FMS Detective

性能スパイクの特定 — 呼び出しあたり経過時間のチャートに、キャッシュヒット率の追跡とスパイクの自動検出。主要指標はカードで一目瞭然。

クライアント分析 — どのクライアントが最もリソースを消費しているかをドリルダウン。積み上げ棒グラフが経過時間を処理・待機・I/O に分解します。

操作の詳細 — 問題を起こしている操作そのものを、呼び出しごとの経過時間、レコード数、ボトルネック分類とともに表示。

ログ横断の異常検出 — 読み込んだ全ログタイプにわたって異常を自動的に相関させ、時間的に近い異常をインシデントとしてグループ化します。

インシデントの詳細 — 各インシデントを構成するログエントリ、影響を受けた時間帯、重大度を確認できます。

根本原因分析 — パターンマッチングにより、バックアップの影響、リソース枯渇、スクリプトの連鎖といった既知の障害パターンを特定します。

24 時間タイムライン — サーバーサイドスクリプト、クライアント接続、データベースセッションを 1 日を通して可視化。スケジュール、PSoS、Pro クライアント、Data API を色分けし、同時実行数のチャートで負荷の重なりも表示します。

セッションの詳細 — タイムライン上のバーをクリックすると、タイミング、データベース、エラー、ステータスなどの詳細を表示。データベースごとの開閉も追跡できます。

ローカル AI モデル — Ollama と LM Studio に対応し、デバイス上でプライベートに分析。統一モデルピッカーが全モデルをプロバイダ別に表示します。質問も回答も日本語です。

独自モデルの接続 — OpenAI 互換の任意のエンドポイントに接続: カスタムポートのローカルツール、ネットワーク上のモデル、または API キーを使ったクラウドプロバイダ(OpenAI、Gemini など)。キーは macOS キーチェーンに保存。使用中のモデルはローカル/リモートが明示され、データが Mac の外へ送信される前には必ず警告が表示されます。

AI によるトラブルシューター強化 — ステップ 3 で特定のクライアントまでドリルダウンすると、AI がボトルネックや主要な操作を分析し、的を絞った推奨事項を提示します。

AI によるログ相関強化 — AI がインシデントの全タイムライン、イベントの流れ、影響を受けたログタイプを受け取り、より深い根本原因分析を行います。

「この結果を解説」 — どの分析ビューでもクリックひとつで、データの意味と取るべきアクションを分かりやすく要約します。

イベントログ — サーバー全体のイベントタイムライン。重大度の複数選択フィルタ、クライアント切断クラスタの検出、スケジュール実行ごとの追跡に対応。

スクリプトイベント — スクリプト実行のタイムライン、FM エラーコード別のエラー追跡、エラーの多いスクリプトのランキング、スケジュール実行と PSoS の内訳 — すべてクリックで絞り込めます。

アクセスログ — クライアントの接続パターン、データベースアクセスの分析、展開できる行によるユーザーアクティビティのサマリー、データベースごとのアクティビティ追跡。

Admin Console — エラー/警告のタイムライン、コンポーネント別の内訳、そして正規化パターンでグループ化した「繰り返しの多いメッセージ」テーブルで、ノイズの発生源がすぐに分かります。

Data API — リクエストのタイムライン、HTTP メソッドの分布、分かりやすい説明付きのエラーコード表。IP・アカウント・データベースをクリックして絞り込めます。

OData — OData API を完全にモニタリング。リクエストのタイムライン、エラー追跡、Data API ビューと同じインタラクティブなドリルダウンを備えます。

WPE ログ — Web 公開エンジンのリクエストタイムライン。クリックでの絞り込み、クリック可能なエラーコード表、「エラーのみ」切り替えで素早くトリアージできます。