分析の自動化
すべての監視対象から収集した性能情報は膨大であるため、性能問題の予兆を的確に検知することは非常に困難です。人手でおこなうには、高度な分析スキルと多大な工数が必要となり、性能問題の発生を即時に発見することが難しくなる恐れがあります。
System Answer G3 では、大量の性能情報からシステムの変動をリアルタイムに検知することができるため、問題発生後の対応ではなく、発生前に対策をおこなうことが可能になります。すべての性能情報を対象に、長期的および短期的な 2 つの視点から自動で分析をおこなうことで、対策に必要となる有益な情報を出力します。
●長期的な傾向（パターン学習） ＝ いつも通りか
●短期的な変化（変動検知） ＝ 安定しているか
▼Point１：サイレント障害の検知（長期的なシステム傾向の把握）
過去の稼働状況を自動学習し、算出した平均値をベースラインとします。そこに、標準偏差を用いた揺らぎを考慮して、稼働傾向を自動表示します。取得データと稼働傾向に大きく乖離があった場合に、「いつもと違う」状態として、リアルタイムで検知をおこないます。
▼Point２：急激なシステム変動の検知（リアルタイムでのトレンド分析）
独自の検知手法を用いて、監視項目の変動をリアルタイムで分析することにより、短期的な上昇傾向や下降傾向を把握することができます。システムが安定しているかどうかという観点から、急激なシステムの変動を検知します。
クラウド環境監視（AWS/Azure）
▼AWS 監視
Amazon Web Service 環境の監視にも対応しています。CloudWatch を活用して各サービスのリソースに関する性能情報を収集することにより、オンプレミスからクラウドまでシステム全体を一元的に把握することができます。外部から直接接続できないホストの監視や、CloudWatch で取得する詳細な情報にもとづいた予兆検知も可能です。
▼Azure 監視
Microsoft Azure 環境にも対応しています。Azure Monitor を活用して性能情報を収集することにより、オンプレミスから仮想環境、Azure までシステム全体を一元管理することが可能です。Azure の適切なリソース配分や、スケールイン・アウトの根拠ある判断、障害発生時の原因の切り分けなどを実現することができます。
