パフォーマンスダッシュボードでKPIやサービスの可用性を追跡して、組織にとって特に重要なメトリクスを監視
スイムレーンで複数のサービスメトリクスを分析し、完全忠実レベルの生データにドリルダウンして、根本原因をすばやく特定
機械学習と履歴データを活用して、サービスのパフォーマンス低下を事前に検出。すべてのデータが分析対象になるため、平均値の平均値ではなく真の外れ値についてのみアラートを生成
複数のソースからイベントを収集し、情報を補強して、単一のフレームワークに集約。あらかじめ定義された機械学習ポリシーに基づいて、システムにデータが取り込まれると同時にアラートを生成
組織への影響の大きさに基づいてインシデントが優先順位付けされるため、特に重大な問題に最優先で対応することが可能
サービスチケットの作成、オンコール対応、自動化プレイブックをインシデントレビューから直接実行
残業時間を減らすことでメンバーのモチベーション向上にも貢献しており、職場の雰囲気もよくなっています。