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ユースケース
エージェントのパフォーマンス、品質、挙動に関する問題の根本原因を、ハルシネーション(幻覚)、バイアス、プロンプトインジェクション、PII漏えいなど、品質とセキュリティのメトリクスと併せて評価します。GPUとメモリーの使用率やTime to First Token (出力開始までの時間)など、AIコンポーネントの影響を可視化することで、パフォーマンスと効率の低下につながるコスト、ボトルネック、スパイクを管理します。
「監視によってサービス障害を未然に検出できていることを示せれば、監視ツールへの投資がビジネス価値を生み出していることを証明できます」
Progressive社、ドメインアーキテクト、Jon Moore氏
エージェント型AIを活用して、顧客が気づく前に問題を検出し、解決します。MTTR (平均解決時間)が大幅に短縮され、手作業が削減されるため、チームは重要な業務や建設的な取り組みに集中できます。
「多数の異なるシステムとさまざまなエンドポイントが存在するため、すべてを把握することは不可能です。したがって、効率性だけでなく、未知の異常を特定し、そのデータから専門家レベルのインサイトを得られることも重要になります」
REPAY社、プラットフォームエンジニアリング担当バイスプレジデント、Van Wolfe氏
リアルタイム監視、インテリジェントなアラート、自動化された根本原因分析により、Kubernetesインフラを完全に可視化します。パフォーマンスのボトルネック、リソースの制約、および設定上の問題を、クラスター全体ですばやく特定できます。
「私にとって最大の勝利は、店舗スタッフから、ITの問題がしばらく発生していないと言われることです。私はいつも『実は発生しているんだけどね。店舗の皆が察知する前に修正してしまうから気づかないだけなんだ』と種明かしします」
Specsavers社、オブザーバビリティ/自動化担当リーダー、Andy Slater氏
完全忠実な分散トレーシングを使用してマイクロサービスを検出、マッピング、および監視しながら、AI SREトラブルシューティングエージェントを使用してAPMとインフラメトリクスを関連付けることで、環境全体から根本原因を探り出します。
「当社は、最終的に2つの理由でSplunk Observabilityの導入を決めました。1つ目はOpenTelemetryのサポートです。Irdeto社内ではOpenTelemetryを熱心に支持しており、すべてのトレースをその標準に沿った形で取得したいと考えていました。2つ目の決め手となったのは、インターフェイスに関して開発者とエンジニアから寄せられたフィードバックと、ログからトレースへの移動のしやすさです」
Irdeto社、オペレーションディレクター、Andy Shaffer氏
モノリシックアプリケーションでもマイクロサービスでも、新たな変更による問題をすばやく検出し、原因を高い精度で特定して、サービスのパフォーマンスを最適化することにより、問題解決を効率化
基本的なアップタイムの維持とパフォーマンスの監視だけでなく、それを超える機能を提供し、デジタルエクスペリエンスを向上
インテリジェントなイベント管理とITSMとの統合により、サービスの健全性を監視して、サービスレベル契約の遵守を支援
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