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大規模言語モデル（LLM）の台頭により、可観測性（オブザーバビリティ）分野で大きな進歩がもたらされようとしている。これにより、企業がインフラストラクチャーやワークロードを監視する方法が一変するだろう（LLMとはChatGPTなどの生成AIアプリケーションの内部で動いている高度な言語モデルのこと）。 この進化により、企業が生成AIを活用した分析を導入することで、システムの異常を従来よりも高速かつ高精度に予測・診断できるようになることが特徴だ。LLMの力を活用することで、企業は膨大な量のデータをリアルタイムで処理・分析し、大きなコストがかかる障害に発展する前に潜在的な問題を検出できるようになった。 パフォーマンス監視と診断の高速化 LLMは、パフォーマンス監視の大幅な改善と問題の診断の高速化に役立つ。LLMを活用したリアルタイム分析により、レイテンシーやスループットなどのアプリケーションパフォーマンス指標を効率的に追跡し、異常やパフォーマンスの低下をより迅速に特定できる。これにより、解決時間が短縮され、アプリケーションの信頼性が向上する。 ■セキュリティの強化 セキュリティも、即時の改善が見られるまた別の分野だ。可観測性ベンダーは、LLMを可観測性プラットフォームに統合することで、セキュリティ脆弱性の監視を強化し、セキュリティの脅威やデータ侵害の兆候となる異常の検出を可能にする。 ■業界大手によるLLMの導入 New Relic、Datadog、Dynatrace、Elastic、Splunkなどのインフラストラクチャーの可観測性を高めるためのサービスを提供する企業は、LLMの統合によってプラットフォームを積極的に強化している。これらの業界リーダーは、LLMを使用して分析を洗練し、より高度な異常検知と正確な根本原因分析を可能にしている。彼らはAI機能を活用して膨大なデータセットを精査し、パフォーマンスとセキュリティの問題をより迅速に特定して解決できるようにしている。