午前3時だと想像してみてください。重大な問題が発生したため、キューがすぐにいっぱいになり、その理由がわかりません。 あなたはログに目を向け、何か異常なこと、何が起こっているのかを説明できる変更を探して、それを修正できるようにします。 おなじみですか？ 残念ながら、ログを検索して変更を見つけるのは時間のかかるプロセスです。 これらの変更が自動的に表示され、最初にページングされたメトリックベースのアラートのコンテキストに入れられると便利ではないでしょうか。 これはまさに私たちが使命を帯びていることです LMログ.
今年のXNUMX月に LogicMonitorがUnomalyを買収、インテリジェントログ分析に焦点を当てたAIOps企業。 それ以来、Unomalyの製品をLogicMonitorに統合して、メトリックとログを統合し、ユーザーがMTTRを削減できるように支援してきました。 Unomalyから構築された新しい製品は、LMログと呼ばれます。 その目標は、ログの異常を特定し、それらをLogicMonitorで適切に監視されているリソースと関連付け、メトリックアラートとともにコンテキストインテリジェンスとして表示することです。 メトリックで明らかにされている「何が間違っている」から、ログで説明されている「なぜ」に簡単に移行できます。
LM Logsと完全に統合された製品に取り組み、既存の顧客により迅速に価値を提供するために、LogicMonitorEventSourcesとDataSourcesを使用してUnomalyからのログをLogicMonitorプラットフォームに直接表示する初期のAPIベースの統合を開発しました。
以下のダッシュボードは、メトリックとログをまとめる能力を示しています。 アプリケーションのインバウンド接続が急増すると、メモリとCPUの使用量が減少し、ページの読み込み時間とディスクの使用率が増加し、同時にログの異常が急増することがわかります。
新しい統合（OpsNotesまたはEventSourcesを介して）をドリルダウンして、この時間枠内のログイベントのメッセージを表示し、根本原因をより迅速に特定できます。
グローバルな小売業者など、トラブルシューティングを迅速化するためにこの統合をすでに使用しているお客様が何人かいます。 テッド・ベイカー。 「ログを表示するためのUnomalyのインテリジェンスファーストのアプローチにより、どのログが重要であるかを簡単に確認できます。 これらのログをLogicMonitorに直接持ち込んで、問題が発生したときにすぐに使えるようにすることで、MTTRを減らすことができます」とTedBakerのリードモニタリングアナリストであるJanStoneは述べています。
これは、メトリックとログをLMログと一緒にすることで提供できる価値を垣間見るだけです。 LMログプラットフォームの詳細については、こちらをご覧ください。 ログプラットフォームの14日間の試用版も提供しています。 ここにサインアップする!
