Автоматизация является ключом к мониторингу мультиоблачной инфраструктуры

Обеспечение бесперебойной работы инфраструктуры имеет решающее значение для поддержания услуг и удовлетворенности клиентов.

Грег Адамс, региональный вице-президент UK&I в Dynatrace, обсуждает ключевую роль, которую автоматы могут играть в мониторинге мультиоблачной инфраструктуры

Чтобы идти в ногу с цифровой трансформацией, организации из всех отраслей все чаще обращаются к мультиоблачной архитектуре, чтобы получить гибкость и масштабируемость, необходимые им для того, чтобы оставаться впереди. IDC прогнозирует, что, поскольку эта тенденция сохранится, общие мировые расходы на облачные услуги к 2025 году превысят 1,3 триллиона долларов США.

Однако каждое добавленное облако усложняет задачу управления инфраструктурой, поскольку технологические среды охватывают большее количество платформ. В свою очередь, это создает больше работы для перегруженных ИТ-отделов (ITOps), что не позволяет им сосредоточиться на инновациях. Действительно, наше исследование показало, что команды ITOps тратят почти половину (42%) своего времени на ручную рутинную работу «просто для того, чтобы поддерживать свет» в своей инфраструктуре.

Этим командам явно нужен более устойчивый подход к управлению своей инфраструктурой, который улучшает наблюдаемость в мультиоблачных средах и автоматизирует ручные задачи, чтобы у них было больше времени для внедрения инноваций и создания ценности для своих организаций.

Многооблачная мигрень

Если они не смогут эффективно управлять производительностью инфраструктуры, ITOps-командам придется столкнуться с серьезными трудностями, чтобы обеспечить безупречный цифровой опыт, которого требуют сегодняшние клиенты и пользователи. Крайне важно, чтобы у них была четкая сквозная наблюдаемость в мультиоблачной среде. К сожалению, это понимание стало более неуловимым, и по мере того, как команды изо всех сил стараются не отставать от своей инфраструктуры, появляются белые пятна.

Многооблачные среды по своей природе сложны и сложны в управлении многими существующими подходами к мониторингу инфраструктуры. За этим стоит несколько факторов.

Во-первых, каждая облачная платформа поставляется со своим собственным инструментом мониторинга, таким как Amazon CloudWatch или Azure Monitor. Таким образом, команды ITOps постепенно обнаруживают, что у них появляется все больше инструментов, которые им необходимо накладывать поверх традиционных решений для мониторинга, чтобы отслеживать активность в инфраструктуре. Наше исследование показывает, что в среднем организации полагаются на семь различных решений для мониторинга для управления своими мультиоблачными средами. Это вынуждает команды тратить больше времени на сбор информации из различных информационных панелей вручную, чтобы выявлять проблемы в своих цифровых сервисах, поскольку взаимодействие пользователей проходит через несколько облаков.

Загадка Kubernetes

Еще одним фактором, делающим наблюдаемость более труднодостижимой, является частота изменений в мультиоблачных средах. В то время как такие платформы, как Kubernetes, позволяют организациям быстро масштабировать свою многооблачную инфраструктуру в соответствии со спросом, постоянные изменения мешают командам эффективно отслеживать производительность и управлять ею. Среды Kubernetes также производят большие объемы данных, которые командам ITOps не под силу просеять вручную, чтобы понять влияние мультиоблачной инфраструктуры на взаимодействие с пользователем.

Еще больше усложняя ситуацию, пытаясь уменьшить «разрастание инструментов», команды часто применяют подход «сделай сам» (DIY) к мониторингу инфраструктуры, используя решения для наблюдения с открытым исходным кодом, чтобы объединить несколько инструментов. Это приводит к напрасным ручным усилиям и сложности в обслуживании, что препятствует цифровому преобразованию, поскольку у команд остается меньше времени, чтобы сосредоточиться на своей более стратегической работе.

Автоматизация предстоящего курса

Чтобы преодолеть эти проблемы, организациям необходимо предоставить ИТ-отделам новый подход к мониторингу инфраструктуры, используя AIOps (искусственный интеллект для ИТ-операций) для автоматизации как можно большего количества ручных задач. Это устраняет слепые зоны за счет непрерывного обнаружения и инструментирования многооблачной инфраструктуры по мере изменения среды. В результате команды могут поддерживать сквозную наблюдаемость, не тратя время и усилия на процессы ручного мониторинга.

AIOps также помогает автоматически сортировать оповещения и запрашивать данные об наблюдаемости, чтобы получить точную информацию, которая необходима командам для предоставления беспрепятственного цифрового взаимодействия пользователям и клиентам. При таком подходе AIOps может позволить командам понять причину любых проблем в многооблачной инфраструктуре и расставить приоритеты проблем по влиянию на бизнес. Это означает, что команды могут сначала решить наиболее важные проблемы, а затем сосредоточить свои усилия на задачах, ускоряющих цифровую трансформацию организации. Однако это возможно только в том случае, если команды могут консолидировать данные о наблюдаемости в одном месте. Объединенное представление создает единый источник достоверной информации, предоставляющий полный контекст, необходимый для эффективной автоматизации.

Больше времени для инноваций

По мере того, как организации продолжают переход к мультиоблачным средам, обеспечение бесперебойной работы инфраструктуры становится все более важным для создания бесшовных цифровых услуг и повышения удовлетворенности клиентов. Внедрение стратегий мониторинга инфраструктуры, основанных на искусственном интеллекте и автоматизации, снижает нагрузку на команды ITOps, связанные с выполнением ручных задач. В свою очередь, команды могут сосредоточиться на ускорении трансформации и повышении эффективности бизнеса.