単一の可観測性プラットフォーム。スタック全体の透明性。
AI の洞察を活用して、テクノロジー スタック全体にわたって統合された可視性を獲得し、問題がビジネスや顧客に影響を与える前にプロアクティブに検出、解決、防止します。
リーディングカンパニーからの信頼
AIを活用した可観測性
完全な可視性 および コントロール スタック全体にわたって
LogicMonitor Envision は、インフラストラクチャ、アプリ、クラウド環境全体にわたる包括的な可観測性と AI 主導のインテリジェンスを組み合わせることで、問題を早期に検出し、パフォーマンスを最適化し、サービスの信頼性の高い実行を保証できます。
数字で
効果を発揮するネットワーク監視
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チケットの減少
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監視ツールの減少
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より速いMTTR
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時間の節約
オーバーヘッドのない統合された可視性
インフラストラクチャ、クラウド、アプリを単一のビューにまとめた直感的なプラットフォームで操作を簡素化します。ツールの拡散やデータのサイロ化がなくなります。
問題が拡大する前に解決する
LM Envision は AI を活用した分析情報とリアルタイムのテレメトリを使用して問題を早期に検出するため、ユーザーやサービスに影響が出る前に対処できます。
リソースを最適化し、無駄を削減
使用状況を追跡し、非効率性を特定し、支出を予測することで、予算リスクを事前に把握し、ハイブリッド環境全体でよりスマートに拡張できます。
制限なく拡張可能
環境の変化に合わせて、デバイス、サービス、依存関係を自動検出します。LM Envision はインフラストラクチャに合わせて拡張されるため、手作業は必要ありません。
ITOpsをさらにスマートに
Edwin AI: インシデント管理のためのエージェント型 AIOps
Edwin AIは、問題を早期に発見し、ノイズを排除し、インシデントを迅速に解決するのに役立ちます。内蔵のジェネレーティブAIにより、アラートを自動相関させ、根本原因を明らかにし、顧客が気付く前に問題を解決するためのステップバイステップのガイダンスを提供します。
完全な可観測性。1 つのプラットフォーム。
完全な可視性を実現し、最も重要なことに集中し、自信を持って環境を制御できます。
監視
ダッシュボード
アラート
可観測性
コスト最適化
セキュリティ
AI 関連のテレメトリをすべて統合して、死角を排除します。
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GPUとコンピューティングメトリクス 新しいクラスターの自動検出により、オンプレミスとクラウドの両方で NVIDIA GPU の使用率、メモリ使用量、温度、電力消費データを収集します。
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LLM と API テレメトリ OpenAI、AWS Bedrock、Azure OpenAI、GCP Vertex AI からのトークン数、API 呼び出しのレイテンシ、エラー率、リクエストあたりのコストを取り込みます。
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ベクターデータベースの可視性 Pinecone および ChromaDB クラスターからクエリボリューム、読み取り/書き込みレイテンシ、インデックス サイズのメトリックを、すぐに使用できる状態で直接収集します。
すべての AI とインフラストラクチャのメトリックを 1 つの画面で確認できます。
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シングル ペイン オブ グラス 1 つのスクロール可能なビューに、LLM、GPU、ベクター DB メトリックを既存のサーバーおよびネットワーク データとともに表示します。
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事前に構築されたテンプレート LM Envision に同梱されている、AI に重点を置いた既成のダッシュボードにアクセスします。
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カスタムダッシュボード ドラッグ アンド ドロップでウィジェットを構築および配置し、チームや役割に合わせてビューをカスタマイズします。
Edwin AI は環境のベースラインを学習し、重要なものだけを表示します。
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異常検出エンジン LLM、GPU、API、パイプライン全体で異常な動作に自動的にフラグを付けるため、手動でしきい値を設定せずに問題を早期に検出できます。
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しきい値ベースのアラート 任意のメトリックにカスタムしきい値を設定し、値が定義された制限を超えたり下回ったりしたときに通知を受け取ります。
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雑音の抑制 冗長なアラートや優先度の低いアラートを自動的に抑制し、信頼性の高いインシデントのみが通知をトリガーするようにします。
すべてのリクエストをトレースして、数秒で根本原因を明らかにします。
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エンドツーエンドのトレース 推論パイプライン (API 呼び出し → LLM フレームワーク → GPU 実行 → 戻り) をインストルメント化して、リクエスト パスをトレースし、レイテンシのボトルネックを特定します。
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サービスチェーンの洞察 Amazon SageMaker、AWS Q Business、Kubernetes ポッド、LangChain エージェント、その他のミドルウェア コンポーネントからメトリクスをキャプチャして相関させます。
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ハイブリッドクラウドトポロジーマッピング オンプレミスのホスト、クラウド VM、コンテナ クラスター間の関係を自動検出してマッピングし、新しいリソースが追加されるとマッピングを更新します。
AI による支出予測と予算推奨を活用して、コストを事前に把握しましょう。
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トークンコストの内訳 組み込みのコスト ダッシュボードを使用して、AI 支出をモデル、アプリケーション、またはチーム別に分類します。
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アイドルリソース検出 アイドル状態または十分に活用されていない GPU とベクター DB シャードを特定し、統合の機会を強調します。
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予測と予算アラート 履歴メトリックを適用して、翌月のトークン支出または GPU 使用量を予測し、予算しきい値アラートを構成します。
サービス イベントとセキュリティ ログを組み合わせて、不正なアクティビティにフラグを付け、監査対応のログを即座にエクスポートします。
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統合セキュリティイベント AI サービス イベントとともにセキュリティ ログとアラート (ファイアウォール、VPN、エンドポイント) を取り込み、不正な API 呼び出し、異常なコンテナの起動、データ ストア アクセスの異常をフラグ付けします。
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監査ログ コンプライアンス (HIPAA、SOC 2 など) と監査レポートをサポートするために、任意の時点でのログとメトリック スナップショットを保存およびエクスポートします。
全体像を把握できていなかったのですが、LogicMonitorを導入してからは、1つのツールと1つの場所でインフラ全体を一目で把握できるようになりました。時間の節約は計り知れません。計算さえできませんが、数百時間はかかるでしょう。
インテグレーション
オープン＆アグノスティック
LM Envision の 3,000 を超える既存の統合 (サーバー、ネットワーク、ストレージ、APM、CMDB) を活用して、インフラストラクチャとアプリケーションのテレメトリを AI データとともにフィードします。 コネクターを見る
ITSM 統合
GPU、LLM、データベース コンテキストを含む強化されたインシデントの詳細を ServiceNow、Jira、Zendesk にプッシュし、ステータス更新の双方向同期を維持します。
AIコネクタ
OpenAI、AWS Bedrock、Azure OpenAI、GCP Vertex AI、Pinecone、ChromaDB、NVIDIA DCGM、OpenLIT のプラグインをオンにすると、各コネクタが必要なメトリクスを自動的に取り込みます。
何を見る AI の可観測性 あなたのスタックのためにできること
LogicMonitor が AI システムを一元的に監視する方法をご覧ください。チームは予期せぬ事態に遭遇することなく、より迅速に行動できるようになります。
答えを得る
よくある質問
ネットワーク監視に関するよくある質問への回答をご覧ください。
可観測性プラットフォームとは何ですか?
オブザーバビリティ・プラットフォームは、インフラストラクチャ、アプリケーション、クラウド環境全体にわたってメトリクス、ログ、トレースを収集し、相関関係を分析する統合システムです。これにより、チームはシステムの挙動を理解し、問題を迅速に検出・調査し、大規模なパフォーマンス向上を実現できます。
AI の観測可能性は従来の監視とどう違うのでしょうか?
従来の監視では、CPU、メモリ、稼働時間を監視します。AIの可観測性は、これらのシグナルを、出力の変化、パフォーマンスの低下、エージェントの異常な動作といったモデルの動作と結び付けます。
LogicMonitor は既存のツールやクラウド プロバイダーと統合できますか?
はい、もちろんです。LM Envision は、AWS、Azure、GCP、Kubernetes、ServiceNow など、数百ものサービスとの統合機能を標準で提供しています。スタックを再設計することなく、価値を享受できます。
どれくらい早く稼働を開始できますか?
ほとんどのお客様は数日以内にインサイトをご確認いただけます。自動検出、構築済みのダッシュボード、そして最小限の手動設定により、LM Envisionは価値実現までの時間を短縮します。
LogicMonitor はハイブリッド環境やマルチクラウド環境に適していますか?
はい。LM Envisionは、ハイブリッドインフラストラクチャやマルチクラウド環境を含む複雑な分散環境向けに特別に設計されています。システムがどこで稼働しているかに関係なく、統合された可視性が得られます。
LogicMonitor はコスト最適化をどのようにサポートしますか?
LM Envisionは、リソースの適正化、非効率性の特定、そしてより正確なキャパシティ計画を支援します。これにより、パフォーマンスを犠牲にすることなくコスト管理が可能になります。