【ダイジェスト】
Dynatraceは、Perform 2024イベントでクラウドネイティブ開発を加速するための観測可能性プラットフォームの主要なアップグレードを発表しました。これらの強化は、AIと拡張されたデータパイプラインを活用して複雑さを簡素化することに焦点を当てています。Dynatraceの製品管理担当SVPであるSteve Tackによると、これらのアップグレードの主な目的は、「組織が新技術を自信を持って採用できるようにすること」です。
Dynatraceは、Davis AIなどのコアプラットフォーム機能を利用して、コードから本番環境までのインテリジェントな観測可能性と自動化を提供し、チームがモダンなクラウドネイティブアプリケーションを構築、運用、最適化するのを支援します。AIを使用して開発者の生産性と自律性を高めることが、発表されたアップグレードの中心テーマです。
また、Dynatraceは、AIモデルによって生成されたコードの品質に関する洞察に富んだ研究を強調しました。AI生成コードは、同じプロジェクト内の人間によって書かれたファイルと比較してコードの複雑さが低く、スタイルガイドラインへの遵守が全体的に優れていましたが、テストカバレッジはAI生成コードの方が低く、セキュリティ脆弱性に有意な差は見られませんでした。
Dynatraceは、ジェネレーティブAIワークロードのエンドツーエンドモニタリングを提供するDynatrace AI Observabilityを発表しました。これにより、インフラストラクチャからモデル、オーケストレーションまでの全スタックをカバーします。この観測可能性は、モデルのパフォーマンス、コスト効率、およびコンプライアンスを監視することで、開発チームがジェネレーティブAIモデルを自信を持って活用できるようにします。
さらに、Dynatraceは、Dynatraceネイティブデータと外部ソースの両方のデータ観測可能性を提供することで、データチームと開発者が分析の正確性を信頼できるようにするという主要な発表を行いました。データの新鮮さ、ボリューム、系統などの重要な側面を監視することで、下流の分析と意思決定に影響を与える前に問題を積極的に検出できます。
最後に、Dynatraceは、ハイブリッドクラウド環境からの監視およびビジネスデータの量と多様性が増大する中で、OpenPipeline技術を発表しました。これは、ペタバイト規模のボリュームを管理できるようにするための単一のデータ取り込みパイプラインを提供します。OpenPipelineは、ログ、メトリック、トレースなどのソースからデータがストリーミングされる際に完全なコンテキストを保持し、イベント間の依存関係を理解することで、より豊かな分析を可能にします。
これらの観測可能性2.0の強化は、複雑さを抽象化し、開発者の生産性を向上させ、信頼できる分析を提供することを目的としており、Dynatraceの顧客がより迅速にイノベーションを進めることを支援します。
【ニュース解説】
Perform 2024イベントで、Dynatraceはクラウドネイティブ開発の加速を目指し、その観測可能性プラットフォームに大きなアップグレードを施しました。これらのアップグレードは、AI技術と拡張されたデータパイプラインを駆使して、開発の複雑さを簡素化することに焦点を当てています。Dynatraceの目標は、組織が新しい技術を自信を持って採用できるようにすることです。
このアップグレードにより、開発者はコードの作成から本番環境まで、よりインテリジェントな観測可能性と自動化を享受できるようになります。特に、AIを活用することで開発者の生産性と自律性が向上し、例えば、Kubernetesの設定など、開発者が気にする必要のない事項を取り除くことができます。
また、AIによって生成されたコードの品質に関する研究を通じて、AI生成コードが人間によるコードと比較して、複雑さが低く、スタイルガイドラインにより適合していることが明らかにされました。しかし、テストカバレッジが低いという問題も指摘されており、セキュリティ脆弱性に関しては有意な差が見られなかったことから、AIコード生成の現在の限界も示されています。
Dynatraceは、ジェネレーティブAIワークロードのエンドツーエンドモニタリングを可能にするDynatrace AI Observabilityを導入しました。これにより、インフラストラクチャからモデル、オーケストレーションまでの全スタックにわたる観測可能性が提供され、開発チームはジェネレーティブAIモデルをより自信を持って活用できるようになります。
さらに、Dynatraceはデータの観測可能性を強化し、Dynatraceネイティブデータと外部ソースの両方に対応します。これにより、データの新鮮さ、ボリューム、系統などを監視し、分析と意思決定に影響を与える前に問題を積極的に検出できるようになります。
最後に、DynatraceはOpenPipeline技術を発表しました。これは、ハイブリッドクラウド環境からの大量かつ多様なデータを効率的に取り込むための技術で、ペタバイト規模のデータボリュームを管理し、データの完全なコンテキストを保持することが可能です。これにより、イベント間の依存関係を理解し、より豊かな分析を行うことができます。
これらのアップグレードは、開発の複雑さを抽象化し、開発者の生産性を向上させ、信頼できる分析を提供することを目的としています。Dynatraceは、これらの強化により、顧客がより迅速にイノベーションを進めることを支援し、クラウドネイティブアプリケーションの開発を加速させることを目指しています。
from Bridging the Observability Gap for Modern Cloud Architectures.
