A análise dos dados de desempenho dos aplicativos leva tempo, mas vale a pena, porque no futuro, os administradores de TI poderão resolver os problemas mais rapidamente.
Qual é a melhor maneira de acompanhar o desempenho de aplicativos distribuídos?
As organizações instalam aplicativos em várias plataformas - localmente, em uma ou mais nuvens ou em ambos os ambientes - e usam arquiteturas distribuídas, que implantam código na forma de microsserviços e em contêineres. Comparados aos monolíticos, os aplicativos distribuídos dificultam o monitoramento e não afetam da melhor maneira a eficiência e a precisão da análise. Portanto, as organizações precisam encontrar as ferramentas certas e implementar a abordagem correta para monitorar aplicativos distribuídos.
À medida que os aplicativos distribuídos e a computação se tornam mais populares, novas ferramentas preditivas de análise de TI estão surgindo para resolver problemas de infraestrutura de TI reativa. A tecnologia preditiva avalia as estatísticas, tendências e dados históricos atuais e, usando o aprendizado de máquina e a análise de dados, faz previsões sobre eventos futuros ou desconhecidos. Apesar de você precisar ter conhecimento aprofundado para trabalhar com análises preditivas de TI, mesmo uma pequena redução no número de incidentes durante o aplicativo trará economias significativas. No entanto, o monitoramento e análise preditiva não resolverão todos os problemas, porque as organizações de TI ainda precisarão decidir independentemente o que monitorar e quando.
Problemas de aplicativos distribuídos
Aplicativos monolíticos substituídos implantados em um único servidor foram substituídos por aplicativos distribuídos com vários componentes instalados em muitas partes da infraestrutura de TI. Ao monitorar aplicativos, é inaceitável olhar apenas em uma direção - é necessário monitorar uma ampla gama de recursos, incluindo armazenamento externo, redes e capacidade de computação.
E, ao mesmo tempo, a análise preditiva de aplicativos distribuídos está se tornando mais difícil. Para descobrir quais componentes do aplicativo e da infraestrutura devem ser monitorados, inicie nas diferentes extremidades do sistema e, em seguida, chegue a um denominador comum. A parte superior do sistema é a usabilidade do aplicativo.
Os aspectos do aplicativo, do ponto de vista do cliente, afetam fortemente a avaliação geral, mas é difícil aplicar análises preditivas a eles. Os problemas de desempenho do aplicativo (por exemplo, funções que funcionam com êxito alternado) podem ocorrer com pouca frequência e, portanto, são difíceis de prever. No entanto, a usabilidade é um indicador muito importante para oferecer suporte a informações analíticas.
Se o algoritmo de análise preditiva não permitir o uso das informações coletadas em vários sistemas diferentes para compilar uma imagem completa, não poderá ser chamado de eficaz, pois sem isso será difícil determinar como os problemas de um sistema afetam toda a pilha de aplicativos. Os dias de aplicativos diferentes estão atrasados - substituídos por componentes interconectados. Mas, do ponto de vista operacional, isso pode levar a muitos erros e partes ausentes.
O que vale a pena rastrear
Para combinar várias ferramentas analíticas na nuvem e sistemas locais para rastrear aplicativos distribuídos sem omissões, você precisará de toda uma equipe de especialistas em TI. Se você não tem um orçamento ilimitado para monitoramento, isso não é razoável. O sucesso das ferramentas preditivas depende da metodologia usada para coletar, compartilhar e usar os dados - ainda mais do que os recursos de aprendizado de máquina ou o estudo de tendências.
Para que o sistema colete todas as informações necessárias para o trabalho do departamento de TI, a análise preditiva de TI também deve levar em consideração a usabilidade. Se você colocar a usabilidade na cabeça da mesa, uma equipe de especialistas poderá impedir ou reduzir os erros e falhas que os clientes encontrarem, ou pelo menos entender como esses erros podem afetar o trabalho e propor uma solução.
Limitações da análise preditiva de TI
A análise preditiva para monitorar aplicativos distribuídos foi projetada para detectar e evitar erros, mas absolutamente nenhum erro ou incidente pode ser evitado. O Analytics não ocorre em tempo real.
O tempo para análise preditiva de TI é outro aspecto muito importante. O aprendizado de máquina e a análise de dados não são compatíveis com os relatórios em tempo real. Tanto a equipe administrativa quanto a técnica precisam entender que os sistemas preditivos de análise de TI precisam de tempo para coletar dados suficientes para processamento e análise, após os quais você pode esperar resultados decentes. Dependendo da quantidade de dados, isso pode levar várias horas ou vários dias. Os administradores podem reduzir a quantidade de dados, mas isso pode não afetar a precisão da análise da melhor maneira. A análise preditiva de TI deve evitar problemas para melhorar a usabilidade e otimizar o gerenciamento de recursos de TI. Para enviar sinais de erro e responder a incidentes, outros métodos devem ser implementados.
A análise preditiva de TI não é capaz de eliminar todos os incidentes possíveis que possam afetar a pilha de aplicativos. Quedas de energia em larga escala, interrupções no trabalho de fornecedores de nuvem e grandes falhas de equipamentos podem ocorrer completamente inesperadamente. Mas quanto mais dados sua organização tiver, melhores resultados você poderá alcançar. Para ter sucesso, você deve entender as desvantagens e vantagens dessa tecnologia e aproveitar ao máximo seus recursos.