問題解決を自動化し、AIOPsの効率的な運用を実現

Elasticオブザーバビリティを導入すると、オブザーバビリティデータを大規模に収集し、一元化、分析できます。さらにドメイン固有の機械学習ジョブと異常検知を活用して、労働集約型のトラブルシューティングを実現できます。トリアージ作業を合理化することで、チームはよりすぐれたソフトウェアの開発に専念することが可能になります。

オブザーバビリティを再定義するElasticの機械学習と統計データ

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Elastic Stackの機械学習を活用して、アクション可能なインサイトを手に入れる

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Elastic Stackで通信インフラを管理し、監視する

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検出困難な問題を、Elasticで検出

Elasticの機械学習(ML)エンジンはデータ非依存です。したがって教師なしと教師ありのいずれの機械学習モデルも実行でき、フレキシブルに使えます。Elasticが提供する教師なしのドメインセントリックな機械学習は、すべてのオブザーバビリティデータのグループから異常や外れ値のほか、稀なイベントまで検知します。また、教師ありの機械学習を使えば、実質的にあらゆるデータについてモデルを構築、テスト、デプロイできます。

ワークフローを調査したら、インシデントマネジメントプロセスを強化して問題解決をスピードアップ

エンドユーザー監視、インフラ監視、アプリ監視データの分析結果から、稼働を停止することなく問題を検知できます。ケースの作成に伴ってインシデントマネジメントプロセスを開始した後は、Elasticオブザーバビリティで直接サービスの問題を作成し、トラッキングできます。機械学習を使うと、APMとインフラデータの相関付けから自動的に問題が明らかになり、根本原因の早期特定に役立ちます。

ワークフローにアラートを統合する

PagerDutyやServiceNow、Jira、Microsoft Teams、Slack、メールに対応する内蔵の統合機能群を使用して、アラートをアクションに結び付けましょう。Elastic StackのパワフルなWebフックアウトプットを活用して、組織内で重要度が高いサードパーティのシステムと接続し、チームのワークフローに統合することも可能です。

テクノロジー運用を最先端化する、フルスタックのオブザーバビリティソリューション

単一のスタックで、ログ、メトリック、およびAPMトレースを大規模に統合します。

  • アプリケーションパフォーマンス監視(APM)

    開発のスピードを上げ、アプリコードの質を高めます。

  • インフラ監視

    大規模なインフラ監視をシンプルに実行します。

  • ログ監視

    デプロイするだけで、大規模にログを管理できます。