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平日9：00～18：00
SaaS型 ITモニタリングサービス
操作がわかりやすいので、
情シスや専門部署
の方でなくても、
誰でもカンタン・手軽に
構築・
監視・運用・操作が可能。
15日間の無料demoを実施中
無料demoはこちらからWhaTapは信頼できるモニタリングツールとして、国内外問わず、1,200社以上の企業さまに導入されています。
ロジカル・アーツ株式会社は
WhaTapの認定パートナー企業です。
WhaTap導入のご相談は、
お気軽にお寄せください。
WhaTap（ワタップ）はクラウドとオンプレ、どちらの環境にも対応した、
SaaS型のIT統合モニタリングサービスです。
チャート型のダッシュボードを通じて、アプリケーションやサーバー、クバネティスなど、さまざまなITサービスを【リアルタイム】【WhaTapのみで】監視できます。
WhaTapはITモニタリングに必要とされるすべてのサービスを、SaaS型で、しかもワンストップで提供しています。
アプリケーション・クバネティス(K8s)・サーバー、データベース・URL・クラウド・ログに至るまで、WhaTapのみで統合モニタリングできます。
専門知識がなくても設定が簡単で、操作がわかりやすい管理画面なので、カンタン・手軽に運用できます。
遂行中のトランザクションを常時トレースするので、異常発生時は再現や追加プロファイリングがなくても、即時原因分析に当たれます。
WhaTapはITサービスのパフォーマンスを『リアルタイムで見える化』。また、『トランザクションの常時スナップショット機能』や『アラート通知機能』が充実しているので、エラーの調査時間を大幅に削減できます。
WhaTap最大の特徴は、『異常トランザクションの調査時間を大幅に削減できること』にあります。
トランザクションは常時スナップショットされており、エラーの調査は異常発生時のスナップショットを確認するだけ。
障害の再現や追加で情報収集をする必要がないので、スムーズに解決フェーズへ移行できます。
他社サービスよりも短時間で異常トランザクション発見に辿り着けるため、素早く障害対応に当たれます。
WhaTapならインシデントの被害を最小限に抑えられます。
モニタリングを効率的に運用できるWhaTapを導入することで、
モニタリングやインシデント対応に必要なリソースの削減に繋がります。
エラー対応の時間や人的リソースを大幅にカットできるので、本業であるプロダクトの開発に集中できます。
WhaTapならサーバーやクバネティス(K8s)、データベースなど、各プラットフォームのトランザクションを
リアルタイムでモニタリングできるので、システムエラーや異常を早期に認知しやすく、
ネットワークの監視業務で網羅すべきポイントを、分かりやすく、瞬時に把握できます。
WhaTapは他ツールと比較して、料金体系が分かりやすく“費用予測が立てやすい”、
ログの収集項目を自由に選択できるため“必要なところを必要な分だけ利用できる”
ことも導入理由として挙げられます。
一方、他ツールはログの収集項目の選択に制限があることに加え、監視項目によっては
有料オプションを利用する必要があり、毎月の料金が不明朗かつ、高額になることもあります。
『運用の簡単さ・使いやすい管理画面・わかりやすい料金体系』
これらを理由に、WhaTapを選ばれる企業さまが増えています。
まずは15日間の無料demo体験でWhaTapの魅力を感じてください。
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導入事例集を無料で配布中
ロジカル・アーツ株式会社は
WhaTapの認定パートナー企業です。
WhaTap導入前の相談・質問は、
こちらからお気軽にお問い合わせください。
WhaTapなら、アプリケーション・クバネティス(K8s）・サーバー・データベース
URL・ログのモニタリングを通じて、ほぼすべてのITサービスを監視できます。
WhaTapのモニタリングサービスはさまざまなプラットフォームに対応しています。
『サーバーのみ監視』や『アプリケーションとデータベースのみ監視』など、
運用環境や目的に合ったサービスを選択していただけます。
1万台を超えるPCやサーバーを一目でモニタリングできるので、異常発生の認知が早まりました。また、必要なところを必要な分だけ確認できるのも大きな魅力です。
利用サービス ・アプリケーションモニタリング
・サーバーモニタリング
・データベースモニタリング
駐車場サービス運営
PARKING CLOUD さま
スタートアップにとって、簡単に導入でき、運用費用が安いことは大きなメリット。インストールからアラート設定まで10分も掛かりませんでした。
利用サービス ・サーバーモニタリング
・URLモニタリング
教育プラットフォーム
MINI SCHOOL さま
クラウドサービスの移管作業の際、データベースとアプリ間のレイテンシが伸びるという問題が発生していましたが、WhaTapを導入していなければ気付くことができなかったと思います。
利用サービス ・アプリケーションモニタリング
・クバネティスモニタリング
リサーチサービス運営
Opensurvey さま
WhaTapは過去の指標も簡単に確認できます。データベースサーバーのメモリ不足にも簡単に気付けたので、問題が大きくなる前に対処できました。
利用サービス・データベースモニタリング
通信教育サービス運営
i-Scream edu さま
サービス立ち上げ当初から導入していますが、WhaTapのおかげで障害の原因を見つけ出すまでの時間が大幅に短縮でき、サービスの安定的な運用に集中できるようになりました。
利用サービス ・アプリモニタリング
・データベースモニタリング
ヘルスケアサービス運営
KB health care さま
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WhaTapはアプリケーション・サーバー・クバネティス・データベース・URLの
ログモニタリングを通じて、システムモニタリングのほぼすべてをカバーします。
アプリケーションのトランザクションをリアルタイムでモニタリングし、
特定の時間帯に絞ってプロファイリングできます。
トランザクションとそのデータをすべて常時保存するため、
原因追跡のための再現や追加収集をする手間が省けます。
Java
Node.js
Python
PHP
.NET
Go
サーバーからのデータを秒単位で収集し、過剰負荷や性能低下をリアルタイムでモニタリング・分析してアラートします。
監視対象が1万台を超える大規模環境であっても、システム全体の状況をリアルタイムで把握することを可能にしました。
Windows
CentOS
RedHat
Ubuntu
Debian
コンテナ化されたサービスのパフォーマンス情報をひと目でまとめてリアルタイムでモニタリングします。
クバネティスプラットフォームのリソース情報と、クバネティス上で実行している
アプリケーションのトレース、メトリクス、イベント、ログ情報を統合して提供します。
Bare Metal
GKE
EKS
AKS
Openshift
SaaS型サービスなので面倒なインストールなしで、クラウド環境下の
さまざまなデータベースの性能と運用状況をひと目でモニタリングできます。
アクティブセッション、実行中のSQL、各種指標の統計と詳細が確認でき、
原因分析やサーバーの性能改善をリアルタイムで行なえます。
mySQL
Oracle
MSSQL
MariaDB
PostgresSQL
Timax Tibero
Cubrid
Altibase
膨大なログ情報をカンタンに一括管理できる、WhaTapログモニタリング。
ログ機能を設定するだけで、システムのオブザーバビリティが向上します。
モニタリング対象URLのHTTPステータスコード、応答時間を一覧で確認できます。
アラート設定はURL毎に設定可能。サーバーダウンによるアクセス不可や404エラーなど、
さまざな障害に対して即座に対応できます。
エージェントとサーバーの通信中断および、アプリケーションリソース使用率、アクティブトランザクション、
エラー、レスポンス遅延、レスポンス分布の異常などのアラート通知を、メールやSMSなど、さまざまなチャネルで受け取れます。
インシデントの未然防止からインシデント発生時の早期対応など、
アラート通知を受け取ることで、システム障害による被害を最小限に抑え込むことができます。
| マルチクラウド | 項目 | 説明 |
|---|---|---|
| マルチテナント | 利用ユーザー毎のアクセス権限管理 | 利用ユーザー毎のプロジェクトとグループアクセス権限付与と権限による情報アクセス制御 |
| テナント毎の収集リージョン管理 | テナント毎の専用リージョンへのアクセス権限 | |
| テナント毎のリポジトリ分離 | テナント毎に物理的に独立した保存メカニズムの提供とデータ隔離 | |
| 使用量メータリング | テナント毎の使用量、グループ毎の使用量に対するメータリング | |
| マルチリージョン | オンプレミス向けの分離された収集リージョン | データリポジトリ向けのプライベート環境構築に対応。専用な収集リージョンとして活用可能 |
| クラウドプラットフォーム毎の収集リージョン | AWS・Azure・GCP・OCI等のクラウドプラットフォームに依存されず、各クラウドのリージョン構成に対応 | |
| サーバー設定 | ネットワークプロキシ | 専用なSWプロキシを通した、外部データ転送ルートを単一ポイントに制限 |
| データ暗号化 | エージェントとサーバー間の通信データの暗号化。SQL/HTTPパラメータを暗号化 |
| 統合モニタリング | 項目 | 説明 |
|---|---|---|
| ダッシュボード | 統合ダッシュボード | さまざまなソリューション（サーバー・アプリケーション・データベース・クバネティス）を統合してモニタリングできるダッシュボード |
| 利用ユーザー毎のダッシュボード | ダッシュボードは利用ユーザー毎に構成可能。他のユーザーへのコピー機能も | |
| レポート | 日次/週次/月次レポート | 様々な形態とデータ区間に対応したリアルタイムなレポート生成 |
| レポートの自動化＆メール送信 | レポート自動生成とEメール送信 | |
| アラート | ルールベースアラート | カスタムカウンター向けのルールベースのアラート設定 |
| 指標毎のアラート設定 | 収集した指標に対するアラートと自動通知 | |
| 応答時間分布パターン異常の自動検知 | 応答時間分布パターンに対する異常への自動検知（AI/ML） | |
| 外部システム連携 | Open API提供 | 収集データを外部システムへ転送するためのOpen APIを提供 |
| アプリケーション性能 | 項目 | 説明 |
|---|---|---|
| メトリックス | サービスユーザー | 日間訪問者、サービスユーザー、時間当たりユーザー、同時ユーザー、週間/月間ユーザーの分析 |
| トランザクション性能カウンター | TPS、応答時間、エラー等のトランザクション関連性能指標の収集 | |
| アプリケーションプロセス性能カウンター | ヒープ使用量、GC件数（Full GC）、ファイルディスクリプタ等 | |
| トポロジー | リアルタイムトポロジー | アプリケーション（グループ）とDB、外部呼出し先、トランザクション流入元間の関係表現のためのリアルタイムダイアグラム |
| 統計トポロジー | 過去特定時点の期間範囲の呼び出し関係が確認できるトポロジー | |
| トランザクション | トランザクション応答分布図と詳細プロフィール | リアルタイムトランザクションの応答時間分布。特定トランザクションの詳細プロフィール分析 |
| サービス毎の実行統計と推移分析 | サービスURL単位の各種統計（件数、最大/平均/合計応答時間）テータと推移分析 | |
| ドメイン毎のサービス統計 | トランザクション流入ドメイン単位の統計 | |
| DB毎のSQL統計 | DB及びSQL単位の各種統計（件数、最大/平均/合計応答時間、フェッチ時間/件数）データ | |
| 個別トランザクションのプロフィール分析 | 単一トランザクション内で実行されたアプリケーションの主な実行内容と所要時間 | |
| 非同期トランザクション追跡 | 非同期アプリケーションのプロフィール追跡 | |
| 実行中トランザクション数のモニタリング | 実行中のトランザクションのリアルタイムな件数 | |
| 実行中トランザクションのスタック照会 | 実行中のトランザクションに対するリアルタイムなスタック照会 | |
| 遅延トランザクション分析 | 遅延トランザクションを応答時間毎に分類して画面へ表示（3秒未満、3-8秒、8秒経過） | |
| 開発言語 | アプリケーション開発言語 | Java・PHP・Python・.NET・Node.js・Golang |
| 分散追跡 | トランザクション連結プロフィール | 分散呼び出し関係のトランザクションを連結して追跡。ガントチャートとコールフローダイアグラムで表示 |
| トランザクション間呼び出し統計分析 | 呼び出し関係のトランザクションURL間の統計情報（マイクロサービスアーキテクチャ環境など） | |
| 分析/措置 | DB Connection Pool Leakの原因分析 | DB Connection Pool Leakの検出 |
| 大量なサービスリクエスト向けのスロットリング | アプリケーションの処理能力を超えた大量リクエストが流入された場合、スロットリングによる選択的ページへの転換 | |
| トランザクションスタック統計分析 | 集計されたトランザクションスタックの比重、スタック最上位メソッドの呼び出し比率上位メソッドの追跡 | |
| ファイルオープン、コネクションオープン、カスタムプロファイリング | トランザクション内部のファイルオープン処理、ソケットとコネクションオープン有無への確認。カスタマイズしたモニタリング情報をプロフィールに追加する機能 | |
| 強制GC/スレッド中止 | System GC、実行中スレッドに対するUIを通したの中止 | |
| SQLパラメータ追跡 | アプリケーションから発行されたSQLパラメータの収集と照会 |
| システム性能 | 項目 | 説明 |
|---|---|---|
| サーバー（VM/物理） | リソース使用量 | CPU、メモリ、ネットワーク、ディスク使用量に対する詳細指標 |
| プロセス毎のメトリックス | プロセス毎のCPU、メモリ、ネットワーク、ファイル使用量情報の自動収集。リソース使用量の多いプロセスの特定 | |
| クバネティス（コンテナ） | サーバー・コンテナ・アプリケーションメトリックスの比較分析 | サーバー・クバネティスプラットフォーム・コンテナ/マイクロサービスのすべてのメトリックスを連動 |
| 様々なクラウド環境への対応 | AWS、Azure、GCP、OCI、オンプレミス環境に対応 | |
| Pod初期化性能の分析 | 配布時のアップタイム性能と時間を分析することによる配布時に発生し得る問題への事前確認 | |
| マイクロサービス毎のサービスモニタリング | Namespace、Pod、ReplicaSetでグループ化したアプリケーション性能モニタリング | |
| データベース | アクティブセッション情報の収集 | 実行中クエリの収集と表示（バッチプログラム使用時） |
| DB Stat情報の収集 | DB Stat指標の収集と表示 | |
| ロック情報の収集 | ロックホルダーとウェイター情報をロックツリーとして表示 | |
| DBパラメータ情報の収集 | 日別DBパラメータ情報を収集し、変更内容を比較 | |
| 複数DBのレプリケーション現況 | 複数DBのレプリケーション現況と使用バランスの比較 | |
| その他のモニタリング | シェル、オープンソースツールの活用 | シェルやサードパーティーオープンソースツールを活用したモニタリング機能の拡張 |
| AWS CloudWatch連動 | AWSユーザー向けのCloudWatch収集情報の連動 |
| 環境 | サポート環境 |
|---|---|
| Java | Java 6以降~Java 20以前 |
| Node.js | Node.js 7.10.0以降 |
| PHP | PHP 5.2以降、7.0以降、8.0 ~ 8.2 |
| Python | Python 2.7、3.3以降 |
| .NET | .NET Framework 4.5以降 |
| Go | Go 1.14バージョン以降 |
| 環境 | サポート環境 |
|---|---|
| Linux | Debian 6.0以降 |
| Ubuntu 12.04以降 | |
| CentOS 5.0以降 | |
| Red Hat 5.0以降 | |
| Rocky Linux 8.6以降 | |
| Amazon Linuxすべてのバージョン | |
| SUSE 10.1以降 | |
| Unix | FreeBSD 10以降 |
| Windows | Windows 2008 R2以降 |
| Windows 7 SP1バージョン以降 |
| 環境 | サポート環境 |
|---|---|
| EKS | Amazon Elastic Kubernetes Service 1.24 ~ 1.26 |
| AKS | Azure Kubernetes Service 1.16 ~ 1.23 |
| GKE | Google Kubernetes Engine 1.16 ~ 1.23 |
| OKE | Oracle Container Engine for Kubernetes 1.16 ~ 1.23 |
| Openshift | Openshift 3.xx / 4.xx |
| Cocktail | Cocktail 1.16 ~ 1.23 |
| Accordion | Accordion 1.16 ~ 1.23 |
| PaaS-TA | PaaS-TA 1.16 ~ 1.23 |
| Naver | Naver Cloud Kubernetes |
| NHN | NHN Kubernetes |
| KaKao | KaKao i Cloud |
| RANCHER | RANCHER |
| plugins項目 | istio, GPU |
| 環境 | サポート環境 |
|---|---|
| Oracle | Oracle 10g以降 |
| Tibero | Tibero 5.x以降 |
| CUBRID | CUBRID 9以降 |
| MS-SQL | SQL Server 2005以降 |
| MySQL | MySQL 5.5以降 |
| MariaDB | MariaDB 5.5以降 |
| Altibase | Altibase 6以降 |
| Redis | Redis 6.0.5以降 |
| MongoDB | MongoDB 4.2以降 |
| PostgeSQL | EBD 9.2以降 |
Java、PHP、Python、Serverアプリケーションでログを収集できます。 エージェントの対応バージョンについては、以下を確認してください。
| 環境 | 対応バージョン |
|---|---|
| Java | Java Agent 2.1.0バージョン以降 |
| PHP | PHP Agent 2.3.2バージョン以降 |
| Python | Python Agent 1.2.2バージョン以降 |
| Server | Server Agent 2.1.2バージョン以降 |
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