。 動的しきい値などの機能では、当社はお客様の履歴データを使用しますが、それはお客様のデータのみであり、他の顧客の個人データと組み合わせることはありません。

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。

デクスダって何?

Dexda は、LogicMonitor のエンタープライズ AIOPs イベント管理製品です。 Dexda は、LogicMonitor プラットフォームからイベントを取り込み、シームレスにエピソードに変換します。 高度な機械学習技術により、アラート データの特徴が自動的に識別され、時間、関係するリソース、環境、および強化されたアラート データのその他の重要な特徴に基づいて、さまざまなアラートが関連した洞察に関連付けられます。

イベントクラスタリングとは何ですか?

イベント クラスタリングは、相関関係にあるイベント アラートを最も簡潔な形式に自動的にグループ化し、サポート チームが大量のアラートについて推論するのにかかる時間を大幅に短縮します。 効果的なイベント クラスタリングにより、アラートを 97% 以上削減できます。

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