新しいMobotは、自然言語を使用してチームがデータを探索し理解するのに役立つ会話型AIアシスタントです。オブザーバビリティで最も時間がかかるタスクの1つであるモニターの作成と構成に、同じ機能を拡張しています。
モニターを手動で設定するには、正確なログ検索クエリを記述し、適切な検出方法を選択し、閾値をチューニングし、通知ルーティングを構成する必要があります。また、サービスに実際に意味のあるトリガーウィンドウを計算する必要があります。これは、実際の問題をキャッチするモニターと、単にノイズを追加するモニターの違いになる可能性があります。このプロセスは時間がかかる可能性があり、特に組織に新しい人やSumo Logicの使用に不慣れな人にとっては困難です。そのため、モニター作成を会話型にしました。
新機能
会話型モニターの2つの主な機能は以下の通りです：
- 作成：監視したい内容を説明すると、Mobotが残りの処理を行い、クエリを生成し、検出方法を推奨し、閾値を構成し、レビュー用のモニターを準備します。
- 構成：推測に頼るのではなく、Mobotは履歴データを分析してトリガーウィンドウ、アラート条件、通知ルーティング、および標準化されたメタデータを推奨します。
会話型モニターは、ログベースのモニターの静的、異常、および外れ値検出をサポートしています。また、すべてのステップで人間が関与する状態を保ちます。モニターの作成、編集、および表示を管理するのと同じロールベースアクセス制御（RBAC）がMobotに適用され、Mobotが作成するすべてのモニターは公開前にあなたの確認が必要です。
例：チェックアウトレイテンシーモニターの作成
コンテキスト：エンジニアが新しいチェックアウトサービスをリリースしており、本番環境に移行する前にアラートを設定したいと考えていますが、閾値の手動チューニングに午後を費やしたくありません。
開始プロンプト： 「チェックアウトレイテンシーを監視し、異常に見えたらアラートしてください。」
Mobotがどのように対応するか：Mobotはチェックアウトサービスのレイテンシーフィールドを特定し、履歴的な分散を評価し、ローリング5分ウィンドウを使用した異常ベースの検出を推奨します。チームの既存のアラート構造と一貫性のある名前とタグを持つモニターを提案し、重大な違反をオンコールのPagerDutyチャネルにルーティングすることを提案します。エンジニアは「閾値を10%に変更」と入力してそれを厳しくし、確認します。
結果：正しいクエリ構文とルーティング変数を事前に知る必要がある手動ビルドの代わりに、3つの会話ターンで本番環境対応のモニターが完成します。
重要な理由
Mobotで会話型にモニターを作成することで、学習曲線が排除されます。Sumo Logicのクエリ構文と環境の微妙な点を学ぶ代わりに、自然言語で監視したい内容を説明でき、経験レベルに関係なく数分で動作するモニターを手に入れることができます。
Mobotはまた、実際のデータに基づいて適切なアラートタイプ、閾値、および通知ルーティングを提案する作業も引き受けるため、新しいサービスの「正常」がどのように見えるかを推測する必要がありません。これは実際の時間短縮につながります：手動モニター構成の午後が数回の会話ターンになります。
自分で試してみてください
会話型モニター作成は、ほとんどのSumo Logicのお客様向けに本日から利用可能です。開始方法については、ヘルプドキュメントをご確認ください。
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