Контекстный интеллект и наблюдаемость: без первого у вас действительно нет второго

Наблюдаемость — популярный термин в отрасли, но не позволяйте ему одурачить вас: видимость приложений и служб вашей организации дает лишь частичное представление об общей производительности системы. Чтобы получить полное представление о ваших данных мониторинга, вам необходимо применить контекстную аналитику.

Контекст важен для наблюдаемости так же, как и в повседневном человеческом взаимодействии. Подмигивание или знак мира могут означать разные вещи в зависимости от ряда переменных: местоположения, времени суток и окружающей среды, и это лишь некоторые из них. Контекст работает аналогичным образом в ИТ-системах.

В то время как наблюдаемость использует данные телеметрии для получения информации о внутреннем состоянии системы, контекстная аналитика предоставляет ценную справочную информацию. Он превосходит традиционные ИТ-системы, основанные на правилах, поскольку учитывает динамическую среду, в которой собирались данные. Как приложение работало вчера? Каков был уровень производительности при выполнении чего-то другого? Сервер уникальный?

Обогащая ваши данные контекстом, ваше решение для интеллектуального наблюдения может предотвратить инцидент. шума, выявляйте законные системные сбои и создавайте полезную информацию для быстрого устранения. Как решение для мониторинга обеспечивает полный пакет контекстной аналитики и возможности наблюдения?

Раскройте более глубокий смысл с помощью метаданных

В то время как устаревшие системы мониторинга предлагают командам DevOps и SRE жесткие временные ряды данных, платформы наблюдения следующего поколения обеспечивают непрерывный контекст посредством метаданных. Метаданные дают командам возможность находить смысл в наблюдаемых данных и получать четкое и точное представление о производительности системы.

Например, представьте, что онлайн-занятие по велоспорту только что началось на цифровой платформе для упражнений, и решение для мониторинга платформы указывает, что количество пользователей низкое, что является одним из ключевых показателей эффективности системы. Команды DevOps и SRE могут вручную проверять большие объемы данных, чтобы определить, является ли оповещение реальной проблемой, но использование метаданных гораздо эффективнее. Метаданные указывают на то, что спад числа пользователей произошел в понедельник утром, в пиковое время тренировок. В этом контексте команды знают, что существует реальная проблема, и могут соответствующим образом выделить ресурсы для ее устранения.

Применение этого контекста через метаданные резко увеличивает ценность данных о наблюдаемости компании. Команды DevOps и SRE могут видеть KPI в контексте типичного времени использования, что позволяет командам действовать быстро, устранять проблему, устранять проблему и избегать перерывов в обслуживании, которые могут поставить под удар компанию.

Сосредоточьтесь на том, что важно, группируя и коррелируя

Кластеризация и корреляция придают смысл данным и метрикам, предоставляя широкий обзор среды, определяя отношения между точками данных и создавая связи между всеми данными в технологическом стеке. В то время как кластеризация помечает потенциальные инциденты, группируя схожие данные, корреляция учитывает такие переменные, как текст, время и топология. Это помогает SRE обеспечивать бесперебойную работу системы. А в случае инцидента команды имеют широкое представление о сбое системы и могут быстро действовать, что приводит к более быстрому среднему времени обнаружения (MTTD) и среднему времени устранения (MTTR).

Вернемся к нашим байкерам. Мы определили, что количество участников особенно мало для обычного утра понедельника. ИТ-группа подозревает, что процесс аутентификации завершился неудачно, но для действий ей требуется дополнительная информация. Вот где сияет решение для мониторинга. Он группирует данные с похожими инцидентами, такими как сбои системы аутентификации, и запускает алгоритмы корреляции для просеивания предупреждений и поиска шаблонов. Имея на руках эту информацию, команды могут устранить инцидент, влияющий на обслуживание, до того, как разгневанные посетители отправят свои жалобы в Twitter.

Цифровой опыт клиента улучшается за счет контекстной аналитики и возможности наблюдения менее прямыми способами. Поскольку решения для мониторинга объединяют оповещения и уведомления об инцидентах, иногда сокращая шум на колоссальные 99%, SRE освобождаются от необходимости прочесывать огромные объемы данных. Вместо этого команды могут работать над перспективными решениями, улучшающими качество обслуживания клиентов и держите их рядом в долгосрочной перспективе.

Контекстный анализ и наблюдаемость: лучше вместе

Помните наших байкеров? Устранение сбоев в обслуживании и возвращение этих клиентов в онлайн имеют важное значение для сохранения их лояльности, что помогает компании увеличить доход и стимулирует долгосрочный рост. Но это трудно сделать эффективно, если данные можно просто наблюдать. Команде нужен контекст.

Изучая как наблюдаемые данные, так и контекст ситуации, связанной с ними, команды SRE могут принимать ускоренные и обоснованные решения, которые предоставляют клиентам требуемые программные услуги по требованию без простоев. И, сократив время, затрачиваемое на исправление инцидентов, команды могут сосредоточить свое время и внимание на предоставлении новейших и лучших технологий, которые в конечном итоге приносят больше пользы как клиентам, так и компаниям.

Moogsoft — лидер в области наблюдаемости на основе искусственного интеллекта, который предлагает интеллектуальные решения для мониторинга для интеллектуальных DevOps. Moogsoft предлагает самую передовую облачную платформу самообслуживания для инженеров-программистов, разработчиков и операторов, позволяющую мгновенно видеть все, знать, что не так, и быстрее устранять неполадки.