Das Analysieren von Anwendungsleistungsdaten kostet Zeit, lohnt sich jedoch, da IT-Administratoren in Zukunft Probleme schneller lösen können.
Was ist der beste Weg, um die Leistung verteilter Anwendungen zu verfolgen?
Unternehmen installieren Anwendungen auf mehreren Plattformen - lokal, in einer oder mehreren Clouds oder in beiden dieser Umgebungen - und verwenden verteilte Architekturen, die Code in Form von Microservices und in Containern bereitstellen. Im Vergleich zu monolithischen Anwendungen erschweren verteilte Anwendungen die Überwachung und beeinträchtigen die Effizienz und Genauigkeit der Analyse nicht optimal. Daher müssen Unternehmen die richtigen Tools finden und den richtigen Ansatz zur Überwachung verteilter Anwendungen implementieren.
Da verteilte Anwendungen und Computer immer beliebter werden, entstehen neue prädiktive IT-Analysetools, mit denen reaktive IT-Infrastrukturprobleme gelöst werden können. Die Vorhersage-Technologie wertet aktuelle Statistiken, Trends und historische Daten aus und macht dann mithilfe von maschinellem Lernen und Datenanalyse Vorhersagen über zukünftige oder unbekannte Ereignisse. Trotz der Tatsache, dass Sie über fundierte Kenntnisse verfügen müssen, um mit prädiktiven IT-Analysen arbeiten zu können, führt bereits eine geringfügige Reduzierung der Anzahl der Vorfälle während der Anwendung zu erheblichen Einsparungen. Die vorausschauende Überwachung und Analyse wird jedoch nicht alle Probleme lösen, da IT-Organisationen weiterhin unabhängig entscheiden müssen, was wann überwacht werden soll.
Probleme mit verteilten Anwendungen
Ersetzte monolithische Anwendungen, die auf einem einzelnen Server bereitgestellt wurden, wurden durch verteilte Anwendungen mit mehreren Komponenten ersetzt, die in vielen Teilen der IT-Infrastruktur installiert sind. Bei der Überwachung von Anwendungen ist es nicht akzeptabel, nur in eine Richtung zu schauen. Es ist erforderlich, eine Vielzahl von Ressourcen zu überwachen, einschließlich externer Speicher, Netzwerke und Rechenleistung.
Gleichzeitig wird die prädiktive Analyse verteilter Anwendungen immer schwieriger. Um herauszufinden, welche Komponenten der Anwendung und Infrastruktur überwacht werden sollen, beginnen Sie an den verschiedenen Enden des Systems und kommen Sie dann zu einem gemeinsamen Nenner. Die Spitze des Systems ist die Benutzerfreundlichkeit der Anwendung.
Aspekte der Anwendung aus Sicht des Kunden wirken sich stark auf die Gesamtbewertung aus, es ist jedoch schwierig, prädiktive Analysen auf sie anzuwenden. Anwendungsleistungsprobleme (z. B. Funktionen, die abwechselnd erfolgreich arbeiten) können relativ selten auftreten, sodass sie schwer vorherzusagen sind. Die Benutzerfreundlichkeit ist jedoch ein sehr wichtiger Indikator für die Unterstützung analytischer Informationen.
Wenn der Predictive Analytics-Algorithmus die Verwendung der gesammelten Informationen in mehreren verschiedenen Systemen nicht zulässt, um ein vollständiges Bild zu erstellen, kann er nicht als effektiv bezeichnet werden, da es ohne dies schwierig ist zu bestimmen, wie sich die Probleme eines Systems auf den gesamten Anwendungsstapel auswirken. Die Zeiten unterschiedlicher Anwendungen liegen hinter uns - ersetzt durch miteinander verbundene Komponenten. Aus betrieblicher Sicht kann dies jedoch zu vielen Fehlern und fehlenden Teilen führen.
Was ist es wert, verfolgt zu werden?
Um mehrere Analysetools in der Cloud und lokale Systeme zur Verfolgung verteilter Anwendungen ohne Auslassungen zu kombinieren, benötigen Sie ein ganzes Team von IT-Spezialisten. Wenn Sie kein unbegrenztes Budget für die Überwachung haben, ist dies nicht zumutbar. Der Erfolg von Prognosewerkzeugen hängt von der Methodik ab, mit der die Daten gesammelt, geteilt und verwendet werden - noch mehr als von den Fähigkeiten des maschinellen Lernens oder der Untersuchung von Trends.
Damit das System alle für die Arbeit der IT-Abteilung erforderlichen Informationen erfassen kann, muss bei der prädiktiven IT-Analyse auch die Benutzerfreundlichkeit berücksichtigt werden. Wenn Sie die Benutzerfreundlichkeit an die Spitze des Tisches stellen, kann ein Team von Spezialisten die Fehler und Ausfälle, auf die Kunden stoßen, verhindern oder reduzieren oder zumindest verstehen, wie sich diese Fehler auf die Arbeit auswirken können, und eine Lösung vorschlagen.
Einschränkungen von Predictive IT Analytics
Predictive Analytics zur Überwachung verteilter Anwendungen dient dazu, Fehler zu erkennen und zu verhindern. Es können jedoch keinerlei Fehler oder Vorfälle vermieden werden. Analytics findet nicht in Echtzeit statt.
Das Timing für vorausschauende IT-Analysen ist ein weiterer sehr wichtiger Aspekt. Maschinelles Lernen und Datenanalyse sind nicht mit Echtzeitberichten kompatibel. Sowohl das Management als auch das technische Personal müssen verstehen, dass vorausschauende IT-Analysesysteme Zeit benötigen, um genügend Daten für die Verarbeitung und Analyse zu sammeln. Danach können Sie mit anständigen Ergebnissen rechnen. Dies kann je nach Datenmenge mehrere Stunden oder mehrere Tage dauern. Administratoren können die Datenmenge reduzieren, dies wirkt sich jedoch möglicherweise nicht optimal auf die Genauigkeit der Analyse aus. Predictive IT Analytics muss Probleme vermeiden, um die Benutzerfreundlichkeit zu verbessern und das IT-Ressourcenmanagement zu optimieren. Um Fehlersignale zu senden und auf Vorfälle zu reagieren, müssen andere Methoden implementiert werden.
Predictive IT Analytics kann nicht jeden möglichen Vorfall beseitigen, der sich auf den Anwendungsstapel auswirken könnte. Große Stromausfälle, Arbeitsstörungen von Cloud-Anbietern und größere Geräteausfälle können völlig unerwartet auftreten. Je mehr Daten Ihr Unternehmen hat, desto bessere Ergebnisse können Sie erzielen. Um erfolgreich zu sein, müssen Sie die Nachteile und Vorteile dieser Technologie verstehen und ihre Fähigkeiten optimal nutzen.