Dynatrace MCPサーバー
AIアシスタントをDynatraceに連携し、オブザーバビリティデータやプロダクションデータとリアルタイムでやり取りを行い、自律的な運用によって信頼性を高めます。
リアルタイムのオブザーバビリティインテリジェンスで、エージェントをレベルアップ
リアルタイムデータに安全にアクセスしてやり取りすることで、ライブプロダクションコンテキストと正確なオブザーバビリティインテリジェンスでAIスタックを強化します。
AIアシスタントを有効にして、Dynatraceと連携
AIアシスタントをDynatraceと連携することで、信頼できるリアルタイムのプロダクションの洞察を提供します。
最高水準のオブザーバビリティインサイトを活用
LLMベースのエージェントの性能は、学習するデータの質に左右されます。高度なオブザーバビリティデータがなければ、運用上の問題を解決できず、根本原因を見逃し、適切な修復対応を実行できない可能性があります。
統合の複雑さを解消
ツールが増え、実行可能なアクションが広がるにつれて、統合やオーケストレーションは複雑化し、不安定になりがちです。
MCPが、AIにおけるHTTPのような存在に
MCPは、安全かつ信頼性の高いエージェント連携を標準化し、既存のデータに基づいてAIの回答を生成します。
Dynatrace MCPが実現する自律型オペレーション
エージェント型の修復でSLO達成を支援
- 診断を迅速化：インシデント発生期間内の異常を素早く特定し、重要なシグナルを優先的に分析。
- 効果的なトリアージを実現：説明可能かつ追跡可能なコンテキストに基づき、根本原因と影響範囲を正確に特定。
- 的確な対応：精度の高い推奨事項に基づき、修復フローを開始。
自律型調査でインシデントを封じ込め
- 迅速な検知：Dynatraceで影響範囲を可視化し、MCP経由でAWS Agentを自動起動して高度なトリアージを実行。
- 正確な相関分析：テレメトリー、設定情報、変更ログを関連付け、真の根本原因を特定。
- ガードレール付き対応計画を生成：実行前後の検証を行い、リスク発生時にはロールバックを実施。
- 包括的な監査：対応内容、証跡、結果を記録し、コンプライアンス対応と継続的な改善に活用。
エージェント型トラブルシューティングで開発者を支援
- 自律的なトラブルシューティング：IDEから本番環境のデータやログを直接クエリし、問題を迅速に分析。
- インテリジェントな修正：AIが導き出す提案やセキュリティ推奨事項をリアルタイムに適用。
- シームレスな連携：コンテキスト豊富なインサイトを、ワークフローを離れることなくチーム間で共有。
- 即座に問題を解決：ワークフローに統合されたオブザーバビリティを活用し、問題を特定して修正。
エージェント型インシデント管理で障害を未然に防止
- 診断を迅速化：インシデントのコンテキスト、トポロジー、依存関係、最新リリース情報をチケットに付加し、原因分析を加速。
- コンテキストを即座に把握：Dynatraceが提供するビジネス影響分析をもとに、トリアージを迅速化。
- より的確な復旧対応：Dynatraceの因果分析インサイトとITSMの履歴情報を組み合わせ、安全性を考慮した対応策を提案。
- 継続的な改善：インシデント後レビューを自動化し、将来の対応の質を向上。
