يستغرق تحليل بيانات أداء التطبيق بعض الوقت ، ولكن الأمر يستحق ذلك ، لأنه في المستقبل ، سيتمكن مسؤولو تكنولوجيا المعلومات من حل المشكلات بشكل أسرع.
ما هي أفضل طريقة لتتبع أداء التطبيقات الموزعة؟
تقوم المؤسسات بتثبيت التطبيقات على أنظمة أساسية متعددة - محليًا ، في سحابة واحدة أو أكثر ، أو في كل من هذه البيئات - وتستخدم بنى موزعة ، والتي تنشر التعليمات البرمجية في شكل خدمات دقيقة وفي حاويات. بالمقارنة مع التطبيقات المتجانسة ، تجعل التطبيقات الموزعة من الصعب المراقبة ولا تؤثر على كفاءة ودقة التحليل بأفضل طريقة. لذلك ، تحتاج المنظمات إلى إيجاد الأدوات المناسبة وتنفيذ النهج الصحيح لرصد التطبيقات الموزعة.
مع تزايد انتشار التطبيقات والحوسبة الموزعة ، بدأت تظهر أدوات تحليلية جديدة لتكنولوجيا المعلومات لمعالجة مشكلات البنية التحتية التفاعلية لتكنولوجيا المعلومات. تقوم التقنية التنبؤية بتقييم الإحصائيات والاتجاهات الحالية والبيانات التاريخية ، ثم باستخدام التعلم الآلي وتحليل البيانات ، تقوم بعمل تنبؤات حول الأحداث المستقبلية أو غير المعروفة. على الرغم من حقيقة أنك بحاجة إلى معرفة متعمقة للعمل مع تحليلات تكنولوجيا المعلومات التنبؤية ، حتى الانخفاض الطفيف في عدد الحوادث أثناء التطبيق سيحقق وفورات كبيرة. ومع ذلك ، فإن المراقبة والتحليل التنبئي لن يحل جميع المشاكل ، لأن مؤسسات تكنولوجيا المعلومات ستظل بحاجة إلى تحديد ما يجب مراقبته ومتى.
مشاكل التطبيق الموزع
تم استبدال التطبيقات المتجانسة المستبدلة المنشورة على خادم واحد بتطبيقات موزعة مع العديد من المكونات التي تم تثبيتها على العديد من أجزاء البنية التحتية لتكنولوجيا المعلومات. عند مراقبة التطبيقات ، من غير المقبول البحث في اتجاه واحد فقط - من الضروري مراقبة مجموعة واسعة من الموارد ، بما في ذلك التخزين الخارجي والشبكات وقوة الحوسبة.
وفي الوقت نفسه ، أصبحت التحليلات التنبؤية للتطبيقات الموزعة أكثر صعوبة. لمعرفة مكونات التطبيق والبنية التحتية التي يجب مراقبتها ، ابدأ من نهايات النظام المختلفة ، ثم انتقل إلى قاسم مشترك. الجزء العلوي من النظام هو سهولة الاستخدام للتطبيق.
تؤثر جوانب التطبيق من وجهة نظر العميل بقوة على التقييم العام ، ولكن من الصعب تطبيق التحليلات التنبؤية عليهم. قد تحدث مشكلات في أداء التطبيق (على سبيل المثال ، الوظائف التي تعمل مع النجاح البديل) بشكل غير منتظم نسبيًا ، لذا يصعب التنبؤ بها. ومع ذلك ، تعد سهولة الاستخدام مؤشرًا مهمًا جدًا لدعم المعلومات التحليلية.
إذا كانت خوارزمية التحليلات التنبؤية لا تسمح باستخدام المعلومات التي تم جمعها في عدة أنظمة مختلفة لتجميع صورة كاملة ، فلا يمكن وصفها بأنها فعالة ، لأنه بدون ذلك سيكون من الصعب تحديد كيفية تأثير مشكلات نظام واحد على مكدس التطبيق بأكمله. أيام التطبيقات المتباينة متأخرة - يتم استبدالها بمكونات مترابطة. ولكن من وجهة نظر عملية ، يمكن أن يؤدي هذا إلى العديد من الأخطاء والأجزاء المفقودة.
ما يستحق التعقب
لدمج العديد من الأدوات التحليلية في السحابة والأنظمة الداخلية لتتبع التطبيقات الموزعة دون أي إغفال ، ستحتاج إلى فريق كامل من متخصصي تكنولوجيا المعلومات. إذا لم يكن لديك ميزانية غير محدودة للمراقبة ، فهذا غير معقول. يعتمد نجاح الأدوات التنبؤية على المنهجية المستخدمة لجمع البيانات ومشاركتها واستخدامها - حتى أكثر من قدرات التعلم الآلي أو دراسة الاتجاهات.
لكي يتمكن النظام من جمع جميع المعلومات اللازمة لعمل قسم تكنولوجيا المعلومات ، يجب أن تأخذ تحليلات تكنولوجيا المعلومات التنبؤية أيضًا في الاعتبار سهولة الاستخدام. إذا وضعت قابلية الاستخدام على رأس الجدول ، فسيتمكن فريق من المتخصصين من منع أو تقليل الأخطاء والفشل التي يواجهها العملاء ، أو على الأقل فهم كيف يمكن أن تؤثر هذه الأخطاء على العمل ، واقتراح حل.
قيود تحليلات تكنولوجيا المعلومات التنبؤية
تم تصميم التحليلات التنبؤية لرصد التطبيقات الموزعة لاكتشاف الأخطاء ومنعها ، ولكن لا يمكن تجنب أي أخطاء أو حوادث على الإطلاق. تحليلات لا تحدث في الوقت الحقيقي.
توقيت تحليلات تكنولوجيا المعلومات التنبؤية هو جانب آخر مهم للغاية. التعلم الآلي وتحليل البيانات غير متوافقين مع التقارير في الوقت الفعلي. يحتاج كل من الإدارة والموظفين الفنيين إلى فهم أن أنظمة تحليلات تكنولوجيا المعلومات التنبؤية تحتاج إلى وقت لجمع بيانات كافية للمعالجة والتحليل ، وبعد ذلك يمكنك توقع أي نتائج لائقة. اعتمادًا على كمية البيانات ، قد يستغرق ذلك عدة ساعات أو عدة أيام. يمكن للمسؤولين تقليل كمية البيانات ، ولكن هذا قد لا يؤثر على دقة التحليل بأفضل طريقة. يجب أن تمنع تحليلات تكنولوجيا المعلومات التنبؤية المشكلات من أجل تحسين قابلية الاستخدام وتحسين إدارة موارد تكنولوجيا المعلومات. لإرسال إشارات الخطأ والاستجابة للحوادث ، يجب تنفيذ طرق أخرى.
تحليلات تكنولوجيا المعلومات التنبؤية غير قادرة على التخلص من كل حادث محتمل يمكن أن يؤثر على مكدس التطبيق. يمكن أن يحدث انقطاع التيار الكهربائي على نطاق واسع ، وتعطل عمل موردي السحابة وتعطل المعدات الرئيسية بشكل غير متوقع تمامًا. ولكن كلما زادت البيانات التي تمتلكها مؤسستك ، كان بإمكانك تحقيق نتائج أفضل. لتحقيق النجاح ، يجب أن تفهم عيوب ومزايا هذه التكنولوجيا والاستفادة القصوى من قدراتها.