Coralogix

テレメトリデータを収集する時点で機械学習に基く解析を実施し、テレメトリデータの分類と格納をリアルタイムに実行。
分類に応じてデータ格納先を振り分け、重要性の高いテレメトリデータのみをダッシュボーディング対象とすることで、コストの最適化を実現。
リアルタイムなデータ解析はクラウド上で実行され、大規模なテレメトリデータにも対応。
低廉なスモールスタートとエンタープライズクラスのスケーラビリティを両立します。

高コストパフォーマンスとスケーラビリティを実現するのは、AWS上にKubernetesとKafkaストリームで構築された独自技術のSTREAMA©️。
テレメトリデータを格納前に解析し分類可能としながら、クラウドネイティブなアーキテクチャによって高負荷時のデータ取りこぼしを防ぎます。

独自規格の問い合わせ言語は必要とせず、マウス操作と検索式の自動生成により、学習コストを抑制しながら製品活用が可能。
テレメトリデータの時系列に生じた新たな兆候や変動を契機としたアラート発報を平易に設定可能であるなど、運用者の方が容易にダッシュボードを改善できるユーザインタフェースを備えています。