Dynatrace ergänzt Funktionen für Infrastruktur-Monitoring
Erweiterte Suche und Analyse für Kubernetes und Multi-Cloud
Performance-Management-Spezialist Dynatrace ergänzte seine Funktionen für Infrastruktur-Monitoring, um Protokolle von Kubernetes- und Multi-Cloud-Umgebungen sowie Open-Source-Log-Data-Frameworks zu durchsuchen und zu analysieren. Dies soll DevOps- und Site-Reliability-Engineering-Teams (SREs) eine einfache Suche, Segmentierung und Auswertung von Echtzeit- und früheren Logs aus beliebigen Quellen ermöglichen.
Diesen Teams sollen die Funktionen an einem zentralen Ort, ohne Log-Targeting oder manuelle Eingriffe zur Verfügung stehen. Um die Komplexität der Cloud zu vereinfachen, kombiniert Dynatrace diese Log-Daten laut eigenen Angaben mit umfangreichen Observability- und User-Experience-Daten. Dadurch sollen KI-gesteuerte Antworten für eine schnelle Problemerkennung und -behebung sowie maximale Geschäftsauswirkungen bereitstehen.
Konservative Ansätze für Monitoring, reine Observability und Eigenentwicklungen überlassen es den digitalen Teams, Daten auszuwählen, zu erfassen und einzuordnen. Angesichts des Volumens, der Geschwindigkeit und der Vielfalt der Datenflut wird es immer schwieriger und zeitaufwändiger, diese Daten zu verstehen und darauf zu reagieren.
Dynatrace will diese Herausforderungen unter anderem mit erweiterter Log-Integration und -Speicherung lösen, einschließlich Logs aus Kubernetes- und Multi-Cloud-Umgebungen, AWS, Google Cloud Platform, Azure und Red Hat OpenShift sowie Open-Source-Log-Data-Frameworks wie Fluentd und Logstash.
Ein Log Viewer biete außerdem Filterfunktionen, mit denen Teams Echtzeit- und frühere Log-Daten aus beliebigen Quellen an einem zentralen Ort finden, analysieren und segmentieren. Sie können Logs über Multi-Cloud-Umgebungen hinweg untersuchen und im Kontext ihrer Architektur auswerten, so Dynatrace.
Darüber hinaus bilde Smartscape die Cloud-Log-Daten kontinuierlich mit den bereits gesammelten Observability-Daten ab. Die Lösung spiegle so die Techniken und Abhängigkeiten in Multi-Cloud-Umgebungen sowie die damit in Zusammenhang stehende User Experience wider.
Schließlich soll die KI-Engine Davis präzise Antworten in Echtzeit liefern. Sie erkenne Anomalien auf Basis von Log-Ereignissen und anderen Daten und identifiziere automatisch die Ursache von Infrastrukturproblemen wie Verschlechterungen im Kubernetes-Service. So sollen DevOps und SREs mehr Zeit für Innovationen gewinnen.
Weitere Informationen stehen unter www.dynatrace.com zur Verfügung.
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