VIA AIOps Application

VIA AIOpsの特徴

エンドツーエンドのサービス保証

VIAは、高度なリアルタイム分析によってライフサイクル全体を自動化し、アラームのノイズ除去から異常検知、パフォーマンス管理、サービススタック全体の予測分析までを行います。

障害管理とパフォーマンス管理のための単一のソリューション

VIAは、クラウド環境と従来の環境の両方をサポートし、単一のソリューションで運用サイロを越えた障害およびパフォーマンス管理プロセスを実現します。

フルスタック・オブザーバビリティ

VIA AIOpsは、メトリクス、イベント、ログ、トレースを含む複数のデータストリームを受け入れます。非同期イベントと時系列データの両方をサポートしています。インフラ、アプリケーション、ネットワークのパフォーマンスがすべてUI上で確認できます。

サービス層やアプリケーションを超えた自動インシデント管理

テクノロジースタック全体から送られてくるシグナルをグループ化します。AIによる相関関係と親和性の分析により、イベントとシグナルが関連しているかどうか、それらを一緒に扱うべきか別々に扱うべきかを判断します。一緒に処理する必要がある場合は、根本原因を定義した上で、単一のインシデントを宣言します。この機能により、障害やパフォーマンスの問題を検出して解決するまでの平均時間が短縮され、運用スタッフの全体的な効率が大幅に改善されます。

MIBデータの取り込みを自動化

MIBデータの取り込みに対応しています。これにより、何千行ものコードと、データ準備に必要な手作業のステップが不要になります。ベンダーやプログラミングをしなくても、新しいトラップを捕捉し、すぐに現場に展開することができます。

VIA AIOpsと他のAIOpsプラットフォームとの違いは何ですか?

季節性のあるベースラインや日ごとのベースラインを継続的に更新

すべての指標とイベントの流れに季節性を持たせることで、異常値や外れ値を迅速に検出することができ、単純な閾値で生じる膨大なアラートノイズを削減します。

単純な時間相関ではない「イベント相関」

サービス層内およびサービス層間のインシデントのグループ化は、時間だけでなく、親和性やビーコンやトリガーの存在に基づいて行われます。単純な時間的相関関係とは異なり、行動の変化は、特に複雑な状況下での根本原因の特定に役立ちます。

オントロジーを活用した分析

オントロジーは、デバイス、インフラ、顧客、その他のコンテキスト情報にわたる論理的、位相的、物理的特性に関する情報を収集します。これにより、より深くリッチなメタデータを提供し、サービスエコシステム全体の異常検知を加速します。

サポートされているアプリケーションのミッションクリティカルなクラウドモニタリング

VIAは、クラウドネイティブな環境で実行し、データを収集するように設計されています。  クラウドネイティブなメトリクス収集システムからの異なる入力フォーマット、エンコーディング、チャンネルをタグ付けせずに組み合わせることができます。これにより、クラスターを縦横に横断するモニタリングが向上します。

CISCO DEVNET SOLUTIONS PLUS:

VIAはシスコの認定パートナーであり、DevNet Solutions Plusプログラムの一部で、シスコのグローバル価格表から直接購入することができます。

VIA AIOpsは、テクノロジースタック全体の障害管理、パフォーマンス管理、および変更保証をサポートするエンドツーエンドのサービス保証機能を提供します。

VIA独自の機能とAI、MI、リアルタイム分析の使用により、従来の環境だけでなく、クラウドベースのアプリケーション環境においても、障害やパフォーマンスの問題をより早く検出し、解決する能力を提供します。

VIA AIOpsエンド・ツー・エンドのサービス保証

  • 数十億のデータポイントの解析に対応
  • ミッションクリティカルなアプリケーションを確実にサポート
  • 既存のサービス管理・監視システムとの統合が可能
  • ストリーミングデータをリアルタイムで収集、エンリッチメント、分析
  • クラウドおよび従来型の環境をサポートし、運用上のサイロを越えた障害およびパフォーマンス管理プロセスを実現
    垂直および水平方向のアプリケーションとワークロードのレイヤーを横断した分析と根本原因の特定
  • インテリジェントでタイムリーな洞察により、既存の運用システムをより効率的に
  • インシデント管理システムや既存のツールとの統合により、チケットのオープン、クローズ、アップデート、適切な修正エージェントの起動、イベントの症状に影響を受ける他のチームへの通知が可能
  • システムの動作の原因と理由を明らかにし、アグレッシブな対応を可能にする
  • アプリケーションやサービスの依存関係を学習・教育し、包括的なオントロジーを構築
  • メトリクスやイベントストリームに対して自動的に計算された日中の季節ベースラインを用いて、高度な異常検知を実現
  • データが収集されると、各指標や次元のベースラインを継続的かつ自律的に更新
  • 単純な閾値境界条件では見逃してしまうシグナルや異常値を捕捉
  • 時間的な相関関係だけでなく、オントロジー的な重なりも含めた親和性分析により、診断分析を加速させ、根本原因を見つけるための変化を特定
  • テクノロジースタック全体からのシグナルをグループ化することで、ノイズを減らし、根本原因を特定
  • AIによる相関関係と親和性分析により、イベントやシグナルが関連しているかどうか、それらを1つのインシデントとして扱うべきか、別々に扱うべきかを判定
  • 人工知能と人間の知能を組み合わせて、システム構成の変更に関するwhat-if分析を行い、システムパフォーマンスをさらに最適化する
  • 直感的でダイナミックなUIとペルソナベースのビュー
  • 最適な情報を、最適なタイミングで、最適な人に通知
    • ダッシュボード、グラフィック、テーブルビュー
    • 柔軟でダイナミックなアドホック・フォレンジック分析
    • 状況、問題、インシデントに応じて自動的に作成されるビュー
  • メトリクス、ログ、イベント、トレースデータの受け入れ

    • アプリケーション、ネットワーク、インフラ監視ツールのネイティブコネクタでのデータ取り込み

    • 標準・非標準フォーマットのRAWデータの取り込み

  • クラウドネイティブ環境において、様々なソースからデータを収集し、実行

  • VIA の Signal Onboarding により、新規のデータ・フィードでも1時間以内で接続・取り込めます

    • 特定のデータモデルやデータ仕様に適合するデータが不要

    • データセットの取り込みと解析のためのローコード開発環境

  • 障害およびパフォーマンス管理に使用するMIBデータのキャプチャを自動化