Speak to a rep about your business needs
See our product support options
General inquiries and locations
Contact Us
会社全体のオブザーバビリティなど、AIOpsの効果を追求するうえでの重要な最初のステップは、データ収集です。Multi-Source Observability Data Ingestion は、データ収集の初期段階のガイドとして、AIOpsプラクティスの基盤となるデータソースを確立します。
ツールのクリックアンドコネクト機能を使用して事前に構築されたコネクタを簡単に有効化し、オープンAPIにアクセスしてサードパーティ製品からのデータを無制限に統合することができます。クラウドベース、オンプレミス、ハイブリッドのいずれも、環境全体からデータソースに接続できます。データソースにつながると、ルールを記述する準備が整います。
次に、各ソースから収集するデータのタイプを定義します。測定基準、イベント、ログ、およびアラートだけでなく、トポロジーも取り込むことができます。データの更新頻度を選ぶこともできます。
これらのルールの作成する際に、スクリプトに関する予備知識は必要ありません。
環境全体からデータが流入したら、Topology Reconciliationの準備が整います。Topology Reconciliationツールは、定義を標準化し、重複などの問題を解決し、Dynamic Service Modeling、 サービス稼働状況ダッシュボード、およびAIイベント相関などの機能を強化できる包括的なデータレイクを作成します。
パブリッククラウド、プライベートクラウド、データセンター、モニタリングツール、APMツールなど、あらゆるソースからデータを取得し、実用的なものにします。
複雑なデータ取り込みプロセスを一元化および簡素化して、データサイロを完全に排除します。
スクリプトの知識を必要としない使いやすいインターフェイスを使用すると、データに関する新たな知見に容易にアクセス、表示できます。
信頼できる唯一の情報源を作成することで、手作業によるデータ収集とプロセスを不要にし、IT 環境を必要とする人に便利な可視性を提供します。
「（BMC Helixにより）資産を正確に把握できるようになったため、コスト削減の機会を特定できるようになりました。例えば、アウトソーシングプロバイダーが当社に請求する金額が、コンピューティング環境を構成する資産の数を反映しているか確認することができます。」
Telefonica シニアマネージャー
統合の一例：
