IT運用効率
ITOpsの効率を向上 AIを活用した可観測性
効率を最大化し、コストを削減し、IT チームがイノベーションに集中できるようにします。自動化、インテリジェントな監視、プロアクティブな問題解決により運用を合理化し、少ないリソースでより多くの成果を上げることができます。
IT運用に関する要件を満たす 効率目標
LM Envision を使用すると、ITOps チームは問題の解決、トラブルシューティング、システムの稼働維持に費やす時間を減らし、イノベーションに多くの時間を費やすことができます。
- 自動化とスケーリング カスタマイズ可能なデータ ソースのクローン作成と、複数の環境の展開にわたるシームレスなオンボーディングによる操作。
- AIでチームにインテリジェントに警告 動的な異常検出、依存関係のマッピング、および注意が必要な問題のみを表面化するカスタマイズ可能なしきい値を実現します。
- 積極的に監視する また、HTTP エラーを誤った構成までさかのぼるなど、コンテキスト内で異常を明らかにすることで MTTR を短縮し、チームが根本原因を特定して問題をより迅速に解決できるようにします。
90%
警告音が少ないIT運用効率の向上
LM Envisionが業務効率化の目標達成をいかに加速させるかをご覧ください
お金を節約
機敏に行動する
MTTR の削減
重要なことを優先する
測定可能なITコスト削減を実現
LM Envision は、数千ものすぐに使用できる統合機能と豊富なデータ ソースを備えており、トラブルシューティングにかかる時間を最小限に抑え、サーバーの割り当てを節約し、ハイブリッド環境全体の非効率性を排除することで、全体的なコストを削減します。
ITの複雑さが増すにつれて迅速に適応する
インフラストラクチャがより動的になるにつれて、LM Envision は冗長性を排除し、ツールを統合し、オンボーディングを自動化することでチームの迅速な行動を支援し、運用を遅らせることなく変化に対応できるようにします。
コンテキストに基づいた洞察で問題をより早く解決
LM Envision は、トポロジベースのアラートのグループ化、根本原因の検出、ログの異常の自動検出により問題解決を加速し、アラートストームを防ぎ、信号をより実用的なものにします。
動的閾値による表面の真の異常
LM Envision と Edwin AI は、正常な状態を自動的に学習し、異常でないアラートを抑制して、実際の異常に対してのみ信号を生成します。変化率、季節性、動的ベースラインを考慮して、チームが重要なことに集中できるようにします。
ケーススタディ
LogicMonitor により、Bandwidth は開発時間を 80% 増加
Bandwidth の NetOps 観測性マネージャーである Austin Culbertson 氏は、LM Envision を使用して運用効率を優先することで、チームが手動オーバーヘッドを削減し、プロビジョニングを自動化し、開発時間を 80% 増加させた方法を紹介します。
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