01 共通ラベルで分散データを接続 DataKit で稼働データを収集し、サービス、環境、リソースのラベルを統一。同じ対象を軸にメトリクス、ログ、トレースを関連分析します。 15%↓ 監視の保守負担の削減見込み 02 トポロジーで異常の影響範囲を説明 リソースとマイクロサービスの依存関係を表示し、異常な対象から関連サービスや呼び出しへ掘り下げます。 30%↓ サービス間の障害特定時間の削減見込み 03 調査の文脈に沿って通知を整理 サービスとリソースで異常を分類し、トレース、ログ、メトリクスで検証。重複通知や価値の低いルールを段階的に調整します。 30%↓ 重複通知の処理工数の削減見込み 導入効果 通知の件数を処理する運用から、業務問題を解く運用へ 01 異常情報から共通の判断を形成同じサービスの指標、トレース、ログを確認し、担当者ごとに障害を説明する手間を減らします。 02 通知改善の根拠を確認共通の対象とラベルで重複信号を見分け、業務影響から優先順位を調整できます。 03 保守の時間を信頼性改善へ収集と分析の入口を統合し、ルール品質、障害の振り返り、サービス維持に注力できます。
