オブザーバビリティ

インフラとワークロードを完全に可視化

• 異機種混在インフラとワークロードのデータを収集、Kubernetesにも対応
• 関係マッピングと使用状況属性により、高度なキャパシティ プランニングとトラブルシューティングを実現
• カスタム指標の取り込みやビジネス ツールの統合を可能にするオープンAPI
• 包括的かつカスタマイズ可能なアラートと通知

問題がインフラ全体に及ぼす影響を明らかにし、複雑な問題を迅速にトラブルシューティングして解決

• パフォーマンスの関連付けと属性を利用したトリアージで、迅速かつ効果的に問題に対応
• パフォーマンス指標に関するAI / ML分析でインシデントをプロアクティブに解決
• 複数のワークロードの停止につながる共有リソースの相互作用や飽和状態を検出
• パフォーマンスの低下を引き起こすワークロードの競合を事前に特定

IT環境全体にわたって効果的なリソース管理とキャパシティ プランニングを実現

• オンプレミスとハイブリッド クラウドのリソース全体で無駄を抑制し、利用率を最大化
• インフラ利用のバランスを調整してパフォーマンスのボトルネックを解消
• 無駄なリソースやアイドル状態のリソースを洗い出し、クラウド コストの再割り当てやオンプレミスの投資見送りを判断
• データ移行に備えてワークロードをサイジング
• リソースの使用状況を組織ユニットと関連付けて、チャージバック / ショーバックなどの詳細なレポートを作成

カスタマイズ可能な組み込みのダッシュボードで、以下のような多くの疑問を解決

• クラウド内に再利用可能な無駄なリソースやアイドル状態のリソースがないか
• 対処すべきストレージのレイテンシや飽和の問題が発生していないか
• ワークロードはサービスレベル目標を達成しているか
• Kubernetesクラスタの拡張に利用できるリソースがあるか
• 環境のサービス レベルにとってリスクとなる最大の課題とは

オンプレミスとオフプレミスのクラウドでONTAPの包括的なオブザーバビリティを実現

• 大規模環境でもサポート対象のバージョンすべてにわたって完全なONTAPストレージ インベントリを作成
• カスタマイズ可能な組み込みのダッシュボードで、パフォーマンス / 容量の管理とトラブルシューティングが可能
• 空きがなくなるまでの日数を予測して容量不足に伴うダウンタイムを回避
• ログや高度な指標を監視
• ActiveIQとの統合でリスクを修正しベストプラクティスを提案

内部の脅威やランサムウェア攻撃を検出

• AI / MLを利用してユーザによる正常なファイル操作のベースラインを確立
• ユーザ動向の異常を検出して悪意のあるアクティビティを特定
• ランサムウェア、大規模なデータ破壊、データ盗難の可能性の検出時にアラートを発生
• ストレージのSnapshot作成やアクセス制限によりデータを保護する自動応答ポリシーを定義