顧客体験・サービス能力の最大化
より速いビジネス革新を実現

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利用企業

  • TIS 様
  • 日立物流 様
  • JTB 様
  • 日立ハイテクノロジーズ 様
  • NSK 様
  • マクロミル 様
  • 古野電気株式会社 様
  • 日清丸紅 様
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  • 日立物流 様
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  • NSK 様
  • マクロミル 様
  • 古野電気株式会社 様
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オブザーバビリティ・セキュリティ・オートメーションのための統合プラットフォーム

Dynatraceは、オブザーバビリティ・アプリケーションセキュリティ・オートメーションを一体化した統合プラットフォームです。​

複雑化するエンタープライズシステム環境全体の可視化と、問題の迅速な検知・分析で効率的なシステム運用を実現します。​

リスクを抑制しつつスピード感をもってイノベーションを推進し、ビジネス成果の最大化とデジタル変革を加速します。​

メリット

DT-メリット1 (2)

企業競争力の強化

Dynatraceを活用して、アプリケーションの品質(パフォーマンスとセキュリティ)リリース頻度を高めます。
これにより、市場へのサービス投入スピード顧客満足度を高め、競争力を大幅に強化し、ビジネスの成長を加速させます。
DT-メリット2

信頼性・回復性の向上​

Dynatraceはアプリケーションの信頼性を高め、迅速な回復力(アジリティ)を実現します。​
リアルタイム・フルスタック・トランザクション全量の監視により、問題発生時に即座に対応します。​
安定したサービス提供で顧客満足度を高め、ビジネスの信頼性を確固たるものにします​。
DT-メリット3

運用コスト最適化​

Dynatraceはコード修正不要で複雑なシステム環境構成と依存関係を自動で識別し、監視運用を徹底的に自動化します。
システムが複雑化・大規模化しても、Dynatraceの高度な機能により運用にかかる人員コストを削減します。
効率化と経済性を両立させながら、持続可能な高品質サービスの提供を可能にします。​

高まるオブザーバビリティの必要性​

企業のデジタル変革(DX)が進む中で、アプリケーションは内製化され、リリースサイクルは短縮されていきます。​

同時に、クラウド技術の普及はアプリケーション性能の重要性を高め、システムの複雑化を招いています。​

これにより、効率的な運用と継続的なサービスレベル向上のためのオブザーバビリティの重要性が高まっています。​

特に専門人員の確保が困難な状況では、自動化された監視システムがビジネスの成長と信頼性を支える鍵となります。​

現代の競争激化する市場において、オブザーバビリティは成功への不可欠な要素です。

なぜDynatraceが選ばれるのか

Dynatraceが多くの企業に選ばれる理由は、その高度な機能性と効率にあります

アプリケーション品質を向上させる一方でリリースサイクルを短縮し、企業が市場のニーズに迅速に応えることを可能にします。さらに、ユーザー体感からアプリケーション性能に至るまでのオブザーバビリティを獲得し、ユーザー体験の最適化とシステムの信頼性を確保します。

Dynatraceの真価は、その徹底した自動化機能にもあります。これにより、最小限の工数で最大限の効果を実現し、経営資源の効率的な運用をサポートします。先進技術と使いやすさを兼ね備えたDynatraceは、ビジネスの成長を加速し、競争力を高めるための理想的なソリューションです。

機能

ユーザー体感監視(RUM)&外形監視(Synthetic)

DynatraceのDigital Experience Monitoring(DEM)は、優れたデジタル体験監視を通じてユーザー体験を改善します。
これにより、モバイル、ウェブ、IoT、APIを含むあらゆるチャネルでのアプリケーションの可用性と機能性を保証します。実ユーザー監視(RUM)、セッションリプレイ、外形監視(Synthetic)を利用して、ユーザーの体験の問題を迅速に特定し解決します。
また、優れたオムニチャネル体験の提供のために、モバイルアプリの監視と分析を継続的に行います。

トポロジー(依存関係)マッピング

DynatraceのSmartScapeは、アプリケーション環境の全コンポーネントと水平・垂直方向の依存関係をリアルタイムで視覚化するテクノロジーです。
このインタラクティブなマップは、手動の設定や追加の機器なしで動的に構築されます。Smartscapeはアプリケーション、サービス、ホスト、プロセス、データセンターを含む全ての層にわたる100%のエンドツーエンドの可視性を提供し、環境の変化に合わせて自動的に更新されます。
これにより、各コンポーネント間の依存関係や影響を簡単に把握できます。

ビジネス分析

Dynatraceのビジネス分析は、データ駆動型の意思決定を強化し、ビジネスプロセスを改善するためのリアルタイムのビジネス監視を提供します。ビジネスデータをITデータと統合し、精度と明確さを持って複雑なビジネス課題に答えることができます。
KPIの追跡、プロセス異常の検出、最適化の優先順位付けを通じて、効率化や顧客満足度の改善に貢献します。

アプリケーション監視

Dynatraceのアプリケーション監視機能は、クラウドネイティブやエンタープライズスタックに適した高度なアプリケーションパフォーマンスモニタリングを提供します。
これにより、サービスのパフォーマンス最適化、ダウンタイムの防止、問題解決が可能になります。
AIを活用した根本原因分析や影響分析、データベースの影響評価などを通じて、チームのコラボレーションを向上させ、開発者の生産性を高めます。

インフラ監視

Dynatraceのインフラストラクチャ監視機能は、ハイブリッドおよびクラウド環境やKubernetesなどの最新の技術を対象にした広範囲な監視を行います。
AI駆動により、監視プロセスは自動化され、より効率的かつ迅速になります。
この自動化によって、システムの効率は最大
40%向上し、重大な停止やパフォーマンスの劣化は最大60%減少、さらに復旧時間も最大90%短縮される効果実績があります。

ログ監視

Dynatraceのログ管理と分析機能は、リアルタイムのログデータ分析により、システムやアプリケーションのパフォーマンス問題やセキュリティ上の脅威を素早く特定し、解決します。
AIを用いた根本原因分析により、複雑な問題の迅速な識別と対処が可能となり、効果的なトラブルシューティングを実現します。
この機能は、システムの安定性とセキュリティを向上させる重要な要素です。

アプリケーションセキュリティ

Dynatraceのアプリケーションセキュリティは、クラウドネイティブアプリケーションのセキュリティをランタイムに確保し、DevSecOpsを自動化します。
リアルタイムの脆弱性分析、アプリケーション保護、セキュリティ分析を提供し、優先度の高いセキュリティ問題に対応します。
これにより、セキュリティリスクの軽減と迅速な修復が可能になります。

AIOps(Davis AI)

DynatraceのAIプラットフォーム「Davis」は、複数のAIモデルを組み合わせたハイパーモーダルAIを活用し、予測、因果関係分析、生成能力を提供します。
これにより、オブザーバビリティ、セキュリティ、ビジネスの用途に対する正確な分析、インサイト、自動化が可能になります。
特に、リアルタイムの問題特定、原因分析、自然言語によるデータ抽出やアウトプット作成などの機能が強化されています。

ワークフロー

Dynatraceのオートメーションプラットフォームは、オブザーバビリティとセキュリティデータを活用したワークフローをノーコード・ローコードで作成し、DevOpsプロセスを自動化します。
これにより、インシデントの迅速な対応、自動的な問題解決、クオリティゲートによるコードの品質保証、インフラストラクチャの最適化が可能になります。
DynatraceのAIを活用した予測分析や原因分析をトリガーに、効率的なBizDevOpsワークフローを実現し、高品質なリリースを促進します。

IIMのDynatraceにおける実績​

● 販売・サポート実績日本一​

● 独自のDynatraceユーザーコミュニティ​

● 性能管理イベント COMPUS(ユーザー総会) を毎年開催

日本で唯一※のDynatrace パートナーランク:Premier (最上位)を取得
※2024年2月現在

導入企業の声

導入前の課題

・サービスの異変にすぐ気づけず、顧客からの申告により異変を検知
・システム障害発生時の切り分け・調査が長時間かかり、要員を大量投入している
・調査の前に現地に駆け付ける時間を必要とし、対応に遅れを招く

導入前の課題

・オンタイムでの障害範囲の特定/対策に時間がかかる
・不具合が発生している瞬間に事象の分析をする手段がない

導入前の課題

・問題の調査に時間がかかる
・調査をするために運用部門の負荷が増加する
・システムの性能劣化により機会損失が起こる可能性がある

導入前の課題

・レスポンス測定、ログデータ収集、データ集計の工数が膨大
・人手での分析では原因特定までに時間がかかる
・分析作業は特定の担当者に依存している

導入前の課題

・JVMヒープ不足の解消と予防保守
・エラーログからは問題処理を特定することが難しい
・分析工数が1日〜2日もかかる

導入前の課題

・仕様が複雑なため、問題発生時の切り分けが長時間化
・性能分析はスキルの高い担当者に依存
・性能分析は複雑な操作が必要となる

導入前の課題

・1検索あたりに5秒もかかるユーザー体感レスポンスの改善
・専門ツールでレスポンス遅延の原因を特定したい

導入前の課題

・ERPパッケージの内部処理がブラックボックス、システムの遅延原因が特定できない
・分析と対策を確たるデータに基づいて講じたい

導入前の課題

・ユーザー体感とサーバー側の処理をつなげることが出来ず、ボトルネック分析ができない
・ユーザー体感レスポンスの異常を即時に検知することができず、原因究明に時間と⼯数をかけている

導入前の課題

・エンドユーザーからのフィードバックを受け取ることができず、パフォーマンスに関する問題を早期に発⾒できない
・SAP BTP環境でシステム全体を監視するための⼿段がない

導入前の課題

・ユーザークレームを受けてから、レスポンスの遅い操作のログの調査・対処を⾏っている
・膨⼤な量のログ調査を⾏っているため、ユーザー操作の確認やエラー・不具合の原因特定までにかかる時間が⻑期化している

導入前の課題

・サービスの異変にすぐ気づけず、顧客からの申告により異変を検知
・システム障害発生時の切り分け・調査が長時間かかり、要員を大量投入している
・調査の前に現地に駆け付ける時間を必要とし、対応に遅れを招く

導入前の課題

・オンタイムでの障害範囲の特定/対策に時間がかかる
・不具合が発生している瞬間に事象の分析をする手段がない

導入前の課題

・問題の調査に時間がかかる
・調査をするために運用部門の負荷が増加する
・システムの性能劣化により機会損失が起こる可能性がある

導入前の課題

・レスポンス測定、ログデータ収集、データ集計の工数が膨大
・人手での分析では原因特定までに時間がかかる
・分析作業は特定の担当者に依存している

導入前の課題

・JVMヒープ不足の解消と予防保守
・エラーログからは問題処理を特定することが難しい
・分析工数が1日〜2日もかかる

導入前の課題

・仕様が複雑なため、問題発生時の切り分けが長時間化
・性能分析はスキルの高い担当者に依存
・性能分析は複雑な操作が必要となる

導入前の課題

・1検索あたりに5秒もかかるユーザー体感レスポンスの改善
・専門ツールでレスポンス遅延の原因を特定したい

導入前の課題

・ERPパッケージの内部処理がブラックボックス、システムの遅延原因が特定できない
・分析と対策を確たるデータに基づいて講じたい

導入前の課題

・ユーザー体感とサーバー側の処理をつなげることが出来ず、ボトルネック分析ができない
・ユーザー体感レスポンスの異常を即時に検知することができず、原因究明に時間と⼯数をかけている

導入前の課題

・エンドユーザーからのフィードバックを受け取ることができず、パフォーマンスに関する問題を早期に発⾒できない
・SAP BTP環境でシステム全体を監視するための⼿段がない

導入前の課題

・ユーザークレームを受けてから、レスポンスの遅い操作のログの調査・対処を⾏っている
・膨⼤な量のログ調査を⾏っているため、ユーザー操作の確認やエラー・不具合の原因特定までにかかる時間が⻑期化している

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