ビジネスへの影響前にインシデントを特定し解決
Sumo Logicのデータを活用して、収益・コスト・顧客体験に関する問題を先回りして解決
確実性をもって事業を運営
異常検知と根本原因分析によって状況を把握する自律型分析を活用することができます。また、将来のKPIがリスクにさらされていないかを確認するために、ビジネスのトレンドを予測することも必要です。
リアルタイムで問題を自動検出し解決
Anodotは30の機械学習モデルを使用し、相関する異常をまとめて通知することで、根本原因の特定を迅速化します。これにより、未知のインシデントによる業務停止を未然に防ぐことができます。
リアルタイム予測で計画どおりの運用を維持
当社の実績ある機械学習モデルを分析基盤として活用することで、Anodotは運用指標を予測し、目標を達成できないリスクがある場合に警告します。
あらゆる状況を完全に把握
Anodotの強力で使いやすい異常検知技術により、顧客体験に影響が及ぶ前にインシデントを検出します。Anodotはあらゆるビジネス指標の通常の傾向を学習し、その変化を常時監視することで、検出までの時間を最大80%短縮します。これらすべてが設定なしで実現します。
使いやすいダッシュボードによりシステム全体のオブザーバビリティを確保
Anodotはすべてのデータを監視・相関分析し、発生段階のインシデントを捉えます。各アラートには、インシデントの属性、影響、相関関係、発生経過が含まれており、状況を把握するための完全なコンテキストを提供します。
迅速なインシデント対応トリアージ
Cloudflare Logpushを使用すると、最小限の設定でリクエストログを直接Sumo LogicまたはAWS S3に送信できます。クライアント、オリジン、ファイアウォール、キャッシュ、Cloudflareルーティングに関連する50以上のログフィールドから選択でき、タイムスタンプフィールドの時刻形式をカスタマイズすることも可能です。必要に応じて、ログの一部をランダムサンプリングして取得できます。
必要なアラートだけを表示
Anodotの自律型異常検知は、数十億件のデータイベントをスコア付きの精度の高い単一アラートに集約し、95％の高い検知精度を実現します。アラートの乱発や誤検知・見逃しが排除されるため、顧客やビジネスに影響を及ぼすインシデントへの対応に専念することができます。
