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Powered by Grail™

Log-Management und Analysefunktionen

Treffen Sie bei der Fehlerbehebung und Ermittlung des Zustands Ihrer Anwendungsumgebungen schneller fundierte Entscheidungen und vermeiden Sie gleichzeitig indirekte Kosten durch Datenimport und Management.

Dynatrace Perform

Las Vegas | 29. Januar 2024

Registrieren Sie sich für die beste Cloud-Innovationskonferenz der Branche, um die Menschen und Technologien kennenzulernen, die in den Bereichen Observability, KI und Anwendungssicherheit – sowie darüber hinaus – für Aufsehen sorgen.
Perform 2024 promo bg

Aussagekräftige Erkenntnisse zu allen kritischen Anwendungsfällen

Einheitliche Observability umfasst Logs

Ermitteln und lösen Sie Probleme sofort mit automatisch erstellten Logs, Traces und Metriken im Kontext

  • Davis® AI bietet eine automatisierte Problemerkennung und Grundursachenanalyse mit vollständiger Genauigkeit über alle Observability-Signale hinweg
  • Beschleunigen Sie die Reduzierung des MTTI (mean time to identify) und des MTTR (mean time to repair) mit Hilfe von Davis AI-Problemkarten, die automatisch Traces, Ereignisse, Metriken und Logs über mehrere Tools und Datensilos hinweg korrelieren, wodurch manuelle Analysen entfallen und die Problemlösung optimiert wird
  • Sofortige Analyse ohne die Notwendigkeit einer Neukonfiguration, Indizes oder Schemata
Business Insights durch einheitliche Observability

Gewinnen Sie mit Hilfe von Logs wichtige Geschäftsinformationen

  • Extrahieren Sie Geschäftsdaten problemlos aus Log-Dateien, die automatisch mit IT-Kontext angereichert werden
  • Extrahieren Sie Geschäftsereignisse automatisch aus Log-Dateien während der Erfassung, um wertvolle Business Insights zu gewinnen
  • Warnung bei Geschäftsanomalien mit Davis AI
Automatisieren Sie Log-Management und -analyse mit Hilfe von Davis AI

Verzichten Sie auf die manuelle Korrelation zwischen verschiedenen Monitoring-Tools

  • Leistungsstarke Such- und Filterfunktionen ohne Formulierung von Abfragen
  • Sofort einsatzbereite Dashboards für die Kostenkontrolle
  • Vorverarbeitung gängiger Log-Formate wie JSON oder OTEL für erweiterte Such-/Filterfunktionen
  • Verwenden Sie den Davis AI-Copiloten, um Dynatrace Query Language (DQL) zu schreiben und Logs aus natürlicher Sprache zu erklären
Kubernetes-Observability

Erhalten Sie einen vollständigen Überblick über Ihre gesamten Kubernetes-Umgebungen

  • Zur einfacheren Analyse nach Namespace, Workload, Knoten, Pod und Container filtern
  • Einfache Implementierung von Log-Sammlung und Daten-Streaming-Integrationen
  • Diagnostizieren Sie die Cluster-Gesundheit und optimieren Sie die Ressourcennutzung über alle Workloads hinweg mit Hilfe von kontextbezogenen Daten und KI-gestützten Analysen.
Bedrohungserkennung und Reaktion auf Vorfälle

Nutzen Sie das einheitliche Observability-Signal als Teil von Sicherheitsuntersuchungen

  • Schnellere mittlere Reparaturzeit (MTTR) durch automatisierte Ursachenanalyse, die Logs, Traces und Ereignisse zusammenführt
  • Bedrohungserkennung und Reaktion auf Vorfälle mit Hilfe der Security-Investigator-App
  • Effizientes Auffinden der „unbekannten Unbekannten“ mit Hilfe von Abfragen, die Kennzahlen, Ereignisse, Logs und Traces umfassen
  • Kostengünstige tage- oder jahrelange Speicherung von Logs und Sicherheitsereignissen mit sofortigem Zugriff

Unbegrenzte Möglichkeiten mit Grail

Dynatrace speichert automatisch und effizient den Kontext zu Petabyte an Observability- und Sicherheitsdaten in Grail. Sie erhalten damit eine zentrale Plattform für Log-Management und Analyse, damit Ihre IT-, Sicherheits- und Geschäftsteams gemeinsam an der Umsetzung der Service-Level-Ziele arbeiten können.
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BMO – Bank of Montreal

So verbessert BMO sein digitales Angebot mit Dynatrace

Mehr Effizienz
60 Stunden weniger lästige Log-Analyse im Monat für jedes Team

Schnellere Innovationen
40 Stunden mehr Zeit für Entwicklung

Höhere Verfügbarkeit
Um 80 % kürzere Analyse- und Problemlösungsdauer

Dringlichste Probleme lösen

  • Silo DT1019

    Silos

    Ereigniszuordnung und Ursachenanalyse in Teams und Datenpools

  • Scale DT0369

    Größe

    Überforderung von Mitarbeitern und Budgets durch große Mengen uneinheitlicher Daten

  • Fast DT0369

    Geschwindigkeit

    Kompromisse bei Kosten, Verfügbarkeit und Genauigkeit von Daten verlängern die durchschnittliche Reparaturdauer

Schneller und effektiver arbeiten

  • Schnellere Fehlerbehebung

    Sehen Sie Ereignisdaten aus Logs in Echtzeit und im Zusammenhang mit Traces, Metriken und Topologie ein und verkürzen Sie die durchschnittliche Reparaturdauer so um bis zu 90 %.

  • Kostengünstige Architektur

    Weil keine Schemata mehr zu pflegen sind oder auf Indizes gewartet werden muss, müssen Teams keine Investitionen mehr in Daten tätigen, die sie nie nutzen werden.

  • Analysen mit klaren Handlungsvorgaben

    Analysieren und parsen Sie Logs, um größere Ausfälle und Abweichungen erkennen, auswerten und um 60 % verringern zu können.

  • Informative Daten in jeder Situation

    Arbeiten Sie sicher mit Live-Daten und fertigen Sie aussagekräftige Tabellen, Diagramme und Dashboards an.

  • Einheitliche Observability

    Steigern Sie mit KI-gestützter Ursachenanalyse die Effizienz von DevOps um mehr als 40 % und sparen Sie sich zermürbende Krisensitzungen und Fluten von Warnmeldungen.

Interaktive Produktvorstellung

Verschaffen Sie sich anhand einheitlicher Protokolldaten mit Kontextinformationen genaue Antworten

Werten Sie Protokolle, Kennzahlen und Ereignisse im Kontext von Traces, Topologie und Anwendersitzungen aus und sparen Sie sich das Management von Schemata oder Speicherebenen.
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