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Splunk4Ninjas Workshops

自動ディスカバリーワークショップ
Overview
1. PetClinic モノリスワークショップ
  Overview
2. PetClinic Kubernetes ワークショップ
  Overview
  1. 1. アーキテクチャ
  2. 2. 準備
    Overview
    1. OpenTelemetry Collector のデプロイ
    2. PetClinic アプリケーションのデプロイ
  3. 3. クラスターメトリクスの確認
  4. 4. 自動検出と設定
    Overview
    1. デプロイメントのパッチ適用
    2. APMデータの表示
  5. 5. APM Features
    Overview
    1. APM Service Map
    2. APM Trace
    3. APM Spans
    4. Service Centric View
  6. 6. Advanced Features
    Overview
    1. Always-On Profiling
    2. Trace Waterfall
    3. Database Query Performance
  7. 7. Log Observer
    Overview
    1. ログを確認する
    2. Related Content
  8. 8. Real User Monitoring
    Overview
    1. Verify RUM Data
    2. Follow RUM Traces
    3. RUM Waterfall
  9. 9. Workshop Wrap-up
Horizontal Pod Autoscaling
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OpenTelemetry Collector ワークショップ
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1. OpenTelemetry Collector の基本概念
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  1. 1. インストール
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    1.1 インストールの確認
  2. 2. Extensions
    Overview
    2.1 Health Check
    2.2 Performance Profiler
    2.3 zPages
  3. 3. Receivers
    Overview
    1. Host Metrics
    2. Prometheus
    3. Other Receivers
  4. 4. Processors
    Overview
    4.1 Batch
    4.2 Resource Detection
    4.3 Attributes
  5. 5. Exporters
    Overview
    5.1 OTLP HTTP
  6. 6. Service
    Overview
    6.1 Host Metrics
    6.2 Prometheus
    6.3 Resource Detection
    6.4 Attributes
    6.5 OTLP HTTP
  7. 7. 可視化
  8. 8. Develop
    Overview
    8.1 Project Setup
    8.2 Configuration
    8.3 Component Review
    8.4 Designing the Metrics
    8.5 Building Business Logic
2. Advanced OpenTelemetry Collector
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  1. 前提条件
  2. 1. Agent Configuration
    Overview
    1.1 Gateway Configuration
    1.2 Validate & Test Configuration
  3. 2. Building Resilience
    Overview
    2.1 Configuration
    2.2 Setup environment
    2.3 Simulate Failure
    2.4 Recovery
  4. 3. Spanのドロップ
    Overview
    3.1 設定
    3.2 Filter Processorのテスト
  5. 4. 機密データ
    Overview
    4.1 設定
    4.2 Attribute Processorのテスト
    4.3 Redaction Processorのテスト
  6. 5. Transform Data
    Overview
    5.1 Configuration
    5.2 Setup Environment
    5.3 Test Transform Processor
  7. 6. Routing Data
    Overview
    6.1 Routing Configuration
    6.2 Pipeline Configuration
    6.3 Test Routing Connector
  8. 7. Count & Sum Connector
    Overview
    7.1 Test Count Connector
    7.2 Sum Connector
    7.3 Test Sum Connector
  9. 8. Wrap-up
Splunk Synthetic Scripting
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1. 1. Real Browser Test
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2. 2. API Test
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Lambdaトレーシング
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Dashboard Workshop
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1. 1. Dashboards
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OpenTelemetry、Docker、K8sを実践で学ぶ
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O11y Cloud で問題を解決する
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Ingest Processor for Observability Cloud
Overview
1. 1. はじめに
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  1. 1.1 ワークショップ環境への接続方法
2. 2. Ingest Processor の仕組み
3. 3. Ingest Pipeline の作成
  Overview
4. 4. パイプラインの更新とメトリクスの可視化
  Overview
  1. 4.1 Ingest Pipeline の更新
  2. 4.2 Kubernetes Audit イベントメトリクスの可視化
5. 5. まとめ
Splunk IT Service Intelligence によるアラートと監視
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1. 1. はじめに
  Overview
  1. 1.1 ワークショップ環境への接続方法
2. 2. 基本的なアラートの作成
3. 3. ITSI でのサービスの作成
  Overview
  1. 3.1 O11y ベースのサービスの作成
  2. 3.2 AppD ベースのサービスの作成
4. 4. ITSI でのアラートの作成
5. 5. ITSI でのエピソードの作成
6. 6. ITSI での Observability Cloud Detectors の使用
Splunk Observability Cloud による Cisco AI Pods のモニタリング
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1. 1. ワークショップセットアップ
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2. 2. ワークショップ
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Splunk4Ninjas AppDynamics
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1. Application Performance Monitoring (APM)
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2. Server Visibility Monitoring
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3. Business iQ
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4. Browser Real User Monitoring (BRUM)
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5. Database Monitoring
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6. SmartAgent Deployment
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  1. リモートインストール
    Overview
    1. 前提条件
    2. 構成
    3. インストールと起動
    4. トラブルシューティング
  2. Jenkins 自動化
    Overview
    アーキテクチャと設計
    Jenkins セットアップ
    パイプライン作成
    デプロイワークフロー
  3. GitHub Actions による自動化
    Overview
    アーキテクチャと設計
    GitHub のセットアップ
    ワークフローの理解
    ワークフローの実行
  4. Ansible 自動化
    Overview
    セットアップと設定
    デプロイ
Zero-Code APM with OBI
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1. 1. ワークショップ概要
2. 2. Python Warm-up
  Overview
3. 3. OBI 適用前の Docker
  Overview
4. 4. Docker with OBI
  Overview
5. 5. Kubernetes
  Overview
6. 6. まとめ
AppD Dual Ingest
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1. 1. Overview
2. 2. AppD で実行
  Overview
3. 3. デュアルモードの有効化
  Overview
4. 4. Global Data Links
5. 5. まとめ
Splunk Observability Cloud によるエージェント型 AI アプリケーションの監視
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Splunk Observability Cloud によるエージェント型 AI アプリケーションの監視

品質問題の検出

15分

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Last Modified · Mar 30, 2026

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