AIOps

パターンを学習し、障害の兆候をリアルタイムに検知

過去の稼働データをAIが継続的に学習し、障害につながる振る舞いを検出。 動的しきい値により、通常の監視では気づけない異常もリアルタイムに通知され、障害が顕在化する前に対応を開始できる体制を実現します。

将来のシステム状態を予測し、投資判断を最適化

蓄積されたメトリクスから、パフォーマンスやリソース使用量の変化をAIが予測。
最大1年先のキャパシティ需要を把握できるため、増強タイミングを見極め、
無駄のない投資判断が可能になります。

最大1年先のリソース利用を予測し、将来の需要に応じたキャパシティ計画を支援

根本原因だけを通知し、対応の精度とスピードを向上

アラートの裏にある構造的な要因を、トポロジー情報をもとに自動判別。表面的な異常ではなく、本質的な原因に絞った通知が届くことで、対応漏れを防ぎながら、MTTRを大きく短縮できます。

トポロジー構造を解析し、根本原因ではない機器を識別し通知を抑制

通常と異なる挙動を即座に捉え、影響を最小限に

通常と異なる挙動を早期に把握できます。