柔軟な料金体系

データ・サイロ全体での異常検出

ログとメトリックを使った異常予測モデルでは、エンティティー・リンキング、および空間、時間、トポロジーに基づくアルゴリズムなどの技法を活用して、イベント・ノイズを低減させます。

アプリケーション・トポロジーと依存関係マッピング

AI駆動型のイベント・グルーピング、障害検出、障害影響範囲の各モデルは、マイクロサービスとトポロジー全体での下流への依存関係を自動的に特定するのに役立ちます。

自動ベースライン設定

アプリケーション・トポロジー全体のあらゆるデータ・ソースからのメトリックは、環境全体でのアプリケーションとインフラストラクチャーの通常パフォーマンスを自動的に決定して、予測的管理を実現するのに役立ちます。

ネクスト・ベスト・アクション

インシデント類似性モデルは、過去のインシデント履歴を使用して潜在的な問題をプロアクティブに識別し、「ネクスト・ベスト・アクション」の推奨を自動的に提示します。

ChatOps

IBMのアプリケーション中心型の管理アプローチでは、ITOpsのツールチェーン全体のすべてのインシデントとアラートが、選択したChatOpsツールに表示されます。これにより、アプリケーションに大きな影響を及ぼす問題が特定されます。

AIモデル管理

チームがAIモデルをより良く管理、トレーニング、規定して、完全な透明性をAIに取り込めるようにし、毎日の成果を改善するための管理機能です。

Red Hat® Enterprise Linux

ベアメタル、VM、コンテナ、およびあらゆるタイプのクラウド環境にわたり、既存のアプリケーションの拡張や、新興テクノロジーのロールアウトを可能にする基盤です。

OpenShiftコンテナ・プラットフォーム

優れたアプリケーションをより迅速に構築して提供するための、ハイブリッドクラウドのエンタープライズ向けKubernetesプラットフォーム

共通サービス

拡張サポートのためのIBM Cloud Pakの基盤サービス

自動化

ITOpsツールチェーン全体にわたる、タスクおよびプロセスの自動化

クラウド・サービス

任意のプラットフォーム上でアプリケーションを継続的にモダナイズします。

インフラストラクチャー（VM、ネットワーク、ストレージ）のディスカバリーとインベントリー

VM、ネットワーク、スクリプト、その他のコンポーネントをキャンバスにドラッグ・アンド・ドロップすると、インフラストラクチャー定義が瞬時に自動生成されます。

プロビジョニングとライフサイクルの管理

効率性モデルを定義して、ハイブリッド環境へのデプロイメントを最適化します。

インフラストラクチャー・サービスの定義

IBMのサービス・コンポーザーを使って開発者の作業速度を加速し、ガバナンスを向上します。 サービス・ライブラリーを介して、クラウド・サービスを任意のクラウドに公開します。

VMおよびコンテナに対するポリシー適用の自動化

基盤となるインフラストラクチャーにかかわらず、ポリシー適用を大規模に自動化して、ハイブリッド環境全体のガバナンス・ポスチャーのための信頼できる唯一の情報源を維持する負担を軽減します。

VMおよびコンテナでのチャージバック

ハイブリッド環境全体での最適なワークロード割り振りを自動化します。

マルチクラスターKubernetesの管理

クラスターを編成し、新しいクラスターをデータセンターおよびクラウドのKubernetes サービスにプロビジョンします。

VMおよびコンテナーでの統合検索

単一ビューを使用して、ハイブリッド・インベントリー（現行のVMとクラウドネイティブ・コンテナーの中間）を検索します。

Red Hat Enterprise Linux

ベアメタル、VM、コンテナ、およびあらゆるタイプのクラウド環境にわたり、既存のアプリケーションの拡張や、新興テクノロジーのロールアウトを可能にする基盤です。

OpenShiftコンテナ・プラットフォーム

優れたアプリケーションをより迅速に構築して提供するための、ハイブリッドクラウドのエンタープライズ向けKubernetesプラットフォーム

共通サービス

拡張サポートのためのIBM Cloud Pakの基盤サービス

自動化

ITOpsツールチェーン全体にわたる、タスクおよびプロセスの自動化

クラウド・サービス

任意のプラットフォーム上でアプリケーションを継続的にモダナイズします。