ユースケース
Kubernetesの監視
Kubernetes Navigatorの階層表示でKubernetesクラスターの健全性をすばやく把握。AIドリブンの分析でトラブルシューティングを迅速に行い、ドリルダウンしながらコンテキストに応じたログから詳細情報をすばやく確認して、MTTRを短縮。
Kubernetes環境のパフォーマンスを直感的に管理
Kubernetesの動作を監視
すぐに使える階層表示でノード、Pod、コンテナの状況を包括的に把握
コンテキストが重要
コンテキストを切り替えることなくKubernetesデータをインフラデータ、アプリケーションデータ、およびログと統合
AIドリブンの分析
異常なPodやサービスを自動的に表示するAIドリブンの分析でトラブルシューティングの時間を短縮
お客様事例
Namely社：Splunkの導入によってオブザーバビリティを実現し、エンジニアリングの生産性を向上
SignalFxは、すべてのKubernetesクラスターの健全性を把握できる優れた単一の情報源として機能しています。
完全に自動化されたKubernetes監視
ゼロタッチ設定とKubernetesコンポーネントのオートディスカバリーにより、スタック全体の監視をすぐに開始できます。また、コンテナ、ワークロード、インフラの関係が直感的にわかるマップが自動生成され、相関関係や因果関係をすばやく判断できます。
ダイナミックなクラスターマップ
事前構築済みのわかりやすいマップで、Kubernetesクラスターの健全性、相互依存関係、パフォーマンスの相関関係を把握できます。また、階層ナビゲーションでは、ノード、Pod、コンテナレベルにすばやくドリルダウンできます。さらに、ReplicaSet、デプロイ、ジョブなどのワークロードのパフォーマンスも可視化できます。
コンテキストを維持したログ管理
Splunk EnterpriseおよびSplunk Cloudのすぐに使用できるインテグレーションにより、コンテキストを切り替えることなく、根本原因をすばやく分析できます。また、KubernetesコンポーネントのライフサイクルイベントとAPIサーバーの監査ログを可視化することで、組織のセキュリティとコンプライアンス体制をより明確に把握できます。
Kubernetes Analyzer
インサイトや推奨事項を自動的に抽出するAIドリブンの分析によって、トリアージとトラブルシューティングを効率化できます。goroutineやコンテナ再起動の急増のようなシステムレベルの問題も、Historical Performance BaselineやSudden Changeなどの高度なアルゴリズムによって検出され、数秒でアラートが通知されます。
