ウェブ魚拓
URL: https://webcache.googleusercontent.com:443/search?q=cache:https://zenn.dev:443/teradatky/articles/multi-aws-account-security-20240722 取得日時: 2024年7月25日 13:42 削除理由: 著作権削除済み 手続日時: 2024年7月27日 21:46 SHA-256: 997f1396a0ca9975185ba3557eda0e4ba9d3362c03a2be4957734e98a89dc819 *突合には「魚拓のみの表示」のファイルからCHECKSUMタグとその外側を除去してください 裁判所・弁護士様等による要望向け:
Failure Analysis Assistant – AIOps で障害分析を効率化してみよう – | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ Failure Analysis Assistant – AIOps で障害分析を効率化してみよう – システムやサービスを提供する上で、障害はつきものです。障害を迅速に分析し対処することがユーザビリティやサービス信頼性を向上し、結果顧客満足度につながります。一方で近年システムは複雑さを増しており、障害特定が従来に比べて難しくなっています。したがって障害分析の効率化や高度化が重要になっています。 従来の手動による障害分析では、膨大なログデータの中から問題の根本原因を特定するのに多大な時間と労力を要し、ダウンタイムの長期化やサービス品質の低下につながる可能性がありました。そこで注目されているのが、人工知能 (AI) や機械学習 (ML) を活用した障害分析です。 AI/ML による高度な分析技術を用いることで、障害の早期発見、迅速な原因特定、さ
30分でわかるシステム運用アンチパターン / Operations Anti Patterns in 30 minutes
「システム運用アンチパターン - Forkwell Library #4」でお話しした際の資料となります。 https://forkwell.connpass.com/event/256481/ 動画はこちら。 https://youtu.be/hQAeMgXsZWc
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