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Splunk Observability Cloudのシナリオ 🔗

以下は、Splunk Observability Cloudの利用可能なシナリオ集です。これらのシナリオを利用して、Splunk Observability Cloudの製品や機能を使用して実際の目標に対処する方法を理解してください。

カテゴリー

シナリオ

Splunk Observability Cloud

シナリオ:WeiがSplunk Observability Cloudを使って多くのチームとユーザーを抱える安全な組織を維持する

OpenTelemetry

シナリオ:KaiがSplunk OTel Collectorを使用して、クラウド環境のインフラストラクチャとアプリを監視する

OpenTelemetry

シナリオ:ECS FargateのOpenTelemetryでJavaサービスを監視する

アラートとディテクター

シナリオ:Kaiがサーバーのレイテンシを監視するディテクターを作成する

アラートとディテクター

シナリオ:KaiがAutoDetectを使ってシステム制限を監視する

アラートとディテクター

シナリオ:KaiがCPUの問題を調査するためにアクティブなアラートを確認する

アラートとディテクター

シナリオ:Kaiが誤ったアラートを発するディテクターを修正する

アラートとディテクター

シナリオ:Kaiが疎なデータを考慮してディテクターに最小遅延を設定する

アラートとディテクター

シナリオ:Kaiが遅延の突然の変化を考慮してディテクターに最大遅延を設定する

SLOs

シナリオ:Kaiが、Syntheticsチェックに基づいてサービスレベル目標(SLO)を設定する

APM

シナリオ:KaiがSplunk APMのサービスマップを使用してエラーの根本原因を調査する

APM

シナリオ:Kaiが特定のトレースを検索してエッジケースをトラブルシュートする

APM

シナリオ:Kaiが、サービスがビジネスワークフローにどのような影響を与えているかを追跡する

APM

シナリオ:DeepuがTag Spotlightを使用してエラーの根本原因を見つける

APM

シナリオ:DeepuがTag Spotlightのビジネスワークフローを使用してトラブルシューティングを高速化する

APM

シナリオ:AlexがTrace Analyzerを使用して問題のトラブルシューティングを実行し、根本原因を特定する

APM

シナリオ:AlexがTrace Analyzerを使用してトレースの遅延をトラブルシューティングする

APM

シナリオ:Deepuが内蔵のダッシュボードを使用してサービスパフォーマンスを監視する

APM

シナリオ:Weiがビジネスワークフローを設定してビジネスKPIを追跡する

APM

シナリオ:Weiがビジネスワークフローを監視してビジネスKPIを測定する

APM

シナリオ:Skylerが内蔵ダッシュボードを使用して過去のデータを分析し、システムパフォーマンスを最適化する

APM

シナリオ:Kaiが、ある顧客グループ向けのサービスのレイテンシのディテクターを監視する

APM

シナリオ:Alexがエンドポイントパフォーマンスを使用してサービスパフォーマンスを監視する

APMデータベースクエリパフォーマンス

シナリオ:JaxがDatabase Query Performanceを使用して遅いデータベースクエリを特定する

APMデータベースクエリパフォーマンス

シナリオ:SkylerがDatabase Query Performanceを使用してRedisのパフォーマンス問題を調査する

APMプロファイリング

シナリオ:SashaがAlwaysOn Profilingを使用してパフォーマンスの問題を検出する

APMプロファイリング

シナリオ:SashaがAlwaysOn Profilingを使用してメモリ使用量を分析する

Infrastructure Monitoring

シナリオ:KaiがKubernetesナビゲーターを使用してサーバー障害のトラブルシューティングを行う

Infrastructure: Metrics pipeline management

シナリオ:集約ルールとドロップルールを組み合わせて、メトリクスのカーディナリティとボリュームを制御する

Infrastructure: Metrics pipeline management

Scenario: Improve storage use and costs by routing and archiving your data

Infrastructure Monitoring: Network Explorer

シナリオ:Kai がサービスに影響を及ぼすネットワークの問題を特定する

Infrastructure Monitoring: Network Explorer

シナリオ:Skylerが高いネットワーク移転コストの原因を特定する

Infrastructure Monitoring: Network Explorer

シナリオ:Kai がサービスアップデートの上流と下流の依存関係を調べる

IT Service Intelligence

Scenario: LaurenがITSIを使って関連のあるアラートをグループ化する

IT Service Intelligence

Scenario: Kaiがビジネスサービスの低下を監視して根本原因を特定する

RUM

シナリオ:Kai が Splunk RUM for Browser でパフォーマンスのボトルネックを特定する

RUM

シナリオ:カスタムイベントを作成し単一ページのアプリケーションを監視する

RUM

シナリオ:Kai が Splunk RUM for Mobile でユーザーから報告されたエラーの根本原因を見つける

Synthetic Monitoring

シナリオ:ブラウザテストを使用するマルチステップワークフローを監視する

Synthetic Monitoring

シナリオ:重要なワークフローのAPIパフォーマンスを監視する

Synthetic Monitoring

シナリオ:ユーザー向けアプリケーションのパフォーマンスを監視する

Log Observer Connect

シナリオ:Aisha がLog Observer Connectでワークフローの障害をトラブルシューティングする

Splunkプラットフォームのインテグレーション

シナリオ:KaiがIT Service IntelligenceとSplunk Observability Cloudを使用して迅速なトラブルシューティングを実行する

このページは 2024年12月03日 に最終更新されました。