पूर्वानुमानित आईटी एनालिटिक्स स्ट्रीमलाइन ने एप्लिकेशन मॉनिटरिंग को वितरित किया

एप्लिकेशन प्रदर्शन डेटा का विश्लेषण करने में समय लगता है, लेकिन यह इसके लायक है, क्योंकि भविष्य में, आईटी प्रशासक तेजी से समस्याओं को हल करने में सक्षम होंगे।



वितरित अनुप्रयोगों के प्रदर्शन को ट्रैक करने का सबसे अच्छा तरीका क्या है?

संगठन कई प्लेटफार्मों पर आवेदन स्थापित करते हैं - स्थानीय रूप से, एक या एक से अधिक बादलों में, या इन दोनों वातावरणों में - और वितरित आर्किटेक्चर का उपयोग करते हैं, जो कि माइक्रोसर्विस के रूप में और कंटेनरों में कोड को तैनात करते हैं। अखंड की तुलना में, वितरित अनुप्रयोग निगरानी को मुश्किल बनाते हैं और सर्वोत्तम तरीके से विश्लेषण की दक्षता और सटीकता को प्रभावित नहीं करते हैं। इसलिए, संगठनों को सही उपकरणों को खोजने और वितरित अनुप्रयोगों की निगरानी के लिए सही दृष्टिकोण को लागू करने की आवश्यकता है।

वितरित अनुप्रयोगों और कंप्यूटिंग अधिक लोकप्रिय हो जाने के कारण, प्रतिक्रियाशील आईटी अवसंरचना मुद्दों से निपटने के लिए नए पूर्वानुमानित आईटी एनालिटिक्स टूल उभर रहे हैं। भविष्य कहनेवाला प्रौद्योगिकी वर्तमान आंकड़ों, रुझानों और ऐतिहासिक डेटा का मूल्यांकन करती है, और फिर, मशीन सीखने और डेटा विश्लेषण का उपयोग करते हुए, भविष्य या अज्ञात घटनाओं के बारे में भविष्यवाणियां करती है। इस तथ्य के बावजूद कि आपको पूर्वानुमानित आईटी एनालिटिक्स के साथ काम करने के लिए गहराई से ज्ञान होना चाहिए, यहां तक ​​कि आवेदन के दौरान घटनाओं की संख्या में मामूली कमी भी महत्वपूर्ण बचत लाएगी। हालांकि, भविष्य कहनेवाला निगरानी और विश्लेषण सभी समस्याओं को हल नहीं करेगा, क्योंकि आईटी संगठनों को अभी भी स्वतंत्र रूप से यह तय करने की आवश्यकता होगी कि निगरानी और क्या करना है।

वितरित आवेदन मुद्दे

एक एकल सर्वर पर तैनात किए गए मोनोलिथिक अनुप्रयोगों को आईटी के बुनियादी ढांचे के कई हिस्सों पर स्थापित कई घटकों के साथ वितरित अनुप्रयोगों द्वारा प्रतिस्थापित किया गया है। अनुप्रयोगों की निगरानी करते समय, केवल एक दिशा में देखना अस्वीकार्य है - बाहरी भंडारण, नेटवर्क और कंप्यूटिंग शक्ति सहित संसाधनों की एक विस्तृत श्रृंखला की निगरानी करना आवश्यक है।

और एक ही समय में, वितरित अनुप्रयोगों का भविष्य कहनेवाला विश्लेषण अधिक कठिन होता जा रहा है। यह पता लगाने के लिए कि आवेदन के कौन से घटकों और बुनियादी ढांचे की निगरानी की जानी चाहिए, सिस्टम के अलग-अलग छोरों पर शुरू करें और फिर एक आम संप्रदाय में आएं। सिस्टम का शीर्ष अनुप्रयोग की प्रयोज्य है।

ग्राहक के दृष्टिकोण से आवेदन के पहलू समग्र मूल्यांकन को दृढ़ता से प्रभावित करते हैं, लेकिन उनके लिए भविष्य कहनेवाला विश्लेषण लागू करना मुश्किल है। आवेदन प्रदर्शन की समस्याएं (उदाहरण के लिए, कार्य जो वैकल्पिक सफलता के साथ काम करते हैं) अपेक्षाकृत अनियंत्रित रूप से हो सकती हैं, इसलिए उन्हें भविष्यवाणी करना मुश्किल है। हालांकि, विश्लेषणात्मक जानकारी का समर्थन करने के लिए प्रयोज्य एक बहुत महत्वपूर्ण संकेतक है।

यदि भविष्य कहनेवाला विश्लेषिकी एल्गोरिथ्म एक पूरी तस्वीर को संकलित करने के लिए कई अलग-अलग प्रणालियों में एकत्रित जानकारी के उपयोग की अनुमति नहीं देता है, तो इसे प्रभावी नहीं कहा जा सकता है, क्योंकि इसके बिना यह निर्धारित करना मुश्किल होगा कि किसी एक प्रणाली की समस्याएं पूरे एप्लिकेशन स्टैक को कैसे प्रभावित करती हैं। असमान अनुप्रयोगों के दिन पीछे हैं - परस्पर घटकों द्वारा प्रतिस्थापित। लेकिन एक परिचालन दृष्टिकोण से, यह कई त्रुटियों और लापता भागों को जन्म दे सकता है।

ट्रैकिंग के लायक क्या है

बिना किसी चूक के वितरित अनुप्रयोगों पर नज़र रखने के लिए क्लाउड और ऑन-प्रिमाइसेस सिस्टम में कई विश्लेषणात्मक उपकरणों को संयोजित करने के लिए, आपको आईटी विशेषज्ञों की एक पूरी टीम की आवश्यकता होगी। यदि आपके पास निगरानी के लिए असीमित बजट नहीं है, तो यह अनुचित है। पूर्वानुमानित साधनों की सफलता डेटा को इकट्ठा करने, साझा करने और उपयोग करने के लिए उपयोग की जाने वाली कार्यप्रणाली पर निर्भर करती है - मशीन सीखने की क्षमता या रुझानों के अध्ययन से भी अधिक।

सिस्टम के लिए आईटी विभाग के काम के लिए आवश्यक सभी जानकारी एकत्र करने के लिए, भविष्य कहनेवाला आईटी एनालिटिक्स को भी प्रयोज्य को ध्यान में रखना चाहिए। यदि आप तालिका के सिर पर प्रयोज्यता रखते हैं, तो विशेषज्ञों की एक टीम उन त्रुटियों और विफलताओं को रोकने या कम करने में सक्षम होगी जो ग्राहकों का सामना करती हैं, या कम से कम यह समझती हैं कि ये त्रुटियां कैसे काम को प्रभावित कर सकती हैं, और समाधान की पेशकश कर सकती हैं।

भविष्यवाणी आईटी विश्लेषिकी की सीमाएं

वितरित अनुप्रयोगों की निगरानी के लिए भविष्य कहनेवाला विश्लेषण त्रुटियों का पता लगाने और रोकने के लिए डिज़ाइन किया गया है, लेकिन बिल्कुल कोई त्रुटि या घटनाओं से बचा नहीं जा सकता है। Analytics वास्तविक समय में नहीं होता है।

भविष्य कहनेवाला आईटी विश्लेषण के लिए समय एक और बहुत महत्वपूर्ण पहलू है। मशीन लर्निंग और डेटा विश्लेषण वास्तविक समय की रिपोर्टिंग के साथ संगत नहीं हैं। प्रबंधन और तकनीकी कर्मचारियों दोनों को यह समझने की जरूरत है कि अनुमानित आईटी एनालिटिक्स सिस्टम को प्रसंस्करण और विश्लेषण के लिए पर्याप्त डेटा एकत्र करने के लिए समय की आवश्यकता होती है, जिसके बाद आप किसी भी सभ्य परिणाम की उम्मीद कर सकते हैं। डेटा की मात्रा के आधार पर, इसमें कई घंटे या कई दिन लग सकते हैं। व्यवस्थापक डेटा की मात्रा को कम कर सकते हैं, लेकिन यह सर्वोत्तम तरीके से विश्लेषण की सटीकता को प्रभावित नहीं कर सकता है। प्रयोज्यता में सुधार और आईटी संसाधन प्रबंधन को अनुकूलित करने के लिए भविष्य कहनेवाला आईटी विश्लेषण समस्याओं को रोकना चाहिए। त्रुटि संकेतों को भेजने और घटनाओं पर प्रतिक्रिया देने के लिए, अन्य तरीकों को लागू किया जाना चाहिए।

प्रिडिक्टिव आईटी एनालिटिक्स हर संभावित घटना को खत्म करने में सक्षम नहीं है जो एप्लिकेशन स्टैक को प्रभावित कर सकती है। बड़े पैमाने पर बिजली की निकासी, बादल आपूर्तिकर्ताओं और प्रमुख उपकरण विफलताओं के काम में व्यवधान पूरी तरह से अप्रत्याशित रूप से हो सकता है। लेकिन आपके संगठन के पास जितना अधिक डेटा होगा, बेहतर परिणाम आप प्राप्त कर सकते हैं। सफल होने के लिए, आपको इस तकनीक के नुकसान और फायदों को समझना चाहिए और इसकी क्षमताओं का अधिकतम लाभ उठाना चाहिए।