AI モニター¶
AI モニターは、自然言語の Prompt を継続的に有効な検出ルールとして使用し、設定した頻度で現在のワークスペース内の観測データを分析します。記述に一致し、データの証拠によって裏付けられる問題を検出すると、システムは AI モニターイベントレポートを生成し、関連付けられたアラートポリシーに従って処理します。
ビジネスセマンティクス、メトリクス、ログ、およびコンテキストを組み合わせて判断する必要があるシナリオに適しています。人手による調査の考え方を定期的な検出タスクに変換し、イベントレポートで分析結果と検出の証拠を提供します。
インテリジェントモニターとの違い¶
AI モニターとインテリジェントモニターはどちらも自然言語でのモニタリング要件の記述をサポートしていますが、Prompt の役割と実際の実行方法が異なります。
| 比較項目 | AI モニター | AI インテリジェントモニター |
|---|---|---|
| Prompt の役割 | Prompt 自体が検出ルールとして、毎回の検出時に継続的に有効です。 | Prompt は 1 つ以上の具体的な検出ルールを生成するために使用されます。 |
| 実行方法 | 実行のたびに、AI は Prompt に基づいて観測データを照会・分析します。 | ルールが生成・保存されると、システムは固定ルールに従って検出を実行し、毎回の検出時に Prompt を再解釈しません。 |
| 検出結果 | AI が分析結果とデータの証拠を含むイベントレポートを生成します。 | 保存されたルールに基づいてインテリジェントモニタリングイベントを生成するかどうかを判断します。同じ検出でヒットしたルールは統合され、分析レポートが形成されます。 |
| 調整方法 | Prompt を変更して、その後の分析目標と判断要件を調整します。 | ルールのしきい値やルールのステータスを変更するか、要件の説明を変更して設定を再生成します。 |
ユースケース¶
| シナリオ | 追加できるデータオブジェクト | Prompt 作成の重点 | 効果 |
|---|---|---|---|
| エラーログの調査 | 注文サービスのログインデックス、ソース、および関連フィールド | 時間範囲、サービス、エラー現象、継続時間 | エラー量の急増や特定のエラーの繰り返し発生などの問題を検出し、分析結果と調査の提案を得られます。 |
| サービス品質の点検 | サービス関連のメトリクスとタグ | 環境、サービス、注目するメトリクス、異常の兆候 | リクエスト量の減少、エラー率の上昇、レスポンスの低下などの変化を継続的に監視します。 |
| リリース後の観察 | リリースに関連するメトリクスとログ | リリース範囲、観察期間、重点リスク | リリース後の一定期間に異常シグナルを確認し、さらなる調査が必要かどうかの判断を支援します。 |
モニターの作成¶
モニター > AI モニターに移動し、AI モニターを作成をクリックします：
- モニター名を入力し、検出頻度と問題カテゴリを選択します。
- 検出 Prompt を作成します。
- 必要に応じて言及するデータオブジェクトを追加します。
- 詳細設定では、1 回の検出におけるクレジット予算を設定して、1 回の検出タスクのクレジット消費を制限できます。
- 現在の設定をテストします。
- アラートポリシーを選択し、操作権限を設定して保存します。
検出設定¶
基本情報¶
| 設定項目 | 説明 |
|---|---|
| 名前 | 現在のモニターを識別するために使用します。検出対象と目的がわかる名前を推奨します。 |
| 検出頻度 | AI が検出を実行する周期です。最小は 1 時間です。 |
| 問題カテゴリ | セキュリティ、安定性、パフォーマンス、コストから選択できます。イベントの分類に使用され、実際に検出する問題の範囲を制限するものではありません。 |
検出 Prompt の作成¶
Prompt は AI が問題を判断するための主要な根拠であり、最大 20,000 文字まで入力できます。記述が明確であるほど、AI は検出目標を正確に理解し、関連データを選択して分析しやすくなります。
Prompt には以下の内容を明確に指定することをお勧めします：
| 内容 | 説明 | 例 |
|---|---|---|
| 分析対象 | チェックが必要なサービス、環境、ビジネス、またはログソースを指定し、対応する名前やタグ値を提供します。 | 本番環境（env:prod）の注文サービス（service:order-service） |
| 時間範囲 | 分析するデータの時間範囲。 | 直近 1 時間 |
| 判断の手がかり | 注目すべき異常の兆候、変化の方向、継続時間。 | エラー量が明らかに増加し、10 分以上継続 |
| 影響範囲 | AI が重点的に分析すべきサービス、リソース、リクエスト、ユーザーの範囲。 | 注文 API（resource:/api/v1/orders） |
| 期待する出力 | 結果で得たい情報。 | 主なエラータイプ、考えられる原因、調査の提案 |
以下の例のサービス名、環境、API、しきい値は説明用のものであり、現在のワークスペースの実際の値に置き換えてください。
たとえば、指定したサービスのエラーログを確認するには、次のように入力します：
直近 1 時間の本番環境（
env:prod）の注文サービス（service:order-service）のエラーログを確認してください。注文 API（resource:/api/v1/orders）を重点的に分析します。エラー量が過去 7 日間の同時刻の平均値と比較して 50% 以上増加し、10 分以上継続している場合は、主なエラータイプ、影響範囲、考えられる原因を説明し、優先的な調査の提案を行ってください。
指定したサービスのパフォーマンスメトリクスを確認するには、次のように入力します：
直近 30 分の本番環境（
env:prod）の決済サービス（service:payment-service）のリクエスト量、エラー率、P95 応答時間を確認してください。リクエスト量が過去 7 日間の同時刻と比較して 30% 以上減少した場合、エラー率が 5% を超えた場合、または P95 応答時間が 10 分以上 1 秒を超えて継続した場合は、異常の開始時刻、影響を受けた API、考えられる原因を説明してください。
データオブジェクトの追加¶
言及したデータオブジェクトは、AI に分析コンテキストを提供し、参照可能なメジャーメントやログソースを明確に把握させるために使用します。この設定は任意であり、検索、複数選択、削除に対応しています。
データオブジェクトを追加をクリックし、「データタイプ > メジャーメントまたはソース > フィールドまたはタグ」の順に選択します：
| データタイプ | 選択方法 |
|---|---|
| メトリクス | メジャーメントを選択し、必要に応じてフィールドまたはタグを選択します。 |
| ログ | ログインデックスとソースを選択し、必要に応じてフィールドまたはタグを選択します。 |
選択したオブジェクトは分析コンテキストを限定するために使用され、強制のクエリ条件ではありません。AI は引き続き Prompt に基づいて実際のクエリを決定するため、検出目標に直接関連するデータオブジェクトのみを追加することをお勧めします。
詳細設定¶
詳細設定を展開すると、1 回の検出あたりのクレジット予算を設定できます。デフォルト値は 300 クレジットです。テスト、手動トリガー、定時実行のいずれも、現在のモニターに保存されている予算を使用し、実際の使用量に応じてクレジットが差し引かれます。
アラートと権限¶
- アラートポリシー：イベントレポート生成後の通知ルール、通知先、通知チャネルを決定します。
- 操作権限：現在のモニターを操作できるロール、チーム、またはメンバーを制御するために使用します。
検出のテスト¶
検出のテストは、Prompt、データオブジェクト、その他の設定が期待どおりの分析結果を得られるかを検証するために使用します：
- 作成または編集ページで検出のテストを見つけます。
- Prompt をテストをクリックすると、システムが現在の設定を検証して保存します。
- 実行の進行状況と検出結果を確認します。
- 必要に応じて Prompt やデータオブジェクトを調整してから、再度テストします。
テスト結果の内容：
| 結果 | 説明 |
|---|---|
| 問題を検出 | AI モニターイベントレポートを生成し、選択したアラートポリシーに従って処理します。 |
| 問題なし | 今回の検出結果を表示します。 |
| 実行失敗 | 失敗情報を表示します。ページの案内に従って設定を調整し、再度テストできます。 |
テストによってアラート通知がトリガーされる場合があります。実行前に、アラートポリシーの通知先とチャネルを確認し、関係のない人に影響を与えないようにしてください。
モニターの管理¶
検索とフィルター¶
- 検索ボックスにモニター名または ID を入力します。
- タグ、ステータス、またはアラートポリシーでモニターをフィルタリングします。
実行ステータスの確認¶
- 有効：モニターは設定された検出頻度で実行されます。
- 無効：モニターは定期検出を停止します。必要に応じて再度有効にできます。
- 連続失敗：モニター名の横に連続失敗のヒントが表示されます。クリックすると設定ページに移動し、Prompt、データオブジェクト、権限設定を確認できます。
単一モニターの管理¶
| 操作 | 説明 |
|---|---|
| 表示または編集 | モニター設定を表示します。操作権限がある場合は設定を変更できます。 |
| 手動トリガー | 現在保存されている設定を使用して、検出を即時に 1 回実行します。 |
| 関連イベントを表示 | このモニターによって生成されたイベントレポートを表示します。 |
| クローン | 現在のモニター設定をコピーして、同様の検出タスクをすばやく作成します。 |
| 操作監査 | モニターの作成、編集、有効化・無効化などの操作記録を確認します。 |
| 削除 | 現在のモニターを削除します。既存のイベントレポートはイベントセンターに残ります。 |
インポートとエクスポート¶
- インポート：リスト設定メニューから JSON 形式のモニター設定をインポートします。
- すべてエクスポート：現在のワークスペース内のすべてのモニター設定をエクスポートします。
- 選択項目をエクスポート：1 つ以上のモニターを選択した後、選択した設定をエクスポートします。
課金について¶
AI モニターは検出を 1 回実行するたびに、それぞれトリガーと AI クレジット使用量が発生します：
| 課金項目 | 課金ルール |
|---|---|
| トリガー | 検出を 1 回実行するごとに、1 トリガーとしてカウントされます。 |
| AI クレジット | 今回の検出で実際に消費された Credits に応じて差し引かれます。 |
詳細設定の1 回の検出あたりのクレジット予算は、1 回の検出におけるクレジット消費を制御するためのもので、毎回この額が固定的に差し引かれることを意味するものではありません。
関連イベントの表示¶
AI モニターは問題を検出するとイベントレポートを生成し、イベントセンターに自動的に集約され、イベントレコードとして表示されます。
表示方法¶
- AI モニターリストで関連イベントを表示をクリックします。
- イベントセンター > すべてのイベントに移動し、
df_source:aiMonitorを使用して AI モニターイベントレポートをフィルタリングします。
イベントの内容¶
イベントの詳細を開くと、AI が生成した構造化された分析結果を確認できます。問題の要約、判断の信頼度と裏付けとなる証拠、影響範囲、診断、推奨操作などの情報が含まれており、ユーザーが問題を理解し、影響を確認して、その後の対応を進めるのに役立ちます。関連する証拠は今回の検出で使用したデータに関連付けられるため、分析結果をさらに検証しやすくなります。