Kubernetesエコシステムへの、リアルタイムな可視性を構築

閾値ベースのアラートを用いて、SLO/SLAに関連するパフォーマンスや可用性を手軽にトラッキングできます。エラーバジェットを活かし、エコシステムに新機能やアップデートをデプロイするタイミングを判断しましょう。

機械学習ベースの異常検知機能が、レスポンスタイムやエラーレートに潜む外れ値を検出します。ログ分類機能を使ってログ内の未知の不確定要素（“unknown unknowns”）を明らかにすることにより、問題をはらむサービスや地理条件を特定できます。

問題のあるトランザクションを分析し、その問題の要因を自動的に特定して根本原因を発見します。問題がアプリに関連しているか、環境や、特定のポッドに関連しているかを問わず、特定することが可能です。

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。

クラウドネイティブなテックスタックに、一元的でアクション可能なオブザーバビリティを構築します。

ますます複雑化するハイブリッドクラウド、マルチクラウドのエコシステム内で問題を予防的に検知し、解決します。