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Apolla AI
技術

アラート根本原因分析

監視アラートとログを集約し、根本原因の候補を自動で特定して対処案を提示することで、障害の切り分け時間を短縮します。

入出力の例

入力例

(深夜2:14から3分間に37件のアラートを受信)

出力例

1件のインシデントに集約:決済ゲートウェイの5xxエラー増加。最も可能性の高い根本原因は、1:58のゲートウェイ設定リリースによるコネクションプール上限の引き下げです(信頼度:高)。設定のロールバックを推奨します。関連Runbookと過去の類似インシデント2件を添付しました。

詳細説明

1回の障害で、複数のシステムから数十件のアラートが上がるのは珍しくありません。このテンプレートは監視、ログ、変更管理の各システムに接続し、同一時間帯のアラートを1つのインシデントに集約します。直近のリリースや設定変更と突き合わせて根本原因の候補を推定し、対処案と関連するRunbookを提示します。

原因分析の結論には、どの指標が異常か、どのログにエラーが出ているか、どの変更が時間的に一致するかというエビデンスチェーンが付きます。エンジニアはその場で「正しい」「違う」とフィードバックでき、その内容はルールベースに反映されます。

  • 複数ソースのアラート集約と重複排除
  • 変更履歴と組み合わせた根本原因推定
  • エビデンスチェーンによる追跡
  • Runbookと過去の類似インシデントの関連付け

このテンプレートは、貴社のユースケースにどこまで近いでしょうか?

多くのお客様は、テンプレートを20〜40%ほど調整するだけで本番リリースに至っています。ワークショップをご予約いただければ、一緒に適合度を評価します。