機械学習

AppDynamics とシスコがアプリケーションとビジネスに関するインテリジェンスを継続して提供

ML および AI における AppDynamics とシスコの優位性

AppDynamics は APM 機械学習のパイオニアとして、アプリケーションとビジネスの状態について、コンテキストに応じたインサイトを提供します。また、パフォーマンスの低下を予測し、影響が出る前にアラートを出します。現在はシスコと連携して業界で最も充実している膨大なデータを学習し、デジタルファーストの世界でお客様のビジネスを成功に導くよう支援しています。

パフォーマンスのベースラインを設定し、正常な状態を把握する

動的かつ自動的にパフォーマンスベースラインを設定し、コードレベルでの診断に基づくアラートを提供します。

  • 動的にパフォーマンスベースラインを設定することで「正常な」状態を自動検出

  • しきい値を超えた場合にのみ即時にアラートを発行

  • ServiceNow、PagerDuty、Jira などのサードパーティ ソリューションと統合可能

  • 直感的なイベント駆動型のデータ処理モニタにより、ローレベルのインシデントのエスカレーション、判断、修復が可能

アプリケーションのパフォーマンスに関する問題の根本原因を把握する

応答時間の悪化に関連するメトリクスが自動的に表示されるため、迅速にトラブルシューティングできます。

  • 機械学習アルゴリズムを適用し、ノードの平均応答時間に関する KPI に基づいてパフォーマンスの異常を自動的に判断

  • パフォーマンスの悪化を示すメトリクスを特定し、メトリクスごとの KPI にどの程度の影響を及ぼす可能性があるかを提示

  • 問題を引き起こしているコードの行、関数、スレッド、データベース呼び出しを正確に特定

ビッグデータを迅速に処理

データが到着次第ミリ秒単位の精度で、1 秒あたり数百万レコードを取り込んで処理し、分析します。

  • ビジネストランザクションの処理中にビジネスイベントとメトリクスを関連付ける、特許取得済みのデータモデル

  • 大量のデータが到着次第、保管する前に処理

  • 機械学習アルゴリズムと専門分野の知識/モデリングに関するライブラリ

柔軟なインフラストラクチャに導入されたマイクロサービスの分析

アプリケーション、コンテナ、ベースとなるホストのメトリクスを継続して相互に関連付けます。

  • マイクロサービスを使用する個々のビジネストランザクションを意識することなく KPI を追跡可能

  • パフォーマンスの異常値のパターンを時系列で視覚的に提示し、迅速な診断と解決をサポート

  • マイクロサービスおよびインフラストラクチャノードに関する履歴データを保持し、マイクロサービスの過去および将来のインスタンスと関連付ける

「AppDynamics によって、検出までの平均時間が数時間から 10 分未満に短縮されました。これは私たちにとって大きな成果です」

Alaska Airlines 社 ソフトウェア エンジニアリング マネージャ Nemo Hajiyusuf 氏


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デモを見ることで、AppDynamics の利点を理解できます。