2025.03.11

#65 Dynatrace Perform 2025 ②

Dynatrace
Tips

 

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    皆さまこんにちは、IIMサポートチームです。  

     

    このブログではDynatraceのTips等、
    気軽に読めて皆さまのお役に立てるようなコンテンツを配信しています。

     

    ＊文中、斜体になっている単語はDynatrace画面上/ドキュメント内で使用される用語となります
    　例）Service、Host など

    ＊青色の色掛部分は操作対象のボタンを表しています

     

    今回は Dynatrace Perform 2025 ② がテーマです。

     

    2025年2月3日から2月5日までの3日間、ラスベガスでDynatrace最大のカンファレンス「Perform 2025」が開催されました。

    現地参加登録者数2,000人以上、リモート参加登録者数25,000人以上の大変大きなイベントで、Dynatraceの最新情報の紹介からユーザー事例発表、Dynatrace社のエンジニアとハンズオンを行えるExpoなど、盛りだくさんの内容でした。

    Dynatrace Perform 2025の参加レポートを4回にわたってお届けします！
    ※定期更新とは異なるスケジュールで公開しています

    1．全体の振り返りとプラットフォームとしての機能拡張について

    2．AIを活用した分析とAIオブザーバビリティについて

    3．ユナイテッド航空事例：Dynatraceがもらたしたオブザーバビリティ変革について

    4．営業参加レポート

     

    今回は第2弾として「AIを活用した分析とAIオブザーバビリティについて」をお届けいたします。


     

    最新情報

    ３．Davis AIの強化とプロアクティブ運用

    従来のDynatraceはAIを活用し、問題の特定と根本原因の分析を自動化しています。
    DynatraceのAIは日々進化しており、先日Davis Copilot がリリースされました。
    現在のDavis Copilot にはDynatraceの使い方などを教えてくれるチャットと、Dashboard やNotebook でDQL 作成をサポートするタイプの2つがあります。

    技術者が根本原因の分析結果をはじめとした詳細データを分析する必要がある一方で、概要の把握や対応の提示に対するスピード感も求められています。

    こういったニーズにこたえられるよう、Davis Copilot への機能追加が予定されています。

     

    追加予定のDavis Copilot 機能

    ・インシデントの要約を即座に取得

    ・最も重要な情報をハイライト

    ・根本原因を特定し、対応手順を提示

     

    Dynatracetips#65_1
    Dynatracetips#65_1

    #65-Davis Copilotによる分析と対応の提案

     

     

    今後の展望としてDavis Copailot によるトレースやログメッセージ内容の要約、エラーの場合改善手順を案内する機能について説明がありました。

     

    Dynatrace社の次のステップはAIを活用したプロアクティブ（予防的）な運用であるという話もされていました。

    Kubernetes環境でDavis AI がワークロードの増加を予測し、リソース拡張が必要なワークロードを特定して自動的にリソースを拡張するようにワークフローを組み込むことでインシデントを未然に防ぐという例が紹介されました。

     


    ４．生成AIのオブザーバビリティ

    多くの企業が生成AIを活用したアプリ開発を進めていますが、その多くが実運用に移行できていません。
    生成AIを活用していくには生成AIのオブザーバビリティを高め、パフォーマンスを最適化していくことが重要になります。

    今回のPerformでDynatraceは、AIおよびLLM（大規模言語モデル）のオブザーバビリティ強化を発表しました！

    Dynatraceを使ってAIシステムを統合的に監視することで、AIシステムの信頼性と透明性の向上にもつながります。

     

    IIMでは生成AIの活用には、以下のような課題があると考えています。

    ・AIモデルのパフォーマンス分析ができていないことにより、機能改善やコスト最適化が困難

    ・マルチモーダルAI（複数のデータを組み合わせるAI処理）による監視の複雑化

    ・ガバナンスへの対応

     

    DynatraceでのAIシステムの監視により、これらの課題を解決することができます。

    ・AIモデルのパフォーマンス分析（推論速度、トークン消費量の最適化）

    ・マルチモデルのトレーシングにより、マルチモーダルAIを利用したシステム全体の監視
    ・LLM（大規模言語モデル）のトレーサビリティによるガバナンス支援

     

     

    DynatraceにはAIシステムの監視用のダッシュボードプリセットなども用意されています。

    今後もAIシステムの監視はどんどん機能が拡充していくかと思いますのでご期待ください！

     

     

    本記事では「２．AIを活用した分析とAIオブザーバビリティについて」のトピックをご紹介しました。

    次回はDynatrace Perform 2025 ③として、ユナイテッド航空事例：Dynatraceがもらたしたオブザーバビリティ変革について記載しますので、次回もぜひご覧ください！

     

    関連リンク：  

    Now you can get CoPilot insights across the Dynatrace platform
    Powerful exploratory analytics for AI-driven insights

     

    #65 Dynatrace perform 2025 ② については、以上となります。 
    お読みいただきありがとうございました！ 

     

     

     

     

     

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    執筆者

    E.S.　

    営業技術本部 技術サービス統括部 テクニカルアカウントソリューション部　

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