サービス分析ダッシュボードとグラステーブル
サービスの健全性を追跡しサービスとその基盤となるインフラストラクチャの相関関係を可視化する事前構築済みのダッシュボードで、業務運営とともにパフォーマンスを監視できます。
予測分析
機械学習アルゴリズムとサービスの健全性スコア履歴によって、インシデントの発生を予測します。動的しきい値と異常検出では、観測された動作や過去の動作に基づいてルールが自動的に更新されるため、常に最新の判断でアラートを生成できます。
インテリジェントなイベント管理
複数のソースからイベントを収集し、情報を補強して、単一のアラートフレームワークにまとめます。システムにデータが入力されると、リアルタイムのイベント相関付けを自動実行してアラートを生成すると同時に、あらかじめ定義された機械学習ポリシーを適用してノイズを即時に低減します。インシデントはサービスのスコアと影響度に応じて自動的に優先順位付けされます。
お客様事例
TransUnion社：エンタープライズ監視と機械学習のためのSplunkソリューションに投資
顧客ボリュームのパターンを理解することは、ビジネスにとって重要なことです。Splunkの機械学習機能を利用すれば早期の調査が可能となり、シームレスなカスタマーエクスペリエンスを実現できるのです
