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AIとデータ分析により、ビジネスとアプリケーションインテリジェンスを展開

見栄えのするダッシュボードと時折のスナップショットによる詳細は、アプリケーションパフォーマンスの問題において、多くの場合微妙で相互依存する原因を正確に特定するのにもはや十分ではありません。今日のITパフォーマンス調査担当者は、より優れた、より多量の完全な診断データを準備し、そのデータを多様な観点から集計して視覚化するための様々な分析ツールを使う必要があります。

SteelCentral AppInternalsがあれば、インサイトをすばやく明らかにし、ビジネスが影響を受ける前に問題を積極的に解決することができます。直感的なクエリ、機械学習アルゴリズムと革新的な視覚化を使って、パフォーマンスに関するあらゆる質問への回答をただ数回クリックするだけで得ることができます。

AIと機械学習

  • 正確な分析のために高解像度メトリックスと完全な診断データを活用
  • 異常なパフォーマンス状態を警告する自動異常検出を活用して、エンドユーザーサービスレベル契約 (SLA) が違反される前に事前の策を講じる
  • パフォーマンス「クラスタ」と「相関」に基づくパターン認識により思いも寄らない問題を明らかにして、一連の関連するトランザクションとメトリックスを特定し、極めて検出困難な問題の原因をすばやく見つけ出します

ビジネスに関わるインサイト

  • 何十億ものトランザクションにまたがってインデックス付けされた、ユーザーとビジネスのペイロードの詳細を含むトランザクションレコードに適用されるシンプルなクエリを使用して、ビジネス関連のレポートをすばやく生成し、パフォーマンス履歴を比較、または掘り下げてさらなる分析を行います
  • 処理に必要な時間、量または財務的価値から最も重要なトランザクションに関わるバックエンドコンポーネントを特定し、全体的なビジネスへの影響が最も大きい開発作業の優先順位を付けます
  • 完全に統合されたログ分析は、トラブルシューティングを強化します。このログ分析を使用して、アプリケーションログメッセージを通して簡単に検索を実行し、エラーまたは例外を生成したメソッドを即座に理解し、影響を受けたビジネストランザクションとユーザーをすべて特定することができます

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