München, Starnberg, 11. Febr. 2021 - KI-gesteuerte Antworten zur Identifizierung von geschäftsrelevanten Anomalien; gibt DevOps und SREs mehr Zeit für Innovationen...
Zur Ankündigung: Dynatrace ergänzt die bisherigen Funktionen für Infrastruktur-Monitoring, um Protokolle von Kubernetes- und Multi-Cloud-Umgebungen sowie den am häufigsten verwendeten Open-Source Log Data Frameworks zu durchsuchen und analysieren zu können. Diese Verbesserungen sollen es DevOps- und Site Reliability Engineering-Teams (SREs) ermöglichen, die Suche, Segmentierung und Auswertung von Echtzeit- und früheren Logs aus beliebigen Quellen zu vereinfachen; an einem zentralen Ort, ohne Log-Targeting oder manuelle Eingriffe. Um die Komplexität weiter zu vereinfachen, kombiniert Dynatrace diese Log-Daten mit Observability- und User-Experience-Daten. Dadurch werden KI-gesteuerte Antworten mit Bestimmung der Root-Cause für eine schnellere Problemerkennung und -behebung sowie maximale Geschäftsauswirkungen bereitgestellt.
Konservative Ansätze für Monitoring, reine Observability und Eigenentwicklungen überlassen es laut Dynatrace den digitalen Teams, Daten auszuwählen, zu erfassen und einzuordnen. Angesichts des Volumens, der Geschwindigkeit und der Vielfalt der Datenflut wird es immer schwieriger und zeitaufwändiger, diese Daten zu verstehen und darauf zu reagieren. Die Entwickler adressieren diese Herausforderungen mit:
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Erweiterter Log-Integration und -Speicherung, einschließlich Logs aus Kubernetes- und Multi-Cloud-Umgebungen, Amazon Web Services, Google Cloud Platform, Microsoft Azure und Red Hat OpenShift sowie den am weitesten verbreiteten Open-Source Log Data Frameworks wie Fluentd und Logstash.
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Der neue Dynatrace Log Viewer bietet leistungsstarke Filterfunktionen, mit denen Teams Echtzeit- und frühere Log-Daten aus beliebigen Quellen an einem zentralen Ort finden, analysieren und segmentieren. Sie können Logs über Multi-Cloud-Umgebungen hinweg einfach untersuchen und im Kontext ihrer Architektur auswerten.
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Dynatrace Smartscape® bildet die Cloud-Log-Daten kontinuierlich mit den bereits gesammelten umfangreichen Observability-Daten ab. Die Lösung spiegelt so die Technologien und Abhängigkeiten in Multi-Cloud-Umgebungen sowie die User Experience mit diesen Technologien wider.
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Die KI-Engine von Dynatrace, Davis®, liefert Antworten in Real-Time. Sie erkennt laut Anbieter Anomalien auf Basis von Log-Ereignissen und anderen Daten und identifiziert automatisch die Root-Cause von Infrastrukturproblemen wie Verschlechterungen im Kubernetes-Service. So gewinnen DevOps und SREs mehr Zeit für Innovationen.
Abb. 1: Multi Cloud & Technology Support (Bildquelle: Dynatrace)
Anwenderzitat Mervyn Lally, Global Chief Enterprise Architect bei Experian: „Da Dynatrace automatisch Log-Daten aus Kubernetes- und Multi-Cloud-Umgebungen sowie Metriken aus Open Data Frameworks sammelt, haben wir das Management unserer komplexen Multi-Cloud-IT-Umgebung vereinfacht. Die Kombination dieser Daten mit den Traces, UX- und anderen Daten, die Dynatrace bereits erfasst, und die Anwendung seiner leistungsstarken Automatisierungs- und AIOps-Funktionen verbessern die Zusammenarbeit zwischen unseren Anwendungs- und Infrastrukturteams. Dadurch ermöglichen sie bessere Nutzererlebnisse.“
Die Neuerungen sollen laut Anbieter innerhalb der nächsten 90 Tage verfügbar sein > Weitere Informationen im Dynatrace-Blog
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