Sightline EDMは、ビッグデータ/相関分析/機械学習を活用し、自動的に異常を検知したり、システムの不規則な動きあるいは定常状態とは異なる動きを発見したり、ビジネスに影響を与える潜在的なパフォーマンス（計画から逸脱する）問題の原因を特定することができます。
　Sightline EDMをご使用いただくことにより、日常の運用時に蓄積してきた計画値の範囲内での様々な時系列データを自動的に正常稼働のベースラインとしてシステムが認識しますので、オペレーションチームは受動的な障害対応に時間を多く取られるのではなく、予兆検知に基づき、障害を未然に防ぐための能動的なアクションに時間を割くことが可能になります。
　プロアクティブなオペレーションチームは、生産ラインやシステムの障害によりお客様やサービス、そして自社に及ぼす影響を最小限に抑えるために、Sightline EDMを活用しています。

異常点/特異点の検知/可視化

メトリクスの普段の振舞いとは異なる異常点/特異点/異常点(例: スパイクやドロップ)の検知と可視化を行い、チャートやグラフを確認して、予期しない行動パターンの頻度、期間、統計的有意性を判断し、異常の重大度を把握します。

リアルタイムアラート構成

影響が広がった後に問題発生に気づき、対処するのではなく、深刻なダメージが含まれる問題が発生すると、直ちに、トリガーアラートを発行し早期警告と対処を行えます。
　ユーザ設定、変化率、正規分布(シグマ係数))などの柔軟な閾値設定が可能です。また時刻により閾値設定をスケジューリングすることができます。

ヒストリカルベースラインの確立

Sightline EDMは、CPU、ディスク、メモリ、およびネットワークの使用率に関する何千ものITパフォーマンスメトリックや、PLC/DCS、センサー、デバイスからのタグデータを、リアルタイムに継続的に収集して、ヒストリカルベースラインを確立します。
　作成したヒストリカルベースライを活用して、異常な動作パターンを特定し、サービスが中断される前に異常を検知します。

異常点/特異点の検知

Sightlineは、人工知能、機械学習、ビッグデータ分析を活用して、過去の活動、規範、行動から逸脱する異常点/特異点を特定します。 Sightline EDMは、システムチームが予期しない 異常点/特異点 を可視化し、そのデータの重要性を評価して、特定の異常点/特異点が将来の問題や課題の原因となる可能性があるかどうかを判断することを支援します。

統計的有意性の決定

Sightline EDMを使用すると、組織は統計的な信頼レベルを確認して、データが1つの 異常点/特異点 がはずれ値であるか、システム稼動に関する大きな問題の一部であるかを判断できます。 オペレーションチームは、Sightline EDMを使用してはずれ値の重要度を評価し、メトリックを関連システムと比較おこなったり、イベントデータのタイムラインとの関連分析を行い、将来のパフォーマンスの問題の確率を判断できます。

迅速な対応処置の確立

Sightline EDMを使用すると、オペレーションチームはインシデントに対応する時間を短縮し、問題を回避するために積極的に行動する時間を増やすことができます。 Sightline EDMは、オペレーションチームが根本原因分析を実施し、リアルタイムアラートを構成し、変化率、シグマ係数、最小/最大等の的確なしきい値を設定して、異常の再発防止を支援します。

お客様の利点

異常点/特異点の検知/可視化の自動化

不規則/不安定なシステム動作を特定する 　　　　

高価なシステム/サービスの中断を防ぐ　　　　　

既存のシステムのパフォーマンスを最大化させる　　

ダウンタイムのコストを最小限に抑える　　　　　　

機能

ユーザーフレンドリーな統合ダッシュボード(シングルペイン)から詳細部分にドリルダウンが可能　　　　　　

「異常点/特異点の検知/可視化　　　

リアルタイムアラートを提供する柔軟にカスタマイズ可能な閾値設定(ユーザ設定、変化率、正規分布(シグマ係数))が可能　　　　　

最新Webブラウザーとモバイルデバイスに対応　　　　　

ユーザの役割分担(ユーザロール)に基づくアクセス制御、ビュー制御等のセキュリティ設定が可能

根本原因分析ソリューション

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