物联网开发

超越可观察性:将智能纳入现代监控

  如果您关注开发世界中发生的任何事情,那么您可能会熟悉“可观察性”一词。我们看到越来越多的来自不同背景的监控公司开始使用术语来描述其解决方案,许多公司声称其可观察性工具是将业务提升到更高水平的因素。


  日益增长的失控系统工程,可观察性使开发团队可以通过内部系统的外部输出来统一和研究各种IT系统的行为。对于软件,这是日志事件,分布式跟踪和时间序列指标。通过统一当今复杂IT环境中的数据流,它无疑使SRE和DevOps从业人员可以摆脱传统监控。但是仅凭数据已不够。


智能监控


  可观察性问题


  通用的可观察性工具收集了大量的监视数据,阻碍了DevOps从业者和SRE的成功。这些工具提供的信息是低级,冗余且嘈杂的。人类的大脑无法理解。SRE可能会花费一整天的时间从有意义的数据中过滤掉噪声。更不用说,DevOps的从业者和SRE根本没有洞察力来解释和理解数据告诉他们的内容,以及一旦他们将有意义的数据与噪音分离后该如何应对。


  这不仅使他们错过了可能迅速变成影响客户的停机时间或故障的问题,而且还因为轮毂在毫无意义的噪音下旋转而造成了极大的倦怠感。毕竟,如果您不知道如何处理可观察性数据,那么它有什么用呢?这就像在满是响亮电视的房间里有一堆遥控器,却不知道哪个遥控器转到哪个电视。


  情报在可观察性中的作用


  但是,借助AI,可观察性数据具有全新的潜力。它们共同提供了新的敏捷性,并具有改进DevOps流程并最终改善客户价值的能力。通过将AI应用于可观察性数据,开发团队可以从遥测中分离出信号和重要的推论,从而确定哪些系统数据实际上对改善业务流程有意义。当相关数据浮出水面时,这种新的智能功能可以创建关联并识别因果关系,并通过识别问题发生的位置,发生的原因以及如何解决这些问题,为解决问题指明了道路。归根结底,没有添加AI就没有真正的可观察性。


  这种新的可观察性浪潮-借助AI的可观察性-将领导者与众不同,从而以机器速度创造更好的业务成果。它不仅会为当前系统的改进创造一条前进的道路,而且还会使SRE和DevOps从业人员摆脱他们目前如此繁重的工作,从而使他们可以花更多的时间来建设具有竞争力的,奖励创新的新技术。


  以智能的可观察性采取行动


  作为开发人员,您需要采取一些实际步骤,才能开始获得智能可观察性的好处。首先,为可操作性做好准备。确定可以充当智能可观察性测试平台的几项服务,对这些服务进行检测以生成一些有意义的指标,日志和/或跟踪,并将其与基础结构指标和日志结合在一起。一旦您检测了服务并流动了数据,就该关注技术背后的人员和流程了。


  通过将您的智能可观察性平台连接到Slack或Jira等现有工具来创建简化的自动化工作流,并开始在团队中社交化新工作流。当您的团队意识到通过智能可观察性处理的自动化和可操作性的力量时,您将开始迅速将精力从繁琐的任务转移到具有创新意义的创新领域。


  结合可观察性和AI力量的现代技术投资将推动公司进入现代的数字第一时代。随着开发团队能够通过自动检测,诊断和修复问题来制定更明智,更快速的决策,他们将看到新的敏捷度,并能够提供更大,更好的客户体验。


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