スタックを維持するアプリケーションパフォーマンス監視 高速、信頼性、ユーザー対応
トレース、メトリクス、そして合成データ間のインテリジェントな相関分析により、アプリのパフォーマンスを完全に可視化します。問題をより迅速に発見し、その影響を即座に把握することで、スムーズなデジタルエクスペリエンスを実現します。
アプリのパフォーマンスが明確になると、チームは より早く行動し、より早く修正し、自信を持って出荷する
ユーザーが感じる前に速度低下を解決する
サービス、トレース、依存関係全体をエンドツーエンドで可視化し、エクスペリエンスに影響が出る前に問題をリアルタイムで検出して修正します。
アプリの回復力を維持し、ダウンタイムを削減
分散システムを監視し、パフォーマンスの低下を早期に発見し、連鎖的な障害を防止します。
可視性を共有してチームのブロックを解除
ITOps、DevOps、SRE にアプリの健全性の 1 つのビューを提供することで、ハンドオフ、責任の押し付け合い、ツールの無秩序な拡散によって時間を無駄にすることがなくなります。
ユーザーを最も苦しめているものを優先する
メトリック、ログ、トレースをユーザーの行動と相関させて、実際にエクスペリエンスに影響を与える問題を把握することで、チームは重要なことに集中できるようになります。
アラート過多にならずに根本原因を迅速に特定
AI を使用して信号を自動的に接続することで、チームは症状を追跡する代わりに、すぐに答えを見つけることができます。
より早く、より少ない驚きで出荷
パフォーマンスの低下を本番環境に到達する前に検出することで、自信を持って提供し、展開後の戦闘を回避できます。
必要なものすべて 監視、追跡、最適化 アプリケーションのパフォーマンス
分散トレース、カスタムメトリクス、そして合成チェックを1つのプラットフォームに統合することで、アプリケーションの健全性を完全に可視化できます。LM Envisionは、チームが問題を早期に検出し、ユーザーへの影響を把握し、最新のハイブリッド環境全体で問題をより迅速に解決できるよう支援します。
トレース
トラック
シミュレート
診断する
すべてのトレース、スパン、サービス呼び出しの完全な可視性
OpenTelemetry を活用したトレース機能により、サービス、API、ハイブリッド環境にわたるトランザクションを追跡できます。Java、.NET、Python を自動インストルメント化して瞬時に可視化することも、独自のデータを取り込んで完全な制御を実現することも可能です。
- すべての取引を最初から最後まで追跡する マイクロサービス、API、分散システム全体で速度低下が発生している場所をリアルタイムで確認します。
- 摩擦ゼロの自動計器 Java、.NET、Python サービスをすぐに可視化できます。手動設定は必要ありません。
- AIを活用した相関分析で問題をより早く診断 トレースを手動で調べることなく、サービスを自動的にマッピングしてスパンを接続し、根本原因を特定します。
パフォーマンスとビジネスへの影響を結び付けるアプリケーション指標を追跡する
高レベルのKPIと詳細な技術指標を一元的に監視できます。PushMetrics APIまたはOpenMetricsエンドポイント経由でデータをインポートし、パフォーマンスをリアルタイムで可視化できます。スクリプトは不要です。
- 実際に重要な指標を追跡する ビジネス KPI と、レイテンシ、エラー率、スループットなどの技術指標の両方を視覚化します。
- カスタムスクリプトなしで独自のデータを持ち込む PushMetrics API または OpenMetrics 形式を使用して、任意のシステムからパフォーマンス メトリックを取り込みましょう。
- 柔軟性のためにオープンスタンダードに基づいて構築 OpenTelemetry と OpenMetrics を使用してメトリクスを収集し、ベンダー ロックインなしでアプリの健全性を視覚化します。
ユーザージャーニーをシミュレートし、アプリの信頼性をテストする
世界中の拠点から模擬テストを実行し、クリティカルパスが利用可能で、高速で、ユーザーがすぐに利用できる状態であることを確認します。レイテンシや可用性の問題が実際の顧客に影響を与える前に検出します。
- ユーザーが遭遇する前に障害をキャッチする 世界中の複数の場所から重要なユーザー パスをシミュレートして、遅延と可用性の問題を早期に検出します。
- 地域間で一貫したエクスペリエンスを確保する ユーザーがどこにいてもサイトとサービスの応答性を監視し、見逃しを防ぎます。
- チームがすでに行っている方法で作業する DevOps、ITOps、SRE のいずれの問題を解決する場合でも、LM は共有ビューと自動化対応の分析情報を使用してワークフローに適合します。
サービスとシグナル全体にわたる AI を活用した洞察
自動化された依存関係マッピングとAIを活用した相関分析により、根本原因をより迅速に特定できます。トレースの遅延からサービスの障害まで、ノイズの多いアラートを精査することなく、何が関連しているかを把握し、修正方法を把握できます。
- AIが信号をリンクし依存関係をマッピングする 速度低下や異常の背後にある関係を自動的に明らかにすることで、症状だけでなく問題を解決します。
- 何が接続されていて何が影響を受けているかを視覚化する サービス マップとスパン レベルの相関関係により、リアルタイムでトラブルシューティングを行い、連鎖的な問題を防ぐことができます。
- アプリの健全性とビジネスへの影響を結び付ける パフォーマンスが顧客エクスペリエンス、収益、SLA ターゲットにどのように影響するかを視覚化します。
インテグレーション
チームが既に使用しているツールと連携
OpenTelemetry、OpenMetrics、そしてCI/CD、アラート、チケットプラットフォームを含むDevOpsエコシステム全体に接続できます。カスタムスクリプトを作成したり、ワークフローを中断したりすることなく、あらゆるソースからデータを取り込むことができます。
100%
コレクターベースでAPIフレンドリー
3,000+
種類以上のコネクター
ITOPS向けAIエージェント
Edwin AI: AIを活用した透明性で根本原因をより早く発見
Edwin AIは、アプリケーションシグナルを点と点に結びつけ、トレース、メトリクス、ログをリンクすることで、症状だけでなく根本原因の特定を支援します。アラートのノイズを遮断し、トラブルシューティングを迅速化し、すべてのチームに分かりやすい言葉で即座にコンテキストを提供します。
67%
ITSMインシデント削減
88%
ノイズ減少
「LogicMonitor は、常に革新を続け、当社のビジネスニーズに適応してくれる貴重なパートナーです。」
「SolarWinds から LogicMonitor に切り替えたことで、これまでどれだけのものを失っていたかが分かりました。」
「Capital Group では 1,000 日あたり XNUMX 件以上のアラートが発生しています。LogicMonitor により、こうしたノイズが排除されます。」
「LogicMonitor を使用することで、多くのインシデント作成を統合および自動化し、問題をより早くフラグ付けできるようになりました。」
「Edwin AI は単なる AI ツールではなく、当社の IT チームにとって不可欠な要素です。」
「LogicMonitor は真のパートナーとして私たちの成功を支援してくれます。」
完全なアプリケーション可視性によってチームが実現できること
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チケットの減少
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監視ツールが少ない
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より速いMTTR
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時間の節約
答えを得る
よくあるご質問
アプリケーション パフォーマンス監視に関する主な質問に対する回答を入手します。
LogicMonitorはどのようにアプリケーションパフォーマンスモニタリングデータを収集しますか？
LM Envisionには、OpenTelemetry Collectorのラップバージョンが用意されており、ユーザーはこれを起動してアプリケーションからのトレースを受信できます。コレクターを起動すると、ユーザーはアプリケーションをインストルメント化してトレースデータを自動的にキャプチャし、LogicMonitorに転送できるようになります。
LogicMonitorのアプリケーションパフォーマンスモニタリングはどの言語をサポートしていますか？
LM EnvisionはOpenTelemetryと完全に統合されているため、OpenTelemetryでサポートされているすべての言語とライブラリをすぐにご利用いただけます。OpenTelemetryでサポートされている言語の最新リストをご覧になるには、以下をクリックしてください。
さらに詳しく クラウドベースのアプリケーションを監視できますか？
はい、LM Envision は、任意のクラウド プロバイダーでホストされているあらゆるアプリケーションを監視できます。
LogicMonitorはインフラストラクチャとアプリケーションデータを相互に接続しますか？
収集されたトレースデータは、LM Envision で既に監視しているリソースに自動的にマッピングされ、存在しないリソースがある場合は新しいリソースが作成されます。これにより、ユーザーはアプリケーションデータとインフラストラクチャデータを同じビューで相関させ、単一の画面で迅速なトラブルシューティングと問題解決が可能になります。
