*この記事は、"Oracle Cloud Infrastructure Logging Analytics is now available"の翻訳になります。
Oracle Cloud Infrastructure Logging Analyticsが利用可能になったことをお知らせします。
エンタープライズログ管理は、アプリケーションがビジネス目標とサービスレベル目標を確実に満たすための重要な要素です。データベース管理者、ITおよびデータアナリスト、開発者、ビジネスアナリストなどの DevOps 担当者はすべて、アプリケーション、データベース、インフラストラクチャ、ネットワークログに出力されている重要な情報から迅速かつ簡単に洞察を得ることができる必要があります。
IoT デバイスからソフトウェアアプリケーションやコンテナー、データベース、インフラストラクチャ、ネットワークコンポーネントに至るまで、すべてがログを生成します。これらのコンポーネントによって毎日生成される数テラバイトのログには、非常に価値の高いデータが含まれていますが、そのデータは膨大で非標準であり、高速に到着します。現在一般提供している Oracle Cloud Infrastructure (OCI) Logging Analytics は、データの意味に関する迅速な洞察を提供することにより、顧客がログおよびマシンデータの価値を最大化するのに役立ちます。スマート分析、応用機械学習、すぐに使える知識コンテンツ、高度な視覚化を使用しており、どこにデプロイされているどのテクノロジーのログに対してデータサイエンティストを必要としません。
画像 1. Oracle Cloud Infrastructure Logging Analyticsは、データサイエンティストを必要とせずに、応用機械学習と高度な視覚化を使用することで、データの意味に関する迅速な洞察を提供することにより、お客様がログとマシンデータの価値を最大化するのに役立ちます。
お客様は、OCI Logging Analyticsを使用して、コーディングの不備、ビジネスロジックの問題、誤った構成、ネットワークの競合、チューニングが必要なデータベースなど、さまざまな問題によって引き起こされるパフォーマンスの問題をデバッグすることができます。Logging Analyticsは、Oracle Cloud Observability and Management platform の一部でありMonitoring、 Logging、 Notifications、 Events、 Application Performance Monitoring、 および Database Management 等の他のプラットフォームサービスと連携して機能するように設計されています。
現在のログ管理についての業界のアプローチは、ストレージとインデックス作成に重きを置いており、データについて問い合わせをするときには、オペレーターがログのコンテンツとコンテキストに関する独自の外部ドメイン知識を用いて、複雑なクエリを記述し、データサイエンスを行うことを前提としています。このアプローチは非効率的でエラーが発生しやすく、オペレーターは分析の実行よりも問い合わせ文の作成に多くの時間を費やすことを余儀なくされるため、検出までの時間と修復までの時間のパフォーマンスと可用性の問題の長期化を引き起こします。
一方、Oracle Cloud Infrastructure Logging Analyticsを使用すると、すべての生データから簡単に洞察に得ることができます。そのため、オペレーターは問題を調査するよりも、問題の修正に労力を費やすことができます。データ自体だけでなく、ログデータの意味を明らかにする、すぐに利用できるログエンリッチメントを提供します。また、ボタンを押すだけで利用できる、数千万のログエントリに対しての事前にチューニング済みの最適化された機械学習と視覚化機能を提供することで、問い合わせを簡単に行うことができます。
画像 2. すぐに使用できる豊富な視覚化機能と応用機械学習により、膨大なログデータから洞察を簡単に引き出すことができます。
Oracle Cloud Infrastructure Logging Analyticsは、オペレーターが、問い合わせ文が分からない事象に対して即席の調査とフォレンジックを実行するのにも役立ちます。データ構造の知識を必要としない統合されたドラッグアンドドロップインターフェイスを使用して、すぐに使用できるすべての視覚化機能と機械学習を簡単にリファクタリングできます。
OCI Logging Analyticsはトポロジに対応しており、ログはアプリケーショントポロジのコンテキストに自動的に配置されます。この自動化により、他の関連コンポーネントに関する情報を簡単に見つけたり、必要に応じて依存関係を拡大または縮小したりできます。
最後に、Logging Analyticsには、データ分析をきめ細かく制御するための70を超えるプリミティブを備えた強力なクエリ言語も含まれています。
画像 3. トポロジを意識したログの強化により、即座の探索が迅速かつ簡単になります。
オラクルは、今日のアプリケーションが非常にさまざまな種類のテクノロジーで構築されており、多くの場合、複数のクラウドとオンプレミスにまたがっていることを理解しています。Logging Analyticsは、広く普及している商用およびオープンソーステクノロジーをサポートする、すぐに使用できる何百ものログパーサーを提供しています。パーサーは、問題のテクノロジーに応じて、さまざまなAPIベースおよび、エージェントベースの方法でこれらのログを収集できます。Logging Analyticsは、カスタムログ用の使いやすいインライン拡張メカニズムも提供し、マシンデータの全てを取り込み、可視化、分析し、洞察に変えることができるようにします。
これは私たちが言っているだけではありません! 独立系アナリスト企業のOmdiaは最近、OracleをOmdia Universe: Selecting a Hybrid and Multicloud Management Solution, 2020-21のリーダーに選定しました。
Oracle Cloud Infrastructure Logging Analyticsは、余分な管理オーバーヘッドを最小限に抑えるように設計されているため、オペレーターは、ソリューションを構成することより、収集した洞察に時間を費やすことができます。これには、次の低オーバーヘッド機能が含まれます。
Oracle Cloud Logging Analytics を使用するとデータサイエンティストなしで、DevOps、サイト信頼性担当エンジニア、IT運用、および開発のエキスパートはすべて、マシンデータから得られた洞察を使用して、トラブルシューティング時間を短縮し、ユーザーエクスペリエンスを向上させ、最も複雑なアプリケーションでもサービスレベルの目標を達成することができます。
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