ハイブリッドネットワークの根本原因を数分で特定するAIの仕組み
【新着ウェビナー】
ハイブリッドネットワークの根本原因を数分で特定するAIの仕組み
【新着ウェビナー】
Selectorが提供するAI主導のマルチクラウド オブザーバビリティ。クラウド、ネットワーク、インフラのテレメトリを一元化された共通インテリジェンス層に統合し、根本原因の特定を劇的に迅速化します。
クラウド移行が進む一方で、オンプレミスネットワークの重要性は変わりません。アプリケーション、トラフィック、および依存関係がその両方にまたがる現在、ハイブリッド環境の運用管理が中核となっています。しかし、多くの組織では依然として、サイロ化された環境で個別に問題調査を行っています。
現代のアプリケーションはもはや孤立した環境では動作しません。複数のリージョン、プロバイダー、ハイブリッドネットワーク、そして分散した依存関係にまたがっています。しかし、一般的な監視手法では依然としてシグナルを個別に評価しているため、運用チームはクラウド、ネットワーク、インフラ間で手作業によるコンテキストの再構築を強いられています。
Selectorがどのようにクラウド、ネットワーク、インフラのテレメトリを単一の運用モデルに統合し、複雑な環境全体のコンテキストを維持しながら高度なマルチクラウド オブザーバビリティを実現するのかを解説します。
Selectorは、オンプレミスからクラウド、アプリケーションに至る接続性をマッピング。問題の発生源、波及経路、および影響を受けるサービスを可視化し、確実なマルチクラウド オブザーバビリティを提供します。
Selectorは、クラウド、ネットワーク、インフラの全シグナルに単一の相関分析モデルを適用。運用ノイズを劇的に削減し、真のマルチクラウド オブザーバビリティによって根本原因分析を迅速化します。
資産、サービス、依存関係、通信経路を単一のデータモデルで一元管理することで、ハイブリッド環境全体に必要な運用コンテキストをチーム間で維持できます。
合成監視と変更検知により、ユーザーへ影響が出る前に、接続性、遅延、設定変更の問題を迅速に検知できます。
Selector Copilotは、インシデントのコンテキストや運用データを既存のワークフローに直接組み込み、ツールの切り替えなしで迅速な調査を可能にします。
エンドツーエンドの運用経路を中心に構築されたSelectorは、新たな監視システムを作ることなく、高度なマルチクラウド オブザーバビリティをシームレスに拡張します。
断片化したシグナルから脱却し、相関分析に基づく調査によって平均修復時間(MTTR)を大幅に短縮。
関連するテレメトリを共通のコンテキストを持つ実用的なインシデントに集約し、対応効率を向上。
クラウド、ネットワーク、インフラの各チームに、全環境を網羅する単一の統合的な運用ビューを提供します。