Service Level Agreements festlegen und umsetzen

Datadog veröffentlicht Data Streams Monitoring

19. Mai 2023, 12:00 Uhr | Jörg Schröper
Komplexe Strukturen in der Cloud.
© Bild: Datadog

Datadog, Anbieter einer Monitoring- und Sicherheitsplattform für Cloud-Anwendungen, bietet seinen Nutzern nun das Data Stream Monitoring an. Damit können Unternehmen die Leistung von Anwendungen, die auf Messaging-Systemen wie RabbitMQ basieren, einfach kontrollieren und verwalten, so das Versprechen.

Data Streams Monitoring visualisiert automatisch alle Abhängigkeiten und wichtigen Zustandsmetriken über sämtliche Streaming-Daten-Pipelines hinweg, um Unternehmen in die Lage zu versetzen, Latenz und Ausfallzeiten zu vermeiden und zu beheben. Bisherige Lösungen bieten dagegen oft nur einen begrenzten Überblick über Streaming-Daten-Pipelines, so Datadog, und haben Schwierigkeiten, die Ursachen von Problemen wie zum Beispiel sinkende Durchsatzraten oder Service-Ausfälle konsequent zu identifizieren. Häufig fehle ihnen auch der Kontext von vor- und nachgelagerten Abhängigkeiten. Daher müssen interne Teams mehr Zeit für manuelle Eingriffe und die Fehlersuche aufwenden.

Streaming-Pipelines bilden das Herzstück zahlreicher unternehmenskritischer Anwendungen, einschließlich Finanz- und Handelstechniken, Automobilsystemen, Zahlungsplattformen und Videoinfrastrukturen, so Datadog weiter. Teams, die für die Verwaltung dieser Streaming-Pipelines verantwortlich sind, benötigen eine präzise Messung der Latenzen von End-to-End-Anfragen, da sie häufig durch Service-Level-Agreements (SLAs) und gesetzliche Beschränkungen geregelt sind.

Data Streams Monitoring ist Teil der APM-Plattform von Datadog und visualisiert automatisch alle Abhängigkeiten und wichtigen Zustandsmetriken in sämtlichen Streaming-Daten-Pipelines. Mit der Lösung können Administratoren die Latenz zwischen zwei beliebigen Punkten in der gesamten Streaming-Daten-Pipeline messen, fehlerhafte Queues oder Services identifizieren und die Gefahr von Datenstaus eindämmen, um kritische Ausfallzeiten zu vermeiden.

„Der Aufbau von Streaming-Data-Pipelines für unsere digitale Handelsplattform erfordert einen Überblick über den Durchsatz und die Latenz im gesamten System, einschließlich aller Queues und Services”, erklärte Darren Furr, Solutions Architect bei MarketAxess. „Mit Data Streams Monitoring ist unser Team in der Lage, aktiv Engpässe zu identifizieren und die Stream-Verarbeitung zu optimieren, um einen maximalen Durchsatz und eine geringe Latenz bei der Bereitstellung von Daten für unsere Kunden zu gewährleisten.”

„Kafka ist zu einer Schlüsselkomponente für unsere IT-Infrastruktur und unsere Gaming-Datenströme geworden, die mit hochentwickelten Strukturen aufgebaut sind”, sagte SeungYong Oh, VP of Engineering bei Devsisters. „Mit Data Streams Monitoring von Datadog können wir die Topologie unserer Kafka-Pipelines in unseren global aufgestellten Clustern einfach abbilden, die End-to-End-Latenz überwachen und Störungsquellen in unserer gesamten Pipeline an einem Ort identifizieren.“ Durch die nahtlose Integration von Data Streams Monitoring mit APM könne man sicherstellen, dass „Millionen von Spielern auf der ganzen Welt immer das bestmögliche Erlebnis haben“.

„Es gibt aktuell eine Diskrepanz in der Wahrnehmung zwischen Site Reliability Engineers und Anwendungsentwicklern, wodurch diese nur bedingt verstehen, wie sich Queues auf geschäftskritische Dienste und Benutzererfahrungen, zum Beispiel bei Zahlungsabwicklungen oder Kaufempfehlungen, auswirken”, ergänzte Omri Sass, Group Product Manager bei Datadog. „Während bisherige Lösungen nur einzelne Queues und Services überwachen können, bietet Data Streams Monitoring Einblick in das gesamte Ökosystem eines Unternehmens, um die Fehlersuche schneller und einfacher zu gestalten.”

Data Streams Monitoring ist jetzt für Kafka und RabbitMQ verfügbar, weitere Systeme sollen in Kürze folgen.
 

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