Splunk Observability Cloud における AI の紹介

概要 #

人工知能（AI）と機械学習（ML）は、オブザーバビリティへのアプローチを変革しています。ルールやしきい値を手動で作成したり、膨大なデータを検索したりする代わりに、AI は以下のことを支援します

• 学習したパターンに基づいて異常を自動検出する
• 問題調査時に関連するコンテキストを提示する
• インテリジェントな相関分析により根本原因をより迅速に特定する
• ユーザーに影響が出る前に将来の問題を予測する
• よりスマートでコンテキストを考慮した通知によりアラートノイズを削減する

Splunk Observability Cloud の AI 機能 #

Splunk Observability Cloud は、プラットフォーム全体に AI と ML を統合しています

1. Related Content #

現在表示している内容に基づいて、関連するダッシュボード、ディテクター、リソースを提示するコンテキスト AI です。複雑な環境をより効率的にナビゲートできるよう支援します。

2. AutoDetect #

ベースラインを自動的に確立し、手動でしきい値を設定することなく環境固有の異常を識別する、機械学習を活用したディテクター作成機能です。

3. Tag Spotlight #

メタデータとタグ全体のパターンを調査し、パフォーマンス低下の原因を特定する AI 駆動の根本原因分析機能です。

4. Log Observer AI #

ログにおける高度なパターン認識と異常検出機能です。自然言語機能により、複雑なログデータの理解を支援します。

5. APM AI Assistant #

アプリケーションパフォーマンスのトラブルシューティングをインテリジェントにガイドし、トレースデータの理解とボトルネックの特定を支援します。

6. Predictive Analytics #

ML モデルを使用して将来のトレンドやキャパシティのニーズを予測する予測分析機能です。

ワークショップの前提条件 #

このワークショップでは、以下が必要です

• Splunk Observability Cloud 組織へのアクセス（トライアルまたは本番環境）
• Splunk Observability Cloud のナビゲーションに関する基本的な知識
• オブザーバビリティの基本概念（メトリクス、トレース、ログ）の理解

AI がオブザーバビリティの実践をどのように強化できるか、探索を始めましょう！