説明
ラベルは Logging Analytics の機能で、取り込み時に問題のあるログを特定してタグ付けできるようになります。ラベルは、特定の条件またはパターンに基づいてログ レコードに適用できる事前定義されたタグです。たとえば、「エラー」または「例外」という単語を含むログ レコードに適用される「エラー」というラベルを作成できます。ラベルを使用すると、ログ データをより効率的にフィルタリング、検索、分析することができます。

説明
OCIモニタリングでのアラーム・クエリの作成に関する有効な記述は、リソース・グループを指定する必要があるということです。
リソース グループは、特定の属性またはタグごとにメトリックをグループ化できるオプションの機能です。アラーム クエリでリソース グループを指定すると、さまざまなリソース グループに属するメトリックをフィルターで除外し、アラーム条件に関連するメトリックに焦点を当てることができます。

説明
Trace Explorer を使用して APM で実行できる機能は次の 2 つです。
* 特定のスパンの詳細を表示します。Trace Explorer は、APM によって収集されたトレースとスパンを表示および分析できるツールです。Trace Explorer を使用すると、期間、ステータス、タグ、ログ、エラーなど、特定の範囲の詳細をドリルダウンできます。
* 一般的な使用例には、事前定義されたクエリを選択します。Trace Explorer には、最も遅いトレース、エラー トレース、サービス名によるトレースなど、一般的な使用例に基づいてトレースとスパンを検索するのに役立つ、事前定義されたクエリのセットも用意されています。

説明
アラームが引き続き発生状態にある場合に指定した間隔で通知を再送信するには、アラームの作成時に繰り返し通知を有効にする必要があります。繰り返し通知は、発生状態のままのアラームの通知を受け取る頻度を指定できるオプション機能です。詳細については、「アラームの作成」を参照してください。

説明
Operations Insights における Observability Lakehouse の 2 つの利点は次のとおりです。
さまざまなユースケースで Oracle Enterprise Manager の操作データを使用できるようにします。Observability Lakehouseは、Oracle Enterprise Manager、Oracle Cloud Infrastructure、Autonomous Databaseなどのさまざまなソースからの運用データを保存および分析するデータレイクです。Observability Lakehouse を使用すると、パフォーマンス分析、キャパシティ プランニング、異常検出、根本原因分析など、さまざまなユースケースの運用データにアクセスしてクエリを実行できます。
* 傾向分析、予測、容量計画、ワークロードの特性評価などのカスタム分析を可能にします。
Observability Lakehouse は、運用データに対してカスタム分析を実行できる豊富な分析機能とツールのセットを提供します。Observability Lakehouse を使用すると、傾向、予測、容量計画、ワークロード プロファイル、および運用とパフォーマンスの最適化に役立つその他の洞察を作成できます。