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ユースケース

クラウドネイティブ環境での問題の特定

トラブルシューティング時に、システム全体のコンテキストに基づいて、複雑なクラウドネイティブ環境をすばやく調査し、問題を迅速に解決できます。

課題

規模を拡大しても問題を増やさない

クラウドネイティブ環境で問題を調査して特定するには、マイクロサービス、Kubernetes、API、サーバーレス関数の複雑に広がる依存関係をたどらなければならないことがよくあります。複数の監視ツール、サンプリングされたデータ、連携しないUIを使用していると、こうしたトラブルシューティング作業が非効率的になります。

解決策

システムについて手動では得られないコンテキストを獲得

検出に要する時間を短縮 検出に要する時間を短縮

環境全体をエンドツーエンドでリアルタイムに可視化

クラウドインフラから、モノリシックアプリケーション、マイクロサービス、Web、モバイルまで、本番環境全体をリアルタイムで可視化

予測分析 予測分析

マイクロサービス環境で問題の“原因”をすばやく特定

AIを活用してトラブルシューティングを迅速化し、顧客やサービスに特に影響の大きい問題をピンポイントで特定

コードデプロイの可視化 コードデプロイの可視化

問題のあるコードを行単位で検出

コードがメモリーやリソースに与える影響を把握し、すべてのサービスのすべてのトレースを最小限の負荷でコードと関連付け

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トラブルシューティングを迅速化

Webやモバイルのエクスペリエンスからバックエンドサービスまで、あらゆるトランザクションを簡単に調査できます。問題を再現することなくステップ単位でトラブルシューティングして、最初に修正すべき問題を特定できます。

Splunk Observabilityは、複雑な環境を可視化し、データを行動につなげることで、お客様がより優れた製品をより迅速に提供できるようにするという当社のミッションを支えています

Glenn Trattner氏、 Quantum Metric社COO (最高執行責任者)
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インテリジェントなタグ付けと分析を活用

ビジネス、インフラ、アプリケーションに付けられたすべてのタグを1カ所で確認して、重要なサービスコンポーネントの遅延やエラーの傾向を時系列で簡単に把握できます。

Splunkがあるからこそ状況がすぐに把握でき、迅速な改善活動につながりました。メンバーにもこの危機感が素早く共有できるようになったことも大きなメリット

株式会社カインズ
デジタル戦略本部 デジタルソリューション
プロダクト開発部 部長
菅 武彦 氏

AIを活用して問題をすばやく特定

AIベースのインスタントトラブルシューティングなら、個別のダッシュボードを切り替えながら手動で調査をしなくても、サービスや顧客に特に影響の大きい遅延やエラーの原因を自動的に特定して、問題に効率的に対応できます。

Splunkは、すべてのログ、メトリクス、トレースを収集して、プラットフォーム内で起きているイベントを私たちに理解しやすい形で提供し、疑問があればすぐに答えてくれます

Matt Coddington氏、 Care.com社DevOps担当シニアディレクター
rba

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