安全性、レジリエンス、インテリジェンスを備えた、モダンDevOpsのための高度なオブザーバビリティー
フルスタック・オブザーバビリティー
インテリジェントな自動化を推進
最新のテクノロジー・スタックでは、リスクを予測し、アプリケーションのレジリエンスを維持するために、全レイヤーの可視性とAI駆動型のオートメーションが求められます。
今日、環境は複雑化しています。フルスタック・オブザーバビリティーは、パフォーマンス、信頼性、リスクに関する洞察をレイヤー横断で結び付けます。オートメーションと組み合わせることで、DevOpsチームは検知から解決までをより迅速に進められるようになります。これにより、レジリエンスを強化し、手作業の負荷を軽減するとともに、ハイブリッドクラウドおよび分散システム全体で平均解決時間（MTTR）を短縮します。
AI駆動型のオブザーバビリティーで複雑さを見える化
ハイブリッドおよびマルチクラウド・アーキテクチャー、コンテナ、マイクロサービスにより、可視性は分断されています。分断されたツールにより、チームはコンテキストの切り替えを強いられ、根本原因分析やリリースの信頼性が低下します。
統合されたフルスタック・オブザーバビリティーにより、レイヤー横断の相関分析とリアルタイムのトポロジー・マッピングを実現し、動的な環境全体を単一の運用ビューで把握できるため、RCA（根本原因分析）の迅速化と運用の明確化を可能にします。
オートメーション・フレームワークが導入されていても、エンジニアはアラートのトリアージやシステムのパッチ適用を手作業で行うことに多くの時間を費やしています。これにより、復旧が遅れ、運用リスクが増大します。
AI駆動型のオブザーバビリティーにより、閉ループのオートメーションとAI支援の修復が可能になります。問題を検知し、ポリシーに基づいて検証済みの修正を適用し、結果を自動的に確認することで、ダウンタイムを削減し、反復的な手作業を排除します。
静的なポリシーや手動監査はデプロイメントのスピードに追随できず、レジリエンスやコンプライアンスが事前対応ではなく事後対応になってしまいます。
予測分析と継続的な態勢評価を活用した継続的なコンプライアンスおよびレジリエンスのスコアリングにより、運用リスクをリアルタイムで可視化し、インシデントの発生を未然に防ぎます。
DevOpsの成功はデータに依存しますが、チームはデプロイメント・メトリクスとビジネス成果を結び付けることに苦労しています。その結果、継続的な改善と説明責任が制限されます。
AI駆動型の分析により、ライフサイクル全体にわたる統合メトリクスとリアルタイムのフィードバック・ループを提供し、技術的パフォーマンスをビジネスへの影響と結び付けて、最適化と継続的な改善を導きます。
IT運用を単一のインテリジェントなエクスペリエンスへ統合する
AIとオートメーションを活用し、リアルタイムのオブザーバビリティー、レジリエンス態勢管理、自動化されたリソース最適化を実現します。
場当たり的な対応から脱却し、先を見据えた判断によって、あらゆる意思決定でビジネス価値を創出します。
自動検出と依存関係のマッピングにより、アプリケーション、サービス、インフラストラクチャー全体をリアルタイムで可視化します。Instanaは、文脈に基づく洞察を提供することで根本原因分析（RCA）を加速し、MTTRを短縮します。これにより、DevOpsおよびサイト信頼性エンジニアリング（SRE）チームは、スケール環境においてもアプリケーションの健全性を維持し、SLOの大規模な達成を支援できます。
リスクを早期に特定し、修復ワークフローを自動化することで、アップタイムとコンプライアンスを維持します。Concertは、オブザーバビリティーとレジリエンス態勢管理を統合し、コンプライアンスのギャップ解消、進捗の可視化、パッチ適用や変更作業の最中であっても障害の未然防止を支援します。
アプリケーションのリソース使用状況をフルスタックで可視化し、 コンピュート、ストレージ、ネットワークの各リソースを継続的に最適化します。プロビジョニングとスケーリングを自動化することで、リソース競合を防ぎ、ワークロードをSLO内に維持しながら、手動介入なしで安定したパフォーマンスを確保します。
コンテキストに基づくリスク・インテリジェンスを活用して、アプリケーションの脆弱性管理を自動化し、 修復をよりスマートに、より安全に、より迅速かつコスト効率よく行います。自動パッチ適用機能を備えたConcertにより、MTTRを短縮するとともに、AI主導の優先順位付けによって重要な脆弱性への対応に集中できます。
注目のニュースと参考情報
オブザーバビリティーの導入事例
よくある質問 (FAQ)
オブザーバビリティー（可観測性）とは、ITシステムの内部状態を外部からの情報によって把握する能力を指します。具体的には、メトリクス、トレース、ログといったテレメトリー・データを収集、分析することで、システムの挙動や問題の兆候を可視化します。これにより、運用チームは問題の発生箇所や原因を迅速に特定し、対応することが可能になります。
モニタリングは、あらかじめ設定した閾値に基づいて異常を検知し、「何が起きたか」を把握するための仕組みです。APMは、アプリケーションの性能を測定し、ユーザー体験やパフォーマンスのボトルネックを分析します。一方、オブザーバビリティーは、性能情報だけでなく、サービス、インフラストラクチャー、さらにはAIパイプラインを含むシステム全体の挙動と結び付けて、「なぜ問題が起きたのか」を明らかにする能力です。IBM Instanaでは、従来のAPM機能とフルスタック・オブザーバビリティーを統合し、継続的検出、変化検知、分散トレーシングなどを1つのプラットフォームで提供しています。
オブザーバビリティー・プラットフォームでは、ITスタック全体のメトリクス、トレース、ログ、イベントを分析したものを相互に関連付けることで、システムが実際の条件下でどのように動作しているのかを示します。IBM Instanaでは、サービスをもれなく検出し、依存関係をマッピングし、フルフィデリティーで粒度が1秒単位のトレースをキャプチャすることで、オブザーバビリティーのオートメーションをするので、チームは手動セットアップをしなくても分散アプリケーションに関するリアルタイムの洞察が得られます。
はい。IBM InstanaがLLMオブザーバビリティーです。プロンプト、モデル呼び出し、問題、ベクトル検索、ダウンストリーム依存関係をトレースすることで、生成AIワークロードを可視化するものです。vLLMなどのランタイムやIBM watsonx.aiなどのフレームワークの全体にわたって、レイテンシー、トークン使用量、コスト、エラー・データを収集して、LLMの動作と、インフラストラクチャーやアプリケーションのパフォーマンスとを相関させます。Amazon Bedrock、OpenAI、Anthropic、Groq、DeepSeek、LangChain、LangGraph、CrewAI、OpenLLMetryベースのツールです。
DevOpsチームはフルスタック・オブザーバビリティーから、デプロイメント、構成の更新、依存関係のシフトによる性能への影響の仕方についての洞察が即座に得られます。IBM Instanaなら、あらゆる変更イベントが自動的にキャプチャーされてトレース・データに紐づくため、CI/CDとGitOpsの全ワークフローで、リリースの検証、ロールバックについての決定、インシデント対応が大幅に迅速化します。
オブザーバビリティーを活用することで、サービスのパフォーマンスに関するメトリクスを、デプロイやコード変更、インフラストラクチャーの動作、さらにはユーザーへの影響と結び付けて把握できます。その結果、DevOpsの生産性が向上し、問題の検知から解決までをより迅速に行えるようになります。IBM Instanaは、継続的なディープ・トレーシング、依存関係マップ、リアルタイムのヘルスシグナルを提供します。これによりDevOpsチームは、問題を素早く診断し、高速なデリバリー環境の信頼性を維持するために必要なコンテキストを即座に把握できます。
Instanaは、アプリケーション、インフラストラクチャー、AIコンポーネントの全体にわたって、テレメトリーと根本原因の正確なコンテキストをリアルタイムで提示します。Concertは、そのテレメトリーを評価して影響が最も大きい問題から優先していき、次に推奨されるアクションを提示し、ランブックのオートメーションをすることで、ノイズを低減し、オペレーションの一貫性を向上させます。この両者が組み合わさると、オブザーバビリティー主導のワークフローが作成されます。そこでは洞察をそのまま流し込んで修復の調整と自動化をします。
Instana は、顧客体験に影響を与えるアプリケーションの問題やビジネス・リスクを検知します。さらに、Turbonomicと連携することで、アプリケーションのSLOと、それを支えるインフラストラクチャーのリソース割り当てを関連付けて可視化できます。これにより、Turbonomicによる動的なリソース割り振りを自動化し、アプリケーション・パフォーマンスを継続的に確保することが可能になります。