クラウドインフラの状態を、生きた地図のように把握。DoiT Cloud Diagramsなら、インシデント解決のスピードもアーキテクチャ判断の精度も格段に高まります。
概要
常に最新のインフラマップを、手間なく
Cloud Diagramsは稼働中のクラウド環境をスキャンし、コストデータ、セキュリティコンテキスト、依存関係を組み込んだアーキテクチャビューを自動で生成します。
常に最新の可視化
AWSアカウントやGoogle Cloudプロジェクトで発生したインフラの変更を自動で反映。手動更新は一切不要です。
アカウント横断のネットワークビュー
複数のアカウント、プロジェクト、VPC、リージョンをまたぐネットワークトラフィックと接続性を、1つのビューに集約します。
コストとセキュリティを文脈ごと統合
リソースコストを表示し、セキュリティリスクを図上で直接ハイライト。判断に必要な文脈がすべて揃います。
依存関係のトラッキング
サービス同士のつながりを明示。変更前に影響範囲を正確に確認できます。
依存関係を壊さず、自信を持って最適化
既存のコストツールは削減余地を示してくれますが、変更によって何が壊れるかまでは教えてくれません。Cloud Diagramsは、高コストなリソースに何がつながっているかを正確に映し出すため、安心して最適化に踏み込めます。
自動で更新され続けるドキュメント
インフラのドキュメントは、デプロイした瞬間に古くなるもの。Cloud Diagramsはあらゆる変更を自動で反映するので、チームは常に最新のアーキテクチャを目にできます。古びたWikiページとはお別れです。
VPC・リージョン・アカウントをまたぐネットワーク問題を即座に切り分け
複数のVPCやリージョンにまたがるネットワーク問題は、原因特定だけで何時間もかかりがちです。Cloud Diagramsは環境全体のネットワークフローをマッピングし、接続性のトラブルをその場で追跡できます。
組み込みAIに、インフラのことを直接聞く
「リージョン境界をまたぐ接続を持つサービスは?」「先月コストが20%以上増えたノードは?」——そんな質問を投げるだけ。結果はリアルタイムで図上にハイライトされ、コスト、セキュリティ、アーキテクチャの文脈と合わせて確認できます。
マルチクラウドを1つのビューで把握
マルチクラウド環境では、コンソールや思考の切り替えがチームの大きな負担になります。Cloud DiagramsはAWSとGoogle Cloudを共通のフォーマットで可視化し、インフラ全体を一画面で見渡せるようにします。
課題
肝心なときに限って、インフラの全体像が見えない
クラウド環境が拡大するほど、重要な意思決定に必要なアーキテクチャの文脈は散らばり、古くなり、やがて失われていきます。
インシデント対応で消えていく貴重な数分
本番障害が起きると、エンジニアは古いドキュメントと無数のコンソールタブを行き来しながら、サービスのつながりを必死に追うことになります。
新メンバーが戦力になるまで数か月
最新のアーキテクチャ情報がなければ、新しく加わったメンバーは散在するWikiページや何年も前の静的な図からインフラを推測するほかありません。
アーキテクチャの文脈を欠いたコスト判断
リソースの依存関係を把握するには複数のクラウドコンソールを行き来する必要があり、その結果、最適化が保守的になったり、コスト削減の判断が後ろ倒しになったりします。
知識が属人化し、断片化する
重要なインフラの知識が、個々のメンバーの頭の中にしか存在しない。キーパーソンが離任したり休暇に入った瞬間、それが単一障害点になります。
Frequently asked
questions
Cloud Diagramsはどのクラウドプロバイダーに対応していますか?
現在はAWSとGoogle Cloudに対応しており、両プロバイダーを1つの統一ビューで一貫して可視化できます。
図はどのくらいの頻度で更新されますか?
Cloud Diagramsはクラウドリソースを継続的にスキャンし、インフラの変更をほぼリアルタイムで反映します。手動更新やスケジュール同期は必要ありません。
コストデータを図上で直接確認できますか?
はい。Cloud Diagramsはコストデータ、セキュリティコンテキスト、依存関係をインフラ図に直接統合しているため、ツールを切り替えることなく、根拠ある判断を下せます。
エージェントのインストールやクラウドアカウント側の設定は必要ですか?
Cloud Diagramsはクラウドアカウントへの読み取り専用APIアクセスで動作します。インストールが必要なエージェントも、管理すべきインフラもありません。
AIクエリ機能はどのように動作しますか?
「リージョンをまたぐ接続を持つサービスは?」「先月コストが20%以上増えたノードは?」といった自然言語での質問が可能です。結果は文脈情報を伴って、図上で直接ハイライト表示されます。