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認知エンジン

アプリケーション パフォーマンスを診断・修復し、ビジネス成果に関連付けます。機械学習のパワーで診断の迅速化、AI による根本原因の分析、業界最高峰のエンド ユーザ エクスペリエンスを実現します。

認知エンジンは機械学習を使って異常検出を自動化し、解決までの平均時間(MTTR)を大幅に短縮して根本原因の即時分析を可能にします。ソフトウェアとビジネス パフォーマンスを数秒で関連付け、リアルタイムでパフォーマンス上の問題に対処します。その際に正常性ルールも設定する必要は一切ありません。

高度な ML を使用してソフトウェアとビジネス パフォーマンスを関連付けることで IT の監視体制を確立

  • 静的なしきい値を手動で管理するのではなく、パフォーマンス ベースラインとアラートを自動的に作成

  • 適用された機械学習アルゴリズムを活用して、数百万のデータセットで異常や壊れた相関関係を自動的に検出

  • 特定のビジネス トランザクションに自動アラートを関連付け、パフォーマンス問題によるカスタマー エクスペリエンスへの影響を軽減

  • 正常性に関するベースラインとアラートを共通化することで異常検出を強化し、コード開発に優先順位を設定

異常検出と AI による根本原因分析で MTTR を短縮

  • 異常検出では、ML モデルを使ってアプリケーションの健全な状態を自動的に学習。正常性ルールを手動で設定する必要性を排除

  • 主要なビジネス トランザクションのアラートを取得し、迅速な診断、根本原因の分析、問題の原因となったコードの行、関数、スレッド、データベースの修復まで実施

  • メトリックとそれに関連する動作を分析し、ビジネス トランザクション全体の正常性を評価

自動修復により、パフォーマンスの問題がエンド ユーザに影響を及ぼすのを防止

  • パフォーマンス問題で修正の箇所と開始タイミングを正確かつ自動的に認識することで MTTR を数分から数秒に短縮

  • アプリケーションとビジネスの正常性に関してコンテキストに即した分析情報を把握し、パフォーマンスの逸脱を予測して顧客に深刻な影響が生じる前にアラートを受信

  • 自己学習型エージェントは、コード、データベース コール、インフラストラクチャ メトリックなどを含むパフォーマンス異常の詳しいスナップショットを取得。これにより、根本原因を簡単に特定可能

アプリケーション パフォーマンスがカスタマー プロセスの最初から最後までにどのような影響を与えるかを把握

  • 自動作成されたトポロジを使い、インフラ内を伝播するインタラクションをトレースして動的なビジュアル フロー マップに表示

  • 迅速な意思決定を促すためにデータを即座に分析して学習

  • 正常性ルールの手動による設定とメンテナンスを不要に

認知エンジンは、SaaS をご利用のお客様に追加料金なしで提供されます。認知エンジンを利用するには >

「人が介入せずにコンピュータで実行できることを自動化できれば、人はイノベーションに注力できます」

Paychex 社、開発および継続的デリバリ サービスディレクタ、Heather Frye 氏

 

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