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由 Grail™ 提供支援

日誌管理和分析

在對應用程式環境的運行狀況進行疑難排解和量測時,做出更明智、更快速的決策,同時消除高昂的接收和管理開銷。

Dynatrace Perform

拉斯維加斯 | 2024 年 1 月 29 日

報名參與業界最佳的雲端創新會議,見證在可觀察性、AI、應用程式安全性等領域引起變革的人物與技術。
Perform 2024 推廣背景

針對所有關鍵用例提供可行見解

統一可觀察性包含日誌

透過自動將日誌、追蹤和指標整合到上下文中,立即發現並解決問題

  • Davis® AI 提供自動化問題檢測和根本原因分析,確保在所有可觀察性信號中完全準確
  • 透過 Davis AI 問題卡,加速平均故障檢測時間 (MTTI) 和縮短平均修復時間 (MTTR),自動關聯多個工具和資料孤島中的追蹤、事件、指標和日誌,消除手動分析,簡化問題解決過程
  • 無需重新配置、索引或架構的即時分析
從統一可觀察性中獲得業務洞察力

使用日誌獲取關鍵業務情報

  • 輕鬆從日誌檔案中提取業務資料,自動豐富 IT 內容
  • 在日誌檔案匯入期間自動提取業務事件,以獲取有價值的業務洞察力
  • 利用 Davis AI 對業務異常發出警示
透過 Davis AI 自動化日誌管理和分析

消除不同監控工具之間的手動關聯

  • 強大搜尋和過濾功能,無需編寫查詢資料
  • 開箱即用的日誌匯入和成本控制儀錶板
  • 對常見日誌格式(如 JSON 或 OTEL)進行預先處理,加強搜尋/過濾功能
  • 利用 Davis AI 聯合助手編寫 Dynatrace 查詢語言 (DQL) 並用自然語言解釋日誌
Kubernetes 可觀察性

獲得整個 Kubernetes 環境的全端可見性

  • 依據命名空間、工作負載、節點、Pod 和容器篩選,簡化分析工作
  • 輕鬆實現日誌收集和資料串流整合
  • 透過上下文資料和 AI 輔助分析,診斷叢集健康狀況並優化工作負載的資源使用情況
威脅檢測和事件回應

利用統一的可觀察性信號作為安全調查的一部分

  • 結合日誌、追蹤和事件一起進行自動根本原因分析,加快平均修復時間 (MTTR)
  • 使用安全調查員 (Security Investigator) 應用程式進行威脅檢測和事件回應
  • 透過涵蓋指標、事件、日誌和追蹤的查詢,有效率地發現「未知的未知」
  • 透過即時存取,以符合成本效益的方式保留日誌和安全事件,從幾天到幾年不等

借助 Grail 的力量完成這一切

Dynatrace 可在 Grail 中自動、高效地保留 PB 級可觀察性和安全性資料的内容,提供單一日誌管理和分析平台,讓 IT、安全性和業務團隊整合在一起,實現服務級別目標。
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BMO - 蒙特婁銀行

了解 BMO 如何利用 Dynatrace 提供更佳的數位體驗

更高的效率
每個團隊每個月減少 60 小時的日誌分析工作

更快的創新
釋放 40 小時的額外開發時間

更高的可用性
問題分析與解決時間縮短 80%

迎接你最大的挑戰

  • 孤島 DT1019

    孤島

    跨團隊和資料池的事件關聯和根本原因分析

  • 擴展 DT0369

    擴展規模

    團隊和預算跟不上資料的數量和種類

  • 快速 DT0369

    速度更快

    在資料成本、可用性和保真度延遲 MTTR 之間權衡

更快速高效地工作

  • 更快速排解疑難問題

    即時存取追蹤、指標和拓撲內容中的日誌事件資料,將平均修復時間縮短 90%。

  • 經濟高效的架構

    由於不再需要管理模式或等待索引,團隊不必再為他們永遠用不到的資料支付額外費用。

  • 可操作性分析

    查詢並解析日誌,識別、衡量並將重大中斷事故和效能降低情況減少 60%。

  • 對情境的感知

    使用即時資料進行安全協作,並產生資訊豐富的表格、圖表和儀表板。

  • 統一的可觀察性

    以人工智慧驅動的根本原因分析取代分散注意力的戰情室和警報風暴,將 DevOps 效率提高 40% 以上。

互動式導覽

從內容中的統一日誌資料獲得精確答案

開始在追蹤、拓撲和使用者工作階段的內容中分析日誌、指標和事件——不再需要管理任何模式或儲存層。
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