ユースケース

Kubernetesをリアルタイムで監視

Kubernetes Navigatorを使用することで、DevOpsチームはKubernetesクラスターの健全性をすぐに利用できるわかりやすい階層ビューで表示できます。また、AIベースの分析によってトラブルシューティングの時間を短縮し、Logs in Contextのドリルダウン機能によって詳細な情報をすばやく入手することでMTTRを短縮できます。

Kubernetes環境向けのリアルタイム監視とAIドリブン分析の一般提供を開始

Kubernetes環境のパフォーマンスを直感的に管理

Kubernetesの動作を監視

ノード、ポッド、コンテナの階層ビューを設定不要で使用できます

コンテキストが重要

コンテキストを切り替えることなくKubernetesデータをインフラストラクチャデータ、アプリケーションデータおよびログと統合できます

製品機能
Kubernetes環境のパフォーマンスをかつてない速さで把握して管理
完全に自動化されたKubernetes監視

Kubernetesコンポーネントの自動検出を使用したゼロタッチ設定により、スタック全体の監視をすぐに開始できます。また、コンテナ、ワークロード、インフラストラクチャのリレーションシップマッピングを自動かつ直感的に実行できるため、相関関係と因果関係をすばやく判断できます。

ダイナミックなクラスターマップ

事前に構築され、情報が整理された表示機能を使用して、Kubernetesクラスターの健全性、相互依存関係、パフォーマンスの相関関係を把握できます。また、階層ナビゲーションを使用すると、ノード、ポッド、コンテナレベルに数秒ですばやくドリルダウンできます。さらに、ReplicaSet、導入、ジョブなどのワークロードのパフォーマンスも可視化できます。

コンテキストを維持したログ管理

Splunk EnterpriseやSplunk Cloudと容易に統合することができ、コンテキストの切り替えをなくして根本原因分析の時間を短縮できます。また、KubernetesコンポーネントおよびAPIサーバーの監査ログにあるライフサイクルイベントを可視化することで、セキュリティ体制とコンプライアンス体制を簡単に把握できます。

Kubernetes Analyzer

インサイトや推奨事項を自動的に表示するAIベースの分析を使用して、トリアージとトラブルシューティングの時間を短縮できます。goroutineやコンテナの再起動、アラートの急増のようなシステムレベルの問題も、Historical Performance Baselines、Sudden Changeなどの高度なアルゴリズムで数秒以内に検出できます。