AI 向けデータ センターの近代化: 可観測性、コスト管理、インテリジェント オートメーションの橋渡し

IT運用はこれまで以上に複雑化しており、 最新のデータセンター オンプレミス、コンテナ、マルチクラウド環境、AIを活用したインフラストラクチャにまたがります。 データソースの急速な拡大 膨大な量の情報が生成され、複数のツールにわたる手動監視が非現実的になっています。 可視性のギャップ トラブルシューティングが遅くなり、重要な意思決定が遅れ、ビジネス パフォーマンスに影響を及ぼします。 

LogicMonitorの最新のイノベーションは、ITチームにデータセンターの可観測性戦略を近代化し、AI時代のビジネス目標を達成するために必要なソリューションを提供します。 ハイブリッド リソースの可視性の拡張、組み込みのトラブルシューティング ワークフロー、AI 主導の洞察MTTR の短縮、コスト削減、効率性の向上により、IT 部門は顧客満足度の向上、変革の加速、AI イニシアチブの迅速な実装が可能になります。

クラス最高のハイブリッド可観測性の拡大  

LogicMonitor は、オンプレミス インフラストラクチャとマルチクラウド環境全体にわたる包括的な可視性を提供し、IT チームに最新のデータ センターを監視するための統一されたアプローチを提供します。

今後数か月以内に展開される最新のハイブリッド可視性強化により、AI サービス、クラウド コスト、コンテナの可視性、ネットワーク監視がどのように相互作用するかについて、より深い洞察が得られます。この拡張されたカバレッジにより、IT チームは非効率性を正確に特定し、システム パフォーマンスを最適化し、問題が発生する前に運用上の盲点を排除できます。

AIサービスの監視の拡張

As AI導入が加速ITチームは、変化に対応できる監視能力を必要としています。LogicMonitorは、 AIモニタリング 含まれる範囲 アマゾンQビジネス NVIDIA GPUと連携し、既存の監視機能を補完 アマゾンの岩盤、Amazon SageMaker、Microsoft Cognitive Services などです。

Amazon Q Business を監視することで、IT チームと CloudOps チームは AI 主導の内部プロセスをリアルタイムで把握できるようになります。Amazon Q Business は、エンタープライズ データ ソースと直接統合することで、自然言語チャットボットによる高速で安全な情報取得を可能にします。これらの AI ツールが常に利用可能で、パフォーマンスが優れていることを保証することで、ビジネス オペレーション全体の効率が向上します。

NVIDIA GPU モニタリングは AI インフラストラクチャの可視性を拡張し、リアルタイムのパフォーマンス、使用率、ハードウェアの状態を追跡します。IT チームは、AI ワークロードに影響する前に問題をプロアクティブに検出し、ダウンタイムを短縮してモデルのパフォーマンスを向上させることができます。

AI 駆動型ワークロードのコスト最適化の強化

発売以来 コスト最適化 2024 年 XNUMX 月、LogicMonitor は IT チームが FinOps のベスト プラクティスを統合し、クラウドのパフォーマンスと運用コストのバランスをとることを支援しました。 AIワークロードには膨大な計算能力が必要コスト管理がさらに重要になります。

新しい機能強化により、チームはマルチクラウドの支出をより深く把握できるようになり、パフォーマンスとコストのデータを AI が生成したコスト推奨事項とともに 2 つのビューで表示できるようになりました。これにより、情報に基づいた意思決定を迅速に行うことができます。また、AWS ECXNUMX メモリの分析情報により、コンピューティング集約型のタスクに対して正確なインスタンス サイズ設定のガイダンスが提供されます。新しい追跡オプションにより、ユーザーは関連性に基づいてコスト推奨事項を承認、スヌーズ、または却下することで、コスト推奨事項をより効果的に管理できます。チームは推奨事項にメモを追加して、コラボレーションを改善し、意思決定の根拠を追跡することもできます。

Kubernetes の可観測性を簡素化

Kubernetes 環境は動的であり、ハイブリッド クラウド アーキテクチャにまたがり、急速に拡張されます。クラスターの健全性、リソースの使用状況、パフォーマンスの異常をリアルタイムで可視化し続けることは、IT チームにとって永続的な課題となっています。

LogicMonitor に Amazon EKS および Azure AKS クラスターの自動検出と監視が加わり、Kubernetes の可観測性が簡素化されました。これらの機能強化により、IT チームはリアルタイムの変更を追跡し、異常を検出し、パフォーマンスに支障が出る前に問題を解決できます。ログとアラートは監視環境内に埋め込まれているため、トラブルシューティングが効率化され、問題の診断にかかる時間が短縮されます。

クラウド管理デバイスのネットワーク監視の進化

ネットワークデバイスメーカーが管理をクラウドに移行するにつれて、ITチームはハイブリッドネットワーク環境をサポートする監視ソリューションを必要としています。LogicMonitorは監視機能を拡張し、 シスコメラキ と HPE Aruba ネットワーキングこれにより、IT チームは複数ベンダーのネットワーク環境全体でパフォーマンスを追跡できるようになります。

このアップデートにより、統合された監視エクスペリエンスが提供され、チームは単一のプラットフォームから有線および無線ネットワーク インフラストラクチャを監視できるようになります。デバイス管理がクラウドに移行しても、IT チームは接続の問題を迅速に検出し、分散環境全体でネットワーク パフォーマンスを最適化できます。

ログによるトラブルシューティングの高速化

IT インシデントのトラブルシューティングを行う際、チームは複数のツール間でログ、アラート、パフォーマンス メトリックを手動で相関させるのに時間を浪費しています。LogicMonitor では、監視ワークフロー内にログが埋め込まれ、関連するアラートやメトリックに自動的に関連付けられるため、根本原因の分析が迅速化されます。

最近および今後の機能強化には以下が含まれます:

• クエリ共有ライブラリ: チームはログクエリを保存して共有できるため、冗長な作業が減り、効率が向上します。
• ログの視覚化の強化: 新しいインタラクティブなチャートとダッシュボードにより、一目でわかる洞察が得られます
• ログのメトリック化: ログデータを実用的な指標に変換できるようになり、傾向の追跡やアラートの設定が容易になりました。
• 自動 Windows ログ取り込み: 今後のリリースでは、Windowsイベントログのシームレスな収集が可能になります
• カスタムログパーティション: ITチームはコンプライアンスと運用要件に基づいて保持ポリシーを定義できます

GenAI Agentによる洞察と解決の最適化

データが複数のツールに分散していると、インシデント対応が滞ることがよくあります。検出から解決までの 1 分 1 秒が重要です。LogicMonitor の GenAI 搭載エージェントである Edwin AI は、トラブルシューティングを自動化し、重要なアラートを優先することで、こうした非効率性を排除します。

新しい統合により、Edwin AI の機能が拡張されます。

• 可観測性の統合: Dynatrace、SolarWinds、AppDynamicsと接続してインシデントの包括的なビューを表示します
• ITSM統合: Jira ITSM、PagerDuty、Microsoft Dynamics でインシデント管理を効率化

強化されたイベント インテリジェンスにより、IT チームは過去のインシデント全体のパターンを認識し、基本的なアラートの枠を超えた対応が可能になります。再設計されたインターフェイスには、計算ウィジェット、保存されたフィルター、構造化されたイベントの詳細が含まれており、問題の特定と解決が迅速化されます。AI 駆動型の推奨事項により、過去のインシデントに基づいてコンテキスト認識型の修復手順が提供され、IT チームは自信を持って迅速に対応できます。

AI を活用したハイブリッド オブザーバビリティによる IT 運用の進化

AI を活用した監視やコスト最適化から GenAI 主導のイベント インテリジェンスまで、LogicMonitor は IT チームに効率的かつプロアクティブに運用する機能を提供します。これらのイノベーションにより、複雑さが軽減され、意思決定が改善され、IT チームが測定可能なビジネス インパクトを実現できるようになります。

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