多すぎるデータは、データが未統一な場合は特に、データがまったくない状態と変わりません。単一のプラットフォームでデータを統合して標準化すれば、すべてのモニタリングツールの全データを包括的に把握できます。オンプレミスとクラウド内のワークロードの状態を、統一された形で正確にリアルタイムで知ることができます。データのサイロ化や会議で責任を追及される事態はもう生じません。オペレーターとSREの意思決定が容易になります。
インサイトを得ないモニタリングは、サービスの中断やユーザーの不満につながります。AIが異常検知、イベント相関、根本原因特定などのすべてに対応するため、未加工データが迅速にインテリジェントなインサイトに変換されます。説明が可能な機械学習モデルでは、オペレーターは状況を明確に把握できるため、AIを信頼できるようになり、環境に応じたAIのトレーニングが可能になります。AIの学習が進むほど、チームの作業は速くなり、アップタイムの目標達成度が向上します。
コストのかかる手作業はITパフォーマンスの低下につながります。検出、モニタリング、ルーチンの問題解決を自動化すれば、煩わしい作業をリストから消去できます。監視機能を自動化すると、一般的な問題を最大95%解決できます。事前に構築された1,000のワークフローと、統合されたローコードオーケストレーションエンジンが、それを容易にします。これにより、複数のチーム、ツール、環境にわたって最高のパフォーマンスを実現できます。
