AIアシスタントとNetdata MCP連携を表すミニマルなベクターイラスト

Netdata MCP向けAIエージェント

NetdataのModel Context Protocol(MCP)をFlowHuntのAIエージェントと統合し、インフラ監視を強化します。ClaudeやCursorなどのAIアシスタントが、Netdataノードからリアルタイムのメトリクス、ログ、アラート、ライブシステムインサイトへアクセス可能に。DevOps/SREのパワフルなアシスタントとして、トラブルシューティング、異常検知、パフォーマンス分析を実現します。

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インフラ可観測性のミニマルなベクターイラスト

インフラ全体を一元的に可観測

Netdata MCPとAIの連携で、インフラ全体の可視化を実現。システム、アプリケーション、ハードウェア、カスタムメトリクスをすべてのノードで集約。ノードの自動検出、ストリーミング設定の監視、リソース使用状況の分析も、お気に入りのAIアシスタントから即座に行えます。

ノード全体の自動検出.
接続されているすべてのノード、ハードウェア構成、OS情報、ストリーミング関係を可視化します。
多様なメトリクス管理.
システム、アプリ、ハードウェア、カスタムメトリクスをリアルタイムで取得し、深いインフラインサイトを提供。
マルチ環境サポート.
親・子・単独Netdataノードを細かく、または全体で監視し、可観測性を強化します。
カスタムメトリクス&カテゴリ.
StatsDやログベースのメトリクスを統合し、柔軟な可観測性を実現。
AIによる分析とトラブルシューティングのミニマルイラスト

AIによる分析&トラブルシューティング

AIによる異常検知、時系列分析、相関分析でDevOpsワークフローを強化。FlowHuntとNetdata MCPの連携により、AIアシスタントがパフォーマンスボトルネックの特定、異常検知、リソース変動の分析を実行し、平均解決時間を短縮します。

時系列分析.
収集したすべてのメトリクスに対し、高度な集約・グルーピング・パーセンタイル分析を実行。
リアルタイム異常検知.
機械学習で異常なメトリクスやシステム状態を即座に検知します。
相関&変動分析.
変動するメトリクス間の関係性を特定し、インシデントの根本原因を迅速に切り分け。
ライブデータ・ログ・アラート監視のミニマルイメージ

ライブデータ・ログ・アラートを即座に確認

プロセス、ネットワーク、コンテナのライブデータやsystemdサービス、アクティブアラートをAIエージェントから直接確認。ログの即時クエリやインシデント調査、アラート履歴管理までインフラ健全性をエンドツーエンドで把握できます。

ライブシステム状態.
プロセス、コンテナ、サービス、マウントポイント、ネットワーク接続をリアルタイム監視。
アラート&アラート履歴.
アクティブアラートやアラート遷移、メタデータを追跡し、堅牢なインシデント管理を実現。
ログクエリ&検索.
systemd journalやWindowsイベントログを高度なフィルタ&検索で即座に調査。

MCP連携

Netdata MCPで利用可能な統合ツール

以下のツールがNetdata MCP統合の一部として利用できます:

infrastructure_discovery

すべての接続ノード・状態・ハードウェア仕様・OS情報・ストリーミング関係の探索と一覧化。

metrics_discovery

Netdataが収集するすべてのシステム・アプリ・ハードウェア・カスタムメトリクスと技術メタデータを発見。

time_series_query

時間軸に沿ったメトリクスデータをグルーピング・集計(合計・平均・最小・最大)・時系列分析付きでクエリ。

anomaly_detection

機械学習で各メトリクスやディメンションごとの異常率を算出し、異常な挙動を検知。

correlation_analysis

インシデントや問題発生時に変化したメトリクスを分析・相関特定。

variability_analysis

不安定・変動の大きいメトリクスを特定し、潜在的な問題や不安定性を検出。

live_system_info

プロセス・サービス・コンテナ・VM・ネットワーク・マウントポイント・ブロックデバイス等のライブ情報をリアルタイム取得。

logs_access

systemdジャーナルやWindowsイベントなどのシステムログを高度なフィルタ機能付きで検索・閲覧。

alerts_monitoring

アクティブアラート、アラート履歴、メタデータ(分類、通知先、遷移など)を確認可能。

Netdata MCPでAI主導のインフラ監視を解放

NetdataのModel Context Protocol(MCP)を主要AIアシスタントと連携させ、リアルタイムのメトリクス、ログ、アラート、ライブシステムデータへアクセス可能に。DevOpsワークフローを強化し、インフラ全体の有益なインサイトを獲得しましょう。

Netdataランディングページ概要

Netdataとは

Netdataは、システム・ハードウェア・コンテナ・アプリケーション向けに設計された、包括的かつ分散型のリアルタイム監視プラットフォームです。あらゆるメトリクスを毎秒収集・可視化・分析し、インフラパフォーマンスへの比類なき可視性と洞察を提供します。NetdataはAI主導のインサイトと機械学習を活用し、問題の予兆検知・トラブルシューティング・迅速な解決を支援。最大の稼働率と信頼性を確保します。世界中の先進企業に支持され、高いデータ主権、規制遵守、極めて高いスケーラビリティを実現。ベアメタルからマルチクラウドまで、一元監視を可能にします。

機能

Netdataでできること

Netdataは、ハードウェアからアプリケーションまでインフラ全体のリアルタイム高精度監視を実現します。強力な機能により、パフォーマンスボトルネックの早期発見と解決、AI主導の異常検知、ログ・メトリクス・ネットワーク管理の効率化を支援。800以上のサービスとシームレスに統合し、スケーラブルな運用にも対応する、現代のDevOps・SRE・ITプロフェッショナルに最適なツールです。

インフラ監視
サーバー、VM、コンテナ、クラウドリソースをリアルタイムで即時可視化。
アプリケーション監視
アプリケーションのパフォーマンス、エラー、リソース使用率を追跡し、最適なサービス提供を実現。
シンセティック監視
ユーザー操作のシミュレーションで問題を予兆検知し、影響前に対処。
ネットワーク監視
ネットワークパフォーマンスやトラフィック傾向を分析し、複雑なインフラ内の異常も検出。
集中ログ管理
ログの集約・検索・可視化で包括的なトラブルシューティングと監査を実現。
ベクター化されたサーバーとAIエージェント

Netdataとは

AIエージェントや自動化システムは、Netdataのリアルタイム監視、高度な異常検知、豊富なメトリクスを活用してインフラ管理を最適化し、予測保全や迅速な根本原因分析を実現可能です。Netdataの包括的APIと拡張性により、AIエージェントが自律的に対応をオーケストレーションし、リソースのスケールやシステム健全性の維持を自動化。高い信頼性と運用効率を実現します。