Автоматизация обеспечивает надежный мониторинг мультиоблачной инфраструктуры

Грег Адамс, региональный вице-президент UK&I в Dynatrace, обсуждает ключевую роль, которую автоматизация может сыграть в мониторинге мультиоблачной инфраструктуры

Чтобы держать темп с цифровой трансформацией, организации со всех отраслей все чаще обращаются к мультиоблачной архитектуре для получения гибкости и масштабируемости, необходимых для опережения. IDC прогнозирует, что по мере продолжения этого тренда, общие мировые расходы на облачные сервисы превысят $1,3 трлн к 2025 году.

Однако каждое добавленное облако делает задачу управления инфраструктурой более сложной, поскольку технологические среды охватывают большее количество платформ. В свою очередь, это создает больше работы для перегруженных команд IT-операций (ITOps), что мешает им фокусироваться на инновациях. Действительно, наше исследование показало, что команды ITOps тратят почти половину (42%) своего времени на ручную, рутинную работу «просто чтобы держать огни включенными» по всей их инфраструктуре.

Этим командам явно нужен более устойчивый подход к управлению их инфраструктурой — такой, который улучшает наблюдаемость в мультиоблачных средах и автоматизирует ручные задачи, чтобы у них было больше времени для фокусировки на инновациях и создании ценности для их организаций.

Мультиоблачная мигрень

Если они не могут эффективно управлять производительностью инфраструктуры, команды ITOps массово будут бороться с доставкой бесшовных цифровых опытов, которых требуют сегодня клиенты и пользователи. Критично, чтобы у них была четкая, сквозная наблюдаемость через их мультиоблачную среду. К сожалению, этот инсайт стал более недостижимым, и слепые зоны проникают, пока команды борются, чтобы оставаться в курсе своей инфраструктуры.

Мультиоблачные среды по своей природе сложны и сложны для управления многими существующими подходами к мониторингу инфраструктуры. Есть несколько факторов за этим.

Во-первых, каждая облачная платформа идет со своим нативным инструментом мониторинга, таким как Amazon CloudWatch или Azure Monitor. Команды ITOps постепенно обнаружили у себя растущий набор инструментов, которые им нужно накладывать поверх традиционных решений мониторинга для отслеживания активности через инфраструктуру. Наше исследование указывает, что в среднем организации полагаются на семь разных решений мониторинга для управления своими мультиоблачными средами. Это заставляет команды тратить больше времени на ручное сборку инсайтов из различных дашбордов для идентификации проблем в их цифровых сервисах, по мере того как пользовательские пути проходят через множественные облака.

Загадка Kubernetes

Другой фактор, делающий наблюдаемость более недостижимой — частота изменений внутри мультиоблачных сред. Пока платформы вроде Kubernetes позволяют организациям быстро масштабировать свою мультиоблачную инфраструктуру под спрос, постоянные изменения делают трудным для команд мониторить и управлять производительностью эффективно. Среды Kubernetes также производят большие объемы данных, которые невозможно для команд ITOps просеять вручную для понимания влияния мультиоблачной инфраструктуры на пользовательский опыт.

Добавляя дальнейшую сложность, в своих усилиях облегчить «разброс инструментов», команды часто принимают подход "сделай сам" (DIY) к мониторингу инфраструктуры, используя открытые решения наблюдаемости для сшивания множественных инструментов. Это генерирует потраченное ручное усилие и трудно поддерживать, что препятствует цифровой трансформации, так как команды имеют меньше времени для фокусировки на их более стратегической работе.

Автоматизация курса вперед

Для преодоления этих вызовов организации должны уполномочить IT-команды с новым подходом к мониторингу инфраструктуры, использующим AIOps (искусственный интеллект для IT-операций) для автоматизации максимально возможного количества ручных задач. Это устраняет слепые зоны, непрерывно обнаруживая и инструментируя мультиоблачную инфраструктуру по мере изменения среды. В результате команды могут поддерживать сквозную наблюдаемость без необходимости инвестировать время и усилие в ручные процессы мониторинга.

AIOps также помогает автоматически триажировать алерты и запрашивать данные наблюдаемости для выявления точных инсайтов, которые команды нужны для доставки бесшовных цифровых опытов пользователям и клиентам. С этим подходом AIOps может позволить командам понять причину любых проблем через мультиоблачную инфраструктуру и приоритизировать проблемы по бизнес-воздействию. Это означает, что команды могут решать самые критические проблемы первыми и затем фокусировать свои усилия на задачах, ускоряющих цифровую трансформацию организации. Однако это возможно только если команды могут консолидировать данные наблюдаемости в одном месте. Консолидированный вид создает единственный источник правды, предоставляющий полный контекст, необходимый для эффективной автоматизации.

Больше времени для инноваций

По мере того как организации продолжают свой переход к мультиоблачным средам, обеспечение того, что инфраструктура работает плавно, становится более критичным для создания бесшовных цифровых сервисов и ведения удовлетворенности клиентов. Внедрение стратегий мониторинга инфраструктуры, центрированных на ИИ и автоматизации, уменьшает бремя ручных задач на командах ITOps. В свою очередь, команды могут фокусироваться на ускорении трансформации и достижении лучших результатов для бизнеса.