JENNIFERは収集した多様なデータを活用しAI機能を導入することで、アプリケーション性能モニタリングと分析機能を向上させました。AI機能は性能モニタリングをより精密で効果的にし、ユーザがシステムの性能を最適化して潜在的問題を事前に防止します。

JENNIFER AIはどのようなメリットがあるか?

• システム運用中に発生する問題を事前に検知し予測して、複雑なデータ分析によるインサイトをサポートします。
• 異常パターンを素早く発見して対応します。将来の性能変化を予測し、システムの最適状態を維持します。
• 性能問題の原因を把握し、改善の方法を提供します。
• リアルタイムデータを自動分析し、問題の解決と基礎データを迅速に提供します。

JENNIFER AIの主要機能の確認

✅異常値の検知

JENNIFERは時系列データを分析して、過去または類似した時点のメトリクス(指標)データに急激な変化を検知すると自動的にイベントを発生させます。この異常値検知アラート機能により、サービス運用の効率を大きく高めることができます。

✅時系列の予測

これまでのJENNIFERダッシュボードの24時間チャートは、単純に前日のデータを灰色で表示するだけで、曜日別や月別のパターンがある場合、それらの正確な予測は困難でした。しかし、最新のJENNIFERは時系列の予測方法を導入することで、先週または先月の類似したデータの中で、2日から20日分のデータを選別して学習し、より正確な予測値を提供します。

✅X-Viewパターン認識

これまで、ユーザ自身がX-Viewのパターンを判断していましたが 、JENNIFERに導入されたパターン認識機能はX-View分布パターンをリアルタイムに検知して正常と異常の状態を確率で表示します。X-Viewパターン分析はサーバの負担を減らすように、ブラウザで実行できるように設計されているためにサーバや多くのリソースの追加は不要で、リアルタイムにパターンを分析できます。

✅X-View類似関係の分析

JENNIFERのX-Viewは異常パターンが検知されたアプリケーションを選択すると、それと類似したパターンのアプリケーションを素早く探す機能をサポートします。複数のアプリケーションが特定サービスを処理するため、互いに連動して類似パターンが発生することがありますが、これを自動的に分析してユーザの介入なく異常な類似パターンのアプリケーションを簡単に確認できます。

✅アプリケーションインサイト

JENNIFERはリアルタイムモニタリングで問題に素早く対応できることがメリットですが、ユーザ毎に分析の開始点とその時間間隔が異なるため、複数の画面を移動しながら多様な側面を分析する必要があるので、少し面倒な部分がありました。JENNIFERのアプリケーションインサイト機能はこの問題を解決するため、ダッシュボードで選択されたドメインのリアルタイムデータを自動的に分析して問題検知と解決をサポートします。最大で10分間のデータを保存して事前に設定された分析シナリオを自動的に実行するため、分析と問題の解決に必要な基礎情報を素早く把握できます。

✅メトリクス回帰分析

JENNIFERは性能データを分析してメトリクス(指標)間の相関関係を把握し、関連性が高いメトリクスに対する予測値を推定できます。この関連性は0から100までの値で表します。値が100に近いほど二つのメトリクスの関連性が高いことを意味します。

言い換えると、次のことができます。

• 性能データを基にメトリクス(指標)間の相関関係を分析
• 関連性が高いメトリクス(指標)に対する予測値を推定
• 0～100の値で関連性を表示(100に近いほど関連性が高い)

✅JENNIFER AI

JENNIFER AIは、最新の大規模言語モデル(LLM)と検索拡張生成(RAG)技術を活用して、JENNIFERの膨大なドキュメントを学習した知能型ガイドです。ユーザの質問に、正確で状況に即した回答を提供し、関連ドキュメントのリンクもサポートします。ユーザはJENNIFERの複雑な機能をより簡単に理解して活用できます。JENNIFER AIは単純な情報のみをサポートするだけではなく、ユーザがJENNIFERを効果的に活用できるように案内する知能型ガイドです。

JENNIFER AIは…

時系列データの予測、異常パターンの検知、アプリケーション間の相関関係の分析、知能型AIサービスなどの主要機能により、JENNIFERはユーザが複雑なIT環境で発生する問題を迅速で正確に把握し、解決できるようにサポートします。これらのサポートで企業はシステムの運用を効率的に、サービスの中断を最短にすることで、安定的で最適化されたITサービスを提供できます。