日志分析

日志管理 语境

收集、分析、可视化和诊断您的日志数据以及用于大规模完全可见性的指标

统一日志管理全栈监控

Motadata Log Analytics 旨在帮助组织收集、分析、监控和可视化日志数据,以进行快速调查、故障排除和更高级别的分析。 轻松的收集方法将日志与指标和流数据统一起来,以便集中查看具有更深层次的上下文来分析日志事件。

优质

服务、应用程序、系统、设备的可行见解

随着日志的转发, 元数据 立即 集群 实时接收到的日志数据并智能地显示日志活动的趋势。 

  • 收集和关联: 使用基于代理或无代理的收集方法从异构环境中收集日志。 通过关联您的日志和指标 电子邮件、Slack 和其他渠道。
  • 一站式解决方案: 一个强大的代理,可以从任何类型的来源收集任何类型的数据或格式。 安装、配置和扩展的一站式解决方案.
  • 按需定制: 根据您组织的要求,遵守旧日志报告策略的日志保留、审计或法规。
智能化

基于人工智能的日志分析

使机器学习和高级分析升级您的调查和故障排除。 使用易于部署且易于管理的日志管理解决方案监控和管理您的日志数据。

  • 集中配置: 日志模式分析可快速洞察数百万个日志事件。  在一个集中位置存储和连接您的日志数据,以检测异常并更快地响应它们.
  • 减少 MTTR: 使用日志集群来整合所有应用程序和服务的运营可见性。 通过使用 100 多个开箱即用的日志解析应用程序进行故障排除来减少 MTTR,这些应用程序将周围的日志分组以在几秒钟内进行搜索。
  • 高级分析: 使用统一平台监控、分析、诊断混合和多云环境问题——获得由机器学习驱动的实时高级分析。
实现理想的形象和品牌

实时尾随和警报

全面支持数百个消除盲点 日志源 包括内部部署到云以及介于两者之间的所有内容。 花更少的时间在配置上,将更多的时间花在洞察上.

  • 智能提醒: 使用异常检测自动识别异常行为。 获取您希望收到通知的警报并接收它们 通过 电子邮件、Slack 和其他渠道。
  • 实时日志尾部: 将 live tail 投入使用以查看来自多个来源的实时提要日志数据。 跨应用程序、设备、系统智能地分析和聚合日志事件。
Motadata 人工智能驱动的 NMS

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使用多供应商网络管理系统监控 IT 基础架构的每一部分。

  • 监控和优化整个 IT 基础架构。
  • 监控网络以确保最长的正常运行时间。
  • 提供可定制的仪表板和小部件。
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由 Motadata 提供支持的日志分析通过智能监控日志并从分析中发现强大的可操作见解来节省公司的时间和金钱。

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Log Analytics 解决方案从各种事件和操作中收集日志数据。 日志是真实事件的记录,例如用户操作或系统错误-时间. 它们还通过提供有关用户在以下情况下做什么的信息来帮助您识别潜在的安全威胁 访问 敏感资源。

Log Analytics 可用于发现模式ns 在用户行为中oRS, 身份问题, 审计安全活动, 或遵守既定规则。 O组织也可以使用它来 str规划和配置 IT 基础架构更改。

Log Analytics 可以按照以下给定的实践按时间顺序执行。  

  • 收集 
  • 集中和索引 
  • 搜索和分析 
  • 监控和警报