大手企業はCoralogixではなくSumo Logicを選んでいます

Sumo Logic は、スキーマレス取り込みと、パイプラインのチューニングや継続的な再構成を必要としない SaaS モデルにより、継続的な運用努力を削減し、ニーズが変化するにつれてチームが新しい質問を調査できるようにします。

Coralogixはユーザーが管理するパイプラインと解析ルールに依存しており、データ形式やユースケースの進化に応じて更新する必要があるため、環境の規模が拡大すると運用の手間が増えます。

Sumo Logicは、構造化ログと非構造化ログを横断する柔軟なクエリにより、取り込み後に新たな疑問が生じた場合でも、チームが自由にデータを探索できるようにします。

Coralogixの調査は、データがどのように解析され、ルーティングされたかに依存するため、新しい問題や予期しない問題をトラブルシューティングする際の柔軟性が制限される可能性があります。

Sumo Logic は、チームが何を調査する必要があるか常に事前にわからない環境のために構築されており、過去のデータを新しい分析に再利用できます。

Coralogixは一般的に、データが既知のユースケースを中心に構造化されていると想定しているため、新しい質問が出現した場合に調整が必要になることがあります。

Sumo Logic Dojo AI は、調整された説明可能な AI エージェントを使用して調査を積極的にガイドし、構造化された分析とワークフローに組み込まれた明確な次のステップによって、チームがアラートから解決に進むのを支援します。

Coralogix Olly AI は、観測可能性データから自然言語による回答と表面化されたインサイトの提供に焦点を当てていますが、より深い調査と解決には、通常ユーザーが基盤となるデータを手動で探索し接続する必要があります。

Sumo Logicは、コストに影響するインジェスト時の決定を減らし、柔軟な調査をサポートするように設計された統一クレジットモデルを使用しています。

Coralogixもユニットベースのモデルを使用していますが、消費量はパイプライン構成の選択に大きく影響されるため、使用状況の変化に応じてより綿密な運用管理が必要になる可能性があります。