トランスクリプト：
こんにちは。 今日は、IT 運用チームがアラート疲れと戦うのを支援する AIOps ソリューションである Dexda のデモを紹介します。
想像してみてください。私は IT チームマネージャーのサムです。 ロジックモニターに来ました。 私のチームが取り組んでいるさまざまな種類のアラートと、それらのアラートを解決するのにどれくらい時間がかかっているかを確認できます。 また、ドリルダウン モードに移行したい場合は、ここから Dexda を起動して、処理されているさまざまな種類のアラートを確認できます。
過去 660 日間で 193 件のアラートを処理できたことがすぐにわかります。 そして、そのうち XNUMX 件は相関関係がなく、XNUMX 件のアラートが相関関係を持って分析情報を得られました。 これらの洞察は、私のチーム内のさまざまなチームメンバーによって分割されていることがわかります。 サーバー チームは XNUMX つの洞察に取り組んでいます。 アプリケーション チームが XNUMX つの洞察をすべて把握します。 そして、さまざまな深刻度は何ですか?
そして、これらの洞察のほとんどを生成している私のインフラストラクチャ内のすべてのリソース。 次に、特定の洞察を見て、詳細を見てみましょう。
ここで、Dexda は XNUMX つのアラートを相互に関連付けて XNUMX つの洞察を得ることができ、そのアラートの詳細を調べると、これらのタグを通じてそのアラートに関するさまざまな詳細が自動的に表示されます。
そしてこれは自然言語処理によって行われました。 したがって、このアラートが Docker コンテナーに関連していることがすぐにわかります。
VMware であり、ネットワークに問題があった可能性があります。 この特定のアラートの詳細を調べていくと、この特定のネットワーク インターフェイスが複数回起動しており、これが VMware VMX ネット、イーサネット インターフェイスであることがわかります。
ここで、なぜこれが XNUMX に関連付けられたのかを調べてみたいと思います。 そこで、私たちはすべての機械学習モデルを示しています。これらはオープンで柔軟なモデルであり、私はモデルを見に行くことができます。 必要に応じて、モデルを編集することもできます。
これは実際、Dexda のユニークな機能の XNUMX つです。 Dexda が持っているさまざまなモデルをすべて見たい場合は、それらのモデルも見ることができます。 これらのモデルはどれも編集できます。
もう XNUMX つの側面は、追加で指摘された問題をどのようにトラブルシューティングするかということです。 そこで私は自分のインターフェイス、つまり内部に戻ります。 ここには、相関関係のあるこれらのアラートが複数あります。
特定のアラートをドリルダウンしてさらにトラブルシューティングを行いたい場合は、それを行うことができます。 LogicMonitor との緊密な統合により、この特定のアラートを LogicMonitor で確認できるようになりました。 このアラートが発生したときや、その特定のリソースで他にどのような問題が発生したかなど、さらに分析を行ったり、ログを使用してトラブルシューティングを行ったりできます。
たとえば、ServiceNow からワークフローを開始することもできます。 そのため、Dexda は ServiceNow と双方向で統合されています。
私がネットワーク エンジニアのニックであるとします。この特定の洞察が私のサービスに送信され、現在表示されているとします。
ServiceNow では、XNUMX つのアラートがこの特定の洞察とすべての詳細に関連付けられていることがわかります。 そのため、双方向統合を通じて今すぐサービスから、またはテキストからワークフローを開始できます。 見てくれてありがとう。