Network and Application Synthetics

適応型アラート検出

ThousandEyes は適応型アラート検出をリリースしました。これにより、機械学習フレームワークが取り入れられ、アラートシステムが大幅に強化されました。

イノベーションの概要

適応型アラート検出では、高度な機械学習(ML)アルゴリズムを使用して、よりインテリジェントで正確なアラートを提供します。リアルタイムのネットワークの状況に基づいて自動で検知条件を調整し、誤検出を減らしてアラートのフラッピングを最小限に抑えます。手作業での設定や微調整は一切不要です。ほとんどのお客様の環境において、このアラートルールのデフォルト値であるである中感度の設定で効果を発揮します。追加設定は不要ですぐに価値を実感できます。

主な機能:

  • 自動集約: アラートの発生量の微調整やしきい値の設定をしなくても、中感度ですぐに効果を発揮します。

  • 簡素化されたアラートルール: アラートをトリガーするのに満たさなければならない要件の頻度について考慮することなく、アラート条件の選択と感度レベルの調整のみで設定可能です。さらに ThousandEyes では異常値と問題を自動的に検出します。

  • アラートのフラッピングを軽減: トリガー条件とクリア条件を区別することによって、不必要なアラートノイズを最小限に抑えます。

お客様のメリット:

  • アラート疲れを解消:誤検出が低減され、真の問題の検出性能が向上しています。

  • 設定の手間を省く:適応型の集約が自動的に実行されるため、チームはアラートの設定ではなく問題の修正に注力できます。

  • よりインテリジェントなコンテキスト認識型アラート:ネットワークパターンを学習して、実用的なアラートを提供し、チームによるインシデント解決を迅速化できるようにします。

適応型アラート検出をセットアップするためのクイックチュートリアル:

  1. 適応型アラート検出を使用して新規のアラートルールを作成します。

  2. [Adaptive(適応型)] アラートと [Manual(手動)] アラートを切り替えます。

  3. 動的な基準設定の条件は [Adaptive(適応型)] アラートに継承されています。

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