騒々しいアラートノイズをシャットダウン
異常検知を使いこなす上で、迅速な検知と誤検知の排除は相反する課題です。VIA AIOps は、複数のメトリクスを連動させ、アラートノイズを限りなくゼロに抑えます。
What-IF分析による高度なシミュレーション
VitriaのVIA AIOpsは、What-IF分析という強力なシュミレーション用のダッシュボードを備えています。
閾値の変更によるモニタリングへの影響や、インシデントのクールタイムの設定が可能です。
閾値設定に付きものの、煩わしいトライ・アンド・エラーは必要ありません。
継続的なアップデートを全面的にサポート
異常検知の対象は変動し、導入当初は有効だった分析モデルも、時間とともに陳腐化します。
VIA AIOpsの検証フレンドリなモデリング環境を使えば、プログラミングのエキスパートでなくても、分析バリューチェーン・機械学習モデルを継続的にアップデート、デプロイすることができます。
洗練されたテンプレート
VIA AIOpsプラットフォームでは、様々なテンプレートが用意されています。異常検知とインシデント管理に使えるテンプレートとは、VIAで運用の効率化を達成したお客様からのフィードバックから生まれました。
VIA AIOps 主な機能
- 騒々しい異常通知（アラートノイズ）をブロックし、必要なものだけをインシデントに変換
- 閾値の自動計算と閾値変更の影響シミュレーション(What-IF分析)
- 重大なインシデントを判断し優先度を設定
- 発生したインシデントに関する解決の糸口や根本原因の特定
- インシデントの自動回避と問題解決処理の自動実行(セルフ・ヒーリング)
- 機械学習モデルのアップデートおよびデプロイマネージメント
- グラフィカルな開発プラットフォーム
高速データ収集
IoTのような1秒間に数十万件発生するデータも収集することが可能です。高速データ収集を活用し、イベント発生からアクションの自動化まで、瞬時に実行することが可能になります。
高度な分析
「記述的分析- 何が起きたのかを分析する」、「予測的分析-将来に何が起こりそうか予測する」、「処⽅的分析-結果を良くするためにどうすべきかを分析する」AI・機械学習をフル活用した高度な分析が行えます。
アクションの自動化
キーとなる現象や根本原因をみつける新しいアルゴリズム。 洗練された機械学習アルゴリズムにより、高度なアクションを実行。エラーの原因となる人間の介入は必要最小限に抑えます。
賢い可視化
問題の原因や改善が必要なポイントに気づける視覚情報を提供します。「what if」 分析でのシミュレーションも可能です。
自己修復
サービスやシステムの異常を検知し、人間の介入を必要としない自動アクションで問題を修復できます。
スモールスタート
スモールスタートで始めても、必要なだけ拡張できるスケーラビリティ。すぐに使えるテンプレートを活用しプロジェクトのリスクを軽減します。
製品情報
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