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パイプラインのデータ処理はどのような問題を解決するのでしょうか?
Pipelineを使って生データをクエリ可能かつ関連付け可能なフィールドに処理します
生のログフィールドが混沌としていたり、フォーマットが一貫していなかったり、機密情報が含まれている場合、Pipelineはデータがプラットフォームに入る前に解析、フィールド抽出、感度の低下、標準化を完了し、その後のクエリ、アラート、関連分析をより信頼性高めます。
インフラ
ホスト、コンテナ、ネットワーク、クラウドをまとめて観測し、状態と性能の問題をすばやく特定します。
ログ分析
ログの収集、検索、ガバナンス、分析を通じて、大量ログから問題をすばやく見つけます。
アプリケーション分析
アプリ性能、トレース、コードのホットスポットから、ボトルネックと安定性リスクを継続的に特定します。
デジタル体験
RUM、セッションリプレイ、外形監視でエンドツーエンド体験を再現します。
インテリジェント運用
アラート、イベント、問題追跡を統合し、対応と振り返りを迅速化します。
プラットフォーム機能
可視化、権限、連携、API により統合オブザーバビリティ基盤を構築します。
セキュリティ分析
ログ、イベント、脅威情報を関連付け、セキュリティチームの継続的な検知と対応を支援します。
AI
面向 AI 应用、智能体与研发工具链,提供自主行动的观测 Agent,Agent 可观测等能力。
業界
業界別の実践を活用し、業務目標から監視運用までの時間を短縮します。
ユースケース
監視、ログ、デジタル体験、AI、運用ワークフローを組み合わせて重要課題を解決します。
テクノロジースタック
主要クラウド、クラウドネイティブ、オープン標準を既存環境へすばやく接続します。
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Pipeline Data Processing
Guanceパイプラインは、解析、フィールド抽出、型変換、フィルタリング、脱感作、標準化を行うために利用され、ログ、メトリクス、リンク、ネットワーク、オブジェクトデータの取得、集約、関連付け、管理を容易にします。


パイプラインのデータ処理はどのような問題を解決するのでしょうか?
生のログフィールドが混沌としていたり、フォーマットが一貫していなかったり、機密情報が含まれている場合、Pipelineはデータがプラットフォームに入る前に解析、フィールド抽出、感度の低下、標準化を完了し、その後のクエリ、アラート、関連分析をより信頼性高めます。
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