MTTR の削減

MTTR の削減 AIと相関したログとメトリクス、および自動修復機能を搭載

MTTR（平均修復時間）の定義は人それぞれですが、結局のところ、問題を解決し、イノベーションのための時間を確保することに尽きます。LM Envision、AIを活用した相関分析、そして自動修復機能を使えば、どんな問題でも迅速に解決できます。

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MTTRを短縮最新の監視、プロアクティブなデータ、 (NAIST) とオートメーション

ログ、メトリクス、AIによる分析、および自動修復を組み合わせることでトラブルシューティングを加速し、チームが根本原因を迅速に特定してダウンタイムを最小限に抑えることを可能にします。

主なメリット：

統合ログとメトリクス: すべての観測データを一元管理して、ツールの拡散をなくし、インシデント対応を効率化します。
AI を活用した異常検出: 機械学習を活用してリアルタイムで異常を検出し、ノイズを削減して重要な問題を強調します。
3000人以上のエージェントによるパフォーマンス監視：サービス提供チェーンにおける盲点をなくすため、サービスとユーザー間のすべてのシステムを監視してください。
コンテキスト根本原因分析: アラートを関連するログデータと相関させ、根本的な問題を迅速に特定して解決します。
診断と自動修復：診断データと自動化されたインシデント対応により、問題を迅速に解決します。

90%

警告音が少ない

あらゆるレイヤーで MTTR を削減するように構築

予測的かつプロアクティブな観測性により、推測を排除し、問題をより迅速に解決します。

統合されたログとメトリック

プロアクティブなAIOps

自動相関

インテリジェントなログ分析

履歴データへのアクセス

より迅速な解決のために全体像にアクセスします

クラウド、ネットワーク、インフラストラクチャ、アプリなど、スタックのあらゆる部分からログとメトリクスを1つのプラットフォームに取り込みます。ツールを切り替えたり、コンテキストを失ったりすることなく、ログの行、アラートのタイムライン、リソースの健全性を確認できます。

AI駆動型シグナルで問題を早期に検出

ログベースの異常検出では、取り込み時にイベントを分析し、クラウドサービス、システム、K8s ポッド全体の相関パターンを調べて、パフォーマンスの低下を早期に検出し、SLA が危険にさらされる前に適切な運用チームにルーティングします。

ITメトリックベースのアラートは症状と原因を結び付けます

相関ログデータにアクセスしてコンテキストをアラートに追加し、根本原因を特定する時間を短縮します。

リアルタイムパターン認識によるトリアージログ

統合、モジュール、および事前に構築されたテンプレートを使用して監視および分析するために、ログデータを LM Envision にインポートします。

長期的なパターンと繰り返し発生する問題を発見する

数か月分の充実したログとメトリックにアクセスして、イベントの急増を追跡したり、導入前と導入後のシステムの動作を比較したり、特定のサービスに関連付けられた定期的なレイテンシパターンを分析したりすることができます。

L1自動化のためのAIエージェント

L1オペレーションを実行するAIエージェント

Edwin AIは、システム全体にわたってファーストレスポンスを実行するAIエージェントを導入することで、L1自動化を実現します。これらのエージェントは、ランブックをトリガーし、修正を適用し、インシデントを自動的に処理することで、解決時間を短縮し、エスカレーションの必要性を軽減します。

Edwin AI の実際の動作をご覧ください今すぐEdwin AIをお試しください

67%

ITSMインシデント削減

88%

ノイズ減少

90%

アラートノイズを減らす

0 %

エンジニアリング時間の解放

0 %

トラブルシューティングの迅速化

0 %

ノイズ減少

顧客と業界リーダーからの信頼

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自動的により迅速に解決します LogicMonitor搭載

AI を活用した可観測性を検討している場合でも、ハイブリッド環境を最適化しようとしている場合でも、当社の専門家がお手伝いします。

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