大規模なエンドツーエンドの分散トレース
クラウドネイティブワークロードからオンプレミスワークロードまで、分散トレースデータの取得・分析により、分散システムをかつてない規模で可視化。
トレースデータを強力なインサイトに変換
フルスタックの可視化でアプリケーションのパフォーマンスを最適化
- トレース、メトリクス、ログ、セキュリティの詳細をユーザーエクスペリエンスのデータとリンクさせた全体像の把握
- サーバーレスでコンテナ化されたエコシステムのサポートによる動的インスタンスの自動検出
- すべてのエコシステム（クラウド、オンプレミス、ハイブリッド）のトポロジーの関係と依存関係の理解
- OpenTelemetry、Prometheus他、多くのソースからの追加データを統合する拡張可能なオープンシステムですべてをカバー
詳細な分析による問題のトラブルシューティング
- ペタバイト級のトレースデータのクエリをリアルタイムで実行し、障害や異常値を動的に分析
- ログ、エラー、OpenTelemetryの属性を含むメタデータでトレースデータを拡充させ、最大10年間保管
- 干し草の山から針を見つけるように完全なトレースのコンテキストで例外の詳細を配置
- コードや展開を変更せずにKubernetes属性を自動的にコンテキストに含め、トレースのグループ化やフィルター処理を簡素化
Davis AIの支援によりエラーやパフォーマンスの問題を迅速に解決
- 失敗の内容を理解し、根本原因を自動的に特定することで、アプリケーションの正常性を向上
- エラーや速度低下に対する自動的な問題のベースライン測定によりノイズを削減
- トレースデータを分析するための探索的分析と予測AIを使用して、将来の問題を予防するための事前対策を実施
- ビジネスインパクトメトリクスにより問題解決を優先順位付け
存在が認識されていなかった未知の問題を迅速に検出
- トレース、ログ、メトリクス、トポロジーデータなど、すべてのオブザーバビリティシグナルを組み合わせて、専用のダッシュボードやチャートを作成
- パフォーマンスの異常値を即座に特定してアプリケーションパフォーマンスを最大化
- DynatraceのAutomationEngineを使用して、トレースデータに基づいて自動化されたワークフローを実行
- OpenTelemetry用の標準化された意味辞書を使用することで、トレースデータを分析するための学習曲線を短縮
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