システム監視は、IT担当者に対し、パフォーマンス指標を追跡し、輸送ネットワーク全体の安定稼働を維持するための集中管理ダッシュボードを提供します。このモジュールは、センサー、ログ、および外部APIから収集したデータを統合し、手動での介入なしに、システムの状態に関する具体的な情報を提供します。これにより、問題が深刻化する前にボトルネックを特定し、ピーク時においても車両運用が中断されないようにします。このインターフェースは、レイテンシ、リソース使用率、エラー率など、複数の輸送モード(鉄道、道路、航空)における状況を明確に把握する必要があるIT管理者を対象として設計されています。この機能は、詳細なシステム状態の履歴を保持することで、コンプライアンス監査をサポートし、既存のセキュリティプロトコルとシームレスに統合することで、監視データの不正アクセスを防止します。
車両、基地局、および制御センターから継続的にテレメトリデータを収集し、リアルタイムで運用効率を可視化するモジュールです。閾値を超過した場合にのみアラートが発動され、ITチームの負担を軽減しつつ、重要な問題点を迅速に特定します。
サードパーティの物流プロバイダーとの連携により、プラットフォームを越えた可視化が可能になり、輸送モードに関わらず、出荷から最終配達までのサプライチェーン全体を網羅したモニタリングを実現します。
過去のデータ分析は、IT部門の管理者が季節的な変動や再発する問題点を特定するのに役立ち、これにより、リスクの高い資産に対する適切なリソース配分計画と、効果的なメンテナンス計画を策定することができます。
自動異常検知アルゴリズムは、トラフィックや遅延における異常な急増を検出し、手動でのルール設定を必要とせず、大幅な管理時間の削減に貢献します。
ジオフェンスを利用した監視エリアを設定することで、IT担当者は、過去にパフォーマンスの低下が頻繁に発生する特定の地域や経路に重点を置いて監視を行うことができます。
APIファーストのアーキテクチャにより、新しいデータソースを迅速に接続できるようになり、エンジニアリングチームが大規模なカスタム開発作業を行う必要がなくなります。
システム稼働率(パーセント)
平均応答遅延時間
アラートの精度
多様なデータソースから、リアルタイムでデータを収集し、標準化することで、システム全体の健全状態を統合的に把握できます。
機械学習モデルを活用し、過去のデータパターンと現在のセンサー情報を基に、将来発生しうる機器の故障を予測します。
IT管理者が、コーディングの変更なしに、様々な資産の種類に対して具体的なパフォーマンス基準を定義できるようにします。
すべての監視イベントおよび構成変更に関する不変のログを保持し、規制遵守の検証に利用します。
手動でのログレビューと比較して、重大な問題の検知にかかる平均時間を40%以上短縮します。
計画的なメンテナンスの実施を可能にし、年間でおおよそ15%の予期せぬ停止時間のコストを削減します。
パフォーマンスの低下の原因を明確に特定し、問題の根本原因の分析と解決にかかる時間を短縮します。
ある輸送モードにおける遅延が他の輸送モードに波及した場合を特定し、それに対応するための連携した対応策を講じることが可能になります。
未活用期間を特定し、負荷分散やメンテナンスの実施に適したタイミングを提供します。
様々な第三者プロバイダーの稼働状況と応答速度を継続的に監視し、そのデータに基づいて契約更新の判断を客観的に行う。
Module Snapshot
IoTデバイス、データベース、および外部APIからデータを収集し、中央の処理エンジンにストリーミングする、拡張可能なマイクロサービス。
受信データストリームに対して、リアルタイムでの計算、異常検知、およびトレンド分析を実行する分散コンピューティングノード。
IT管理者向けに、集計された指標を分かりやすく表示するインタラクティブなダッシュボード。詳細な分析を行うためのドリルダウン機能も搭載しています。