München, Starnberg, 14. Febr. 2020 - Verbesserte Workload- und Plattformanalysen für die Performance-Optimierung von containerisierten Anwendungen und Mikroservices...
Zum Hintergrund: Dynatrace hat neue Erweiterungen für den Kubernetes-Support auf seiner Konferenz Perform 2020 in Las Vegas vorgestellt. Die Dynatrace KI-Engine Davis integriert jetzt automatisch zusätzliche Kubernetes-Events und -Metriken. Somit liefert sie laut Entwickler in Echtzeit präzisere Antworten auf Performance-Probleme und Anomalien über den gesamten Stack von Kubernetes-Clustern, Containern und Workloads hinweg. Zudem kann die Lösung nun heterogene Container-Technologien innerhalb von Kubernetes automatisch erkennen, instrumentieren und abbilden. Dies vereinfacht das Implementieren und Verwalten selbst hochgradig komplexer containerisierten (cloud-nativen) Umgebungen.
Folgt einer aktuellen CIO-Studie des Anbieters, nutzen bereits 68 Prozent der Unternehmen Container (s.a. Abbildung unten). Dabei erwarten 86 Prozent eine vollständige Installation innerhalb von zwölf Monaten. Kubernetes entwickelt sich zum beliebtesten Container-Orchestrierungssystem. Da Unternehmen ihre Kubernetes-Anwendungen und -Microservices in der Produktion skalieren, ist es aufgrund der dynamischen und verteilten Natur dieser Umgebungen unmöglich geworden, sie einfach über Metriken und Dashboards zu verstehen und zu verwalten. Dies erfordert eine umfassende Transparenz, in Kombination mit präzisen KI-basierten Antworten, über die Kubernetes-Plattform, -Container und -Workloads hinweg.
Abb. 1: Auszug von der Dynatrace CIO-Studie „Die Kosten von Cloud Complexity. Die größten Herausforderungen für CIOs in einer softwarebasierten, hybriden Multi-Cloud-Welt" (Bildquelle: Dynatrace).
Zu den wichtigsten Verbesserungen der Dynatrace-Plattform für die Unterstützung von Kubernetes-Umgebungen gehören laut Angaben von Dynatrace folgende Leistungsmerkmale:
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Präzise, KI-basierte Antworten – Davis kann nun zusätzliche Kubernetes-Events und -Metriken aufnehmen, einschließlich Status- und Workload-Änderungen sowie kritische Ereignisse über Cluster, Container und Runtimes hinweg. So versteht Dynatrace besser alle Abhängigkeiten und Beziehungen im gesamten Kubernetes-Stack, von Clustern bis hin zu Containern, und die darin laufenden Workloads. Dadurch kann Dynatrace nun skalierbare Full-Stack-Transparenz bieten sowie präzisere, KI-basierte Antworten liefern, um das Roll-out und das Management von Kubernetes deutlich zu vereinfachen.
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Neue Analysefunktionen für Cloud-Anwendungen und Microservices – Mit Dynatrace können Unternehmen jetzt die Ressourcenauslastung von Kubernetes verstehen und optimieren. Dies ermöglicht es Administratoren und Application-Ownern, Performance-Probleme zu erkennen und zu lösen sowie die Geschäftsergebnisse proaktiv zu verbessern.
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Erweiterte automatische Container-Instrumentierung – Dynatrace kann nun automatisch heterogene Containertechnologien in Kubernetes-Umgebungen erkennen, instrumentieren und abbilden. Dazu gehören auch Implementierungen auf Basis von Docker, CRI-O* und Containern. Dadurch lassen sich selbst die größten containerisierten Umgebungen einfach implementieren und verwalten. Die neue Nutzungsanalyse für Container-Ressourcen bietet auch eine breitere Abdeckung der von Unternehmen genutzten Container-Runtime.
*CRI-O Lightweight Container Runtime for Kubernetes > https://cri-o.io/
Anwenderkommentar Takuya Tonaru, Product Owner bei Yahoo! Japan: „In der dynamischen Cloud-Umgebung ist es entscheidend, dass wir Transparenz für den vollständigen Stack erhalten, damit wir die Performance kontinuierlich verstehen und optimieren können. Dynatrace ermöglicht uns genau dies, indem es automatisch sowohl tiefe Einblicke in die Ressourcenauslastung und Performance bietet als auch über seine KI-Engine Davis Probleme und Anomalien in unserer gesamten Web-Scale-Cloud erkennt. So können wir unsere Zeit dazu nutzen, ein besseres Erlebnis für unsere Kunden zu bieten, statt Fakten aus einzelnen Tools für die Analyse von Leistungseinbußen zu sammeln.“
Querverweise: