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本書は、お客様のご参考のために原文の英語版を機械翻訳したものです。

英語版と齟齬がある場合、英語版の定めが優先するものとします。より詳しい情報については、本リンクをご参照ください。

問題を作成する

応用知能入門

アプライドインテリジェンス(AI)は、DevOps、サイト信頼性エンジニア、およびオンコールチーム向けのAIOpsソリューションです。

基本的に、適用されたインテリジェンスは、問題をより迅速に見つけ、トラブルシューティングし、解決するのに役立ちます。具体的には、アラートノイズを低減し、インシデントを関連付け、異常を自動的に検出するハイブリッド機械学習エンジンです。データとフィードバックに機械学習を適用することで、適用されたインテリジェンスは機能を改善し、時間の経過とともによりスマートなコンテキストを提供するように設計されています。

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データソースを適用されたインテリジェンスに接続した後、潜在的な問題を探し、フィードバックに基づいて改善します。

なぜ応用インテリジェンスを使用するのですか?

インシデントにどのように対応するかは、会社にとって数千ドルまたはクリックを意味する可能性があります。適用されたインテリジェンスは、問題をより迅速に解決するのに役立ちます。

機能

説明

トラブルシューティングとインシデントへの対応

私たちのソリューションは、お客様のインシデントを理解し、次に何をすべきかのアイデアを提供します。いくつかの例をご紹介します。

  • サイト信頼性エンジニアリングのゴールデンシグナルに基づいて、インシデントを自動的に分類します。
  • 根本的な問題に関連する可能性のあるスタック内のエンティティを特定します。
  • 歴史的背景を踏まえた事件への対応を提案する。

ノイズが少なく、より多くの焦点が得られる

ツールとシステムがより複雑になると、アラートノイズがDevOpsとSREチームを圧倒する可能性があります。適用されたインテリジェンスは、関連するインシデントを相互に関連付け、ノイズを抑制します。そのため、人間の行動が必要な場合にのみ通知されます。

ハイブリッド・アプローチによるインシデント

アプライドインテリジェンスは、組み込みの入力と知識およびフィードバックを組み合わせることにより、インシデントを合理化します。時間の経過とともに、システムはより正確な洞察を提供します。例えば:

  • 私たちの相関・分類エンジンは、お客様のフィードバックに基づいて調整します。
  • 生産データに基づいて、新しい相関ルールを自動的に提案してくれます。
  • デシジョンビルダー を使って、カスタムロジックを作成することができます。

自動異常検知

アプライドインテリジェンスは、 APMで監視されているすべてのアプリケーションで自動異常検出を提供します。スループット、遅延、エラー率の異常を検出します。アクションは必要ありません。利点は次のとおりです。

  • 設定は必要ありません。
  • 自動的に浮上した異常情報を異常情報フィードで確認できます。
  • さまざまなNewRelicアクティビティストリーム(たとえば、New Relicホームページ)でそれらを参照してください。
  • NRQL クエリを実行する機能 異常が発生した場合、そのデータを使ってカスタムダッシュボードを作成することができます。

インシデントインテリジェンスで根本原因を特定する

適用されるインテリジェンスの一部として、インシデントインテリジェンスは、インシデントイベントを相互に関連付け、環境内のノイズを減らすのに役立ちます。これを使用すると、すべての問題の概要を取得し、提案されたレスポンダーを確認し、独自の相関ロジックを構成できます。

開始するには、インシデントインテリジェンスを参照してください。

プロアクティブな検出で未知数を見つける

適用されたインテリジェンスのもう1つの機能は、プロアクティブな検出です。予防的検出は、デフォルトでは常にオンであり、異常を検出します。これらの異常は、適用されたインテリジェンス異常フィード、New Relicアクティビティストリームで表面化され、クエリを実行したり、アラートを送信したり、ダッシュボードに追加したりできます。異常はSlackに送信するか、Webhookを介して送信したり、インシデントインテリジェンスの相関関係や問題通知のソースとして追加したりできます。プロアクティブな検出は、分析ページを介して異常とアラートの自動分析も提供します。

開始するには、予防的検出を参照してください。

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