プロアクティブな観測可能性

異常を発見停電になる前に

LogicMonitor の異常検出機能は、機械学習を使用して、リソースの動作が予想されるパターンから逸脱しているかどうかを識別するため、早期の警告サインを捉え、インシデントを防止し、よりスマートにトラブルシューティングを行うことができます。

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異常検出の理由

問題になる前に異常な行動をキャッチする

異常検出は、システムの通常の動作を学習し、そのパターンからの逸脱にフラグを立てます。これにより、チームは停止、構成ミス、パフォーマンスの低下を未然に防ぐことができます。

ドキュメントを見る

表面の異常を即座に

ルールやしきい値を記述することなく、メトリック全体の予期しない動作を識別します。有効にするだけで実行できます。

仕組みを学ぶ

機械学習を活用

季節性、パターン、傾向を自動的にモデル化して、予想される動作を確立し、期待されない動作を特定します。

エージェント型AIOpsの詳細

警報が鳴る前に行動する

システムがハードリミットに達する前に、異常が発生することがよくあります。LogicMonitor を使用すると、ユーザーが影響を感じる前に問題を修正する時間を確保できます。

やり方を学ぶ

異常検出でできること

機械学習を活用したよりスマートな監視

異常検出は、監視対象のすべてのメトリックにわたって正常なものを自動的にモデル化し、異常なものにフラグを付けることで、チームが問題を事前に把握するのに役立ちます。

無料トライアル

通常の行動を学ぶ

異常を検出する

行動を予測する

異常を視覚化する

LM Envisionに組み込まれている

LMにあなたの環境を学習させましょう

LogicMonitor は、メトリック履歴を継続的に分析して、ベースラインパフォーマンスを把握し、傾向を検出し、季節性を考慮します。

時間を考慮したモデリング日ごと、週ごと、季節ごとの使用パターンを自動的に考慮します。
メトリックレベルの学習ベースラインは各メトリックの固有の動作に合わせて調整されるため、手動での設定は必要ありません。

リアルタイムで逸脱を発見

現在の動作が予想範囲外になった場合、異常検出によってフラグが立てられ、問題の兆候を早期に把握できるようになります。

リアルタイム外れ値検出レイテンシ、使用率、エラー率などにおける異常を明らかにします。
事前警報可視性しきい値を超えたりアラートがトリガーされる前に問題を確認します。

次に何が起こるかを知る

チームが容量を計画し、ボトルネックを回避し、リソースの使用を最適化するのに役立つ将来予測モデルを使用してトレンドを予測します。

7日間の予測履歴データに基づいて予測される傾向を視覚化します。
キャパシティプランニングの洞察予測を使用して、よりスマートなスケーリングとリソースの決定を行います。

文脈の中で逸脱を明確に把握する

異常バンドと実際のパフォーマンスを同じグラフで表示することで、いつどこで変化があったかを簡単に把握できます。

インタラクティブなグラフ高解像度の可視性で時間ウィンドウを探索します。
アラート履歴のオーバーレイ異常がトリガーされたアラートや過去のインシデントとどのように関連しているかを確認します。

必要な場所に埋め込まれます

異常検出は LogicMonitor のコアプラットフォームエクスペリエンスの一部であり、追加のツール、スクリプト、構成は必要ありません。

ノーコード対応数回クリックするだけで、あらゆるデータポイントの異常検出が可能になります。
あらゆるワークフローを強化異常を利用してダッシュボードを充実させ、調査を迅速化し、アラートのトリアージを改善します。

14日間フルアクセス LogicMonitor プラットフォーム

文化

異常を発見 停電になる前に