Menganalisis data kinerja aplikasi membutuhkan waktu, tetapi itu sepadan, karena di masa depan itu akan memungkinkan administrator TI untuk memecahkan masalah lebih cepat.
Apa cara terbaik untuk melacak kinerja aplikasi terdistribusi?
Organisasi menginstal aplikasi pada berbagai platform - secara lokal, dalam satu atau lebih awan, atau di kedua lingkungan ini - dan menggunakan arsitektur terdistribusi, yang menyebarkan kode dalam bentuk layanan-layanan mikro dan dalam wadah. Dibandingkan dengan monolitik, aplikasi terdistribusi membuat pemantauan menjadi sulit dan tidak mempengaruhi efisiensi dan akurasi analisis dengan cara terbaik. Oleh karena itu, organisasi perlu menemukan alat yang tepat dan menerapkan pendekatan yang tepat untuk memantau aplikasi yang didistribusikan.
Ketika aplikasi dan komputasi terdistribusi menjadi lebih populer, alat analisis TI prediktif baru muncul untuk mengatasi masalah infrastruktur TI reaktif. Teknologi prediktif mengevaluasi statistik, tren, dan data historis saat ini, dan kemudian, menggunakan pembelajaran mesin dan analisis data, membuat prediksi tentang peristiwa di masa depan atau yang tidak diketahui. Terlepas dari kenyataan bahwa Anda perlu memiliki pengetahuan mendalam untuk bekerja dengan analitik TI prediktif, bahkan sedikit pengurangan jumlah insiden selama aplikasi akan membawa penghematan yang signifikan. Namun, pemantauan dan analisis prediktif tidak akan menyelesaikan semua masalah, karena organisasi TI masih perlu memutuskan secara mandiri apa yang harus dipantau dan kapan.
Masalah Aplikasi Terdistribusi
Aplikasi monolitik yang diganti yang digunakan pada satu server telah digantikan oleh aplikasi terdistribusi dengan beberapa komponen yang diinstal pada banyak bagian infrastruktur TI. Saat memantau aplikasi, tidak dapat diterima untuk melihat satu arah saja - perlu untuk memantau berbagai sumber daya, termasuk penyimpanan eksternal, jaringan, dan daya komputasi.
Dan pada saat yang sama, analitik prediktif aplikasi terdistribusi menjadi lebih sulit. Untuk mengetahui komponen aplikasi dan infrastruktur mana yang harus dimonitor, mulailah dari ujung yang berbeda dari sistem, dan kemudian datang ke penyebut yang sama. Bagian atas sistem adalah kegunaan aplikasi.
Aspek aplikasi dari sudut pandang klien sangat mempengaruhi penilaian keseluruhan, tetapi sulit untuk menerapkan analitik prediktif kepada mereka. Masalah kinerja aplikasi (misalnya, fungsi yang bekerja dengan kesuksesan bergantian) dapat terjadi relatif jarang, sehingga sulit diprediksi. Namun, kegunaan adalah indikator yang sangat penting untuk mendukung informasi analitis.
Jika algoritme analitik prediktif tidak memungkinkan penggunaan informasi yang dikumpulkan di beberapa sistem yang berbeda untuk menyusun gambar yang lengkap, itu tidak dapat disebut efektif, karena tanpa ini akan sulit untuk menentukan bagaimana masalah satu sistem mempengaruhi seluruh tumpukan aplikasi. Hari-hari aplikasi yang berbeda berada di belakang - diganti oleh komponen yang saling berhubungan. Tetapi dari sudut pandang operasional, ini dapat menyebabkan banyak kesalahan dan bagian yang hilang.
Apa yang layak dilacak
Untuk menggabungkan beberapa alat analitis di cloud dan sistem di tempat untuk melacak aplikasi yang didistribusikan tanpa kelalaian, Anda akan membutuhkan seluruh tim spesialis TI. Jika Anda tidak memiliki anggaran tak terbatas untuk pemantauan, ini tidak masuk akal. Keberhasilan alat prediksi tergantung pada metodologi yang digunakan untuk mengumpulkan, berbagi, dan menggunakan data - bahkan lebih dari pada kemampuan pembelajaran mesin atau studi tren.
Agar sistem dapat mengumpulkan semua informasi yang diperlukan untuk pekerjaan departemen TI, analitik TI prediktif juga harus memperhitungkan kegunaan akun. Jika Anda menempatkan kegunaan di atas meja, tim spesialis akan dapat mencegah atau mengurangi kesalahan dan kegagalan yang ditemui pelanggan, atau setidaknya memahami bagaimana kesalahan ini dapat memengaruhi pekerjaan, dan mengusulkan solusi.
Keterbatasan Analisis IT Prediktif
Analitik prediktif untuk memantau aplikasi terdistribusi dirancang untuk mendeteksi dan mencegah kesalahan, tetapi sama sekali tidak ada kesalahan atau insiden dapat dihindari. Analisis tidak terjadi secara real time.
Waktu untuk analitik TI prediktif adalah aspek lain yang sangat penting. Pembelajaran mesin dan analisis data tidak kompatibel dengan pelaporan waktu nyata. Baik staf manajemen dan teknis perlu memahami bahwa sistem analitik TI prediktif memerlukan waktu untuk mengumpulkan data yang cukup untuk pemrosesan dan analisis, setelah itu Anda dapat mengharapkan hasil yang layak. Tergantung pada jumlah data, ini bisa memakan waktu beberapa jam atau beberapa hari. Administrator dapat mengurangi jumlah data, tetapi ini mungkin tidak mempengaruhi keakuratan analisis dengan cara terbaik. Analitik TI prediktif harus mencegah masalah untuk meningkatkan kegunaan dan mengoptimalkan manajemen sumber daya TI. Untuk mengirim sinyal kesalahan dan merespons insiden, metode lain harus diterapkan.
Analitik TI prediktif tidak dapat menghilangkan setiap kemungkinan kejadian yang dapat memengaruhi tumpukan aplikasi. Pemadaman listrik skala besar, gangguan dalam pekerjaan pemasok cloud, dan kegagalan peralatan utama dapat terjadi secara tak terduga. Tetapi semakin banyak data yang dimiliki organisasi Anda, semakin baik hasil yang bisa Anda raih. Untuk berhasil, Anda harus memahami kelemahan dan kelebihan teknologi ini dan memanfaatkan kemampuannya sebaik-baiknya.