L'analyse des données de performances des applications prend du temps, mais cela en vaut la peine, car à l'avenir, les administrateurs informatiques seront en mesure de résoudre les problèmes plus rapidement.
Quelle est la meilleure façon de suivre les performances des applications distribuées?
Les organisations installent des applications sur plusieurs plateformes - localement, dans un ou plusieurs clouds, ou dans ces deux environnements - et utilisent des architectures distribuées, qui déploient du code sous forme de microservices et dans des conteneurs. Par rapport aux applications monolithiques distribuées, la surveillance est difficile et n'affecte pas au mieux l'efficacité et la précision de l'analyse. Par conséquent, les organisations doivent trouver les bons outils et mettre en œuvre la bonne approche pour surveiller les applications distribuées.
À mesure que les applications distribuées et l'informatique gagnent en popularité, de nouveaux outils d'analyse informatique prédictive font leur apparition pour résoudre les problèmes d'infrastructure informatique réactive. La technologie prédictive évalue les statistiques actuelles, les tendances et les données historiques, puis, à l'aide de l'apprentissage automatique et de l'analyse des données, fait des prédictions sur des événements futurs ou inconnus. Malgré le fait que vous ayez besoin de connaissances approfondies pour travailler avec l'analyse informatique prédictive, même une légère réduction du nombre d'incidents pendant l'application entraînera des économies importantes. Cependant, la surveillance et l'analyse prédictives ne résoudront pas tous les problèmes, car les organisations informatiques devront toujours décider indépendamment des éléments à surveiller et du moment.
Problèmes d'application distribuée
Les applications monolithiques remplacées déployées sur un seul serveur ont été remplacées par des applications distribuées avec plusieurs composants installés sur de nombreuses parties de l'infrastructure informatique. Lors de la surveillance des applications, il est inacceptable de regarder dans une seule direction - il est nécessaire de surveiller une large gamme de ressources, y compris le stockage externe, les réseaux et la puissance de calcul.
Et en même temps, l'analyse prédictive des applications distribuées devient de plus en plus difficile. Pour savoir quels composants de l'application et de l'infrastructure doivent être surveillés, commencez aux différentes extrémités du système, puis arrivez à un dénominateur commun. Le sommet du système est la convivialité de l'application.
Les aspects de l'application du point de vue du client affectent fortement l'évaluation globale, mais il est difficile de leur appliquer des analyses prédictives. Les problèmes de performances des applications (par exemple, les fonctions qui fonctionnent avec un succès alterné) peuvent se produire relativement rarement, ils sont donc difficiles à prévoir. Cependant, l'utilisabilité est un indicateur très important pour étayer les informations analytiques.
Si l'algorithme d'analyse prédictive ne permet pas d'utiliser les informations collectées dans plusieurs systèmes différents pour compiler une image complète, il ne peut pas être considéré comme efficace, car sans cela, il sera difficile de déterminer comment les problèmes d'un système affectent l'ensemble de la pile d'applications. L'époque des applications disparates est derrière - remplacée par des composants interconnectés. Mais d'un point de vue opérationnel, cela peut entraîner de nombreuses erreurs et des pièces manquantes.
Ce qui vaut la peine d'être suivi
Pour combiner plusieurs outils analytiques dans le cloud et des systèmes sur site pour suivre les applications distribuées sans aucune omission, vous aurez besoin de toute une équipe de spécialistes informatiques. Si vous ne disposez pas d'un budget illimité pour la surveillance, cela n'est pas raisonnable. Le succès des outils prédictifs dépend de la méthodologie utilisée pour collecter, partager et utiliser les données - encore plus que des capacités du machine learning ou de l'étude des tendances.
Pour que le système collecte toutes les informations nécessaires au travail du service informatique, l'analyse informatique prédictive doit également prendre en compte la convivialité. Si vous placez la convivialité en tête du tableau, une équipe de spécialistes sera en mesure de prévenir ou de réduire les erreurs et les pannes rencontrées par les clients, ou au moins de comprendre comment ces erreurs peuvent affecter le travail, et de proposer une solution.
Limites de l'analyse informatique prédictive
L'analyse prédictive pour la surveillance des applications distribuées est conçue pour détecter et prévenir les erreurs, mais absolument aucune erreur ou incident ne peut être évité. Analytics ne se produit pas en temps réel.
Le timing de l'analyse informatique prédictive est un autre aspect très important. L'apprentissage automatique et l'analyse des données ne sont pas compatibles avec les rapports en temps réel. Le personnel de gestion et le personnel technique doivent comprendre que les systèmes d'analyse informatique prédictifs ont besoin de temps pour collecter suffisamment de données pour le traitement et l'analyse, après quoi vous pouvez vous attendre à des résultats décents. Selon la quantité de données, cela peut prendre plusieurs heures ou plusieurs jours. Les administrateurs peuvent réduire la quantité de données, mais cela ne peut pas affecter la précision de l'analyse de la meilleure façon. L'analyse informatique prédictive doit éviter les problèmes afin d'améliorer la convivialité et d'optimiser la gestion des ressources informatiques. Pour envoyer des signaux d'erreur et répondre aux incidents, d'autres méthodes doivent être implémentées.
L'analyse informatique prédictive n'est pas en mesure d'éliminer tous les incidents possibles qui pourraient affecter la pile d'applications. Des pannes de courant à grande échelle, des perturbations dans le travail des fournisseurs de cloud et des pannes majeures d'équipement peuvent survenir de manière totalement inattendue. Mais plus votre organisation dispose de données, meilleurs sont les résultats que vous pouvez obtenir. Pour réussir, vous devez comprendre les inconvénients et les avantages de cette technologie et tirer le meilleur parti de ses capacités.