各アプリケーション サービスおよびそれらが展開されているプラットフォームは、特定のカスタマー エクスペリエンスの状態に関する貴重な情報を持っています。 ユーザー プラットフォームに関する特性 (デバイスの種類、場所、ネットワーク) から、データ パスに沿った個々の「ホップ」での滞在時間まで、すべてを使用して、インシデントのトラブルシューティング、悪意のある行為者の特定、およびパフォーマンスの問題の詳細を把握することが可能です。 これは「顧客」データでも「企業」データでもなく、業務データなのです。 しかし、そのデータを真に活用するには、データ パスのアプリケーション サービスから得られる膨大な量のデータをキャプチャし、分析する方法を見つける必要があります。
Why Cloud is Critical is to Leveraging Telemetry
Today, only some telemetry is captured because to keep it all would need more storage space than available.
The amount of telemetry being and could be transmitted overwhelming.
The data is in the way of the telemetry is in the telemetry, in the way of the telemetry, is in the way to have the data. ほとんどのシステムでは、数週間または数日以上のテレメトリーを保存することはできません。 多くの場合、スペースを節約するために時系列にスライスされます。 しかし、それでも、ストレージへの負担は計り知れません。 最終的には、より新しい、より関連性の高いテレメトリ データを保存するために、テレメトリ データを削除しなければなりません。 クラウドの計算およびストレージの容量と機械学習が、大量の遠隔測定データの収集、保存、および処理に必要な技術的な基盤を提供します。 十分に堅牢な遠隔測定セットがあれば、一見異質なデータ ポイント間のパターンと関係を発見することにより、高度な分析が実用的な洞察を組織に提供できるようになります。 そして、それはデータ パスのできるだけ多くのポイントから取得する必要があります。 顧客エクスペリエンス (データ パス) 全体から収集できる情報が多ければ多いほど、パターンや関係を検索するシステムにとって価値が高まり、顧客エクスペリエンスとビジネス パフォーマンスの両方を改善する実用的な洞察を明らかにすることが可能になります。