Dynatrace ha mejorado sus capacidades de monitorización de infraestructura para buscar y analizar logs de Kubernetes y entornos multinube, así como los frameworks de código abierto más usados para el registro de datos. Estas mejoras permitirán a los equipos de DevOps y de ingenieros responsables ofrecer fiabilidad a la aplicación (Site Reliability Engineering, –SRE–) buscar, segmentar y analizar fácilmente y en tiempo real el histórico de logs de cualquier fuente, todo ello en una ubicación centralizada y sin búsqueda intensiva de logs ni intervención manual.
Para simplificar aún más la complejidad de la nube a escala, Dynatrace combina estos datos de registro con una amplia observabilidad y datos de experiencia del usuario para proporcionar respuestas, impulsadas por IA, capaces de identificar la causa raíz de los problemas y ofrecer una solución más rápidamente, de manera que no impacten en el resultado del negocio.
Para Steve Tack, vicepresidente senior de gestión de productos en Dynatrace: “Estamos simplificando continuamente la complejidad de la nube al llevar la automatización y la asistencia por inteligencia artificial a nuevas fuentes de datos a medida que están disponibles” -y añade- «Ofrecemos la cobertura de observabilidad más amplia y profunda, al tiempo que proporcionamos análisis avanzados para hacer que los equipos digitales, en este caso DevOps y SRE, sean más inteligentes y capaces de ofrecer una mayor cobertura mediante la automatización de acciones complejas y sin desperdiciar horas de trabajo».
Dynatrace Smartscape mapea continuamente los datos de logs en la nube con los extensos datos de observabilidad que recopila
Los enfoques de monitorización legacy, observabilidad limitada y “hágalo usted mismo” (DIY) dejan en manos de los equipos digitales la tarea de orientar, capturar y dar sentido a sus datos. Con el volumen, la velocidad y la variedad de datos multiplicándose constantemente, cada vez es más difícil y se requiere más tiempo para comprender y reaccionar a estos datos. Dynatrace aborda estos desafíos con:
• Almacenamiento ampliado de captura de logs, incluidos los de Kubernetes y entornos de múltiples nubes, Amazon Web Services, Google Cloud Platform, Microsoft Azure y Red Hat OpenShift, así como los frameworks de registro de código abierto más utilizados, como Fluentd y Logstash.
• Nuevo visor de logs que proporciona potentes capacidades de filtrado para permitir a los equipos buscar, analizar y segmentar datos de logs históricos y en tiempo real de cualquier fuente, en una ubicación centralizada. Los equipos pueden explorar fácilmente los logs en entornos multinube y analizarlos en el contexto de su arquitectura.
• Dynatrace Smartscape mapea continuamente los datos de logs en la nube con los extensos datos de observabilidad que recopila, lo que refleja las tecnologías y dependencias en entornos multicloud, así como las experiencias de los usuarios con estas tecnologías.
• El motor de inteligencia artificial Davis, proporciona respuestas precisas en tiempo real, detecta anomalías basadas en eventos de logs y otros datos, e identifica automáticamente la causa raíz de los problemas de infraestructura, como la degradación del servicio de Kubernetes, lo que proporciona a DevOps y SRE más tiempo para la innovación.
Según Mervyn Lally, arquitecto empresarial jefe global de Experian: “Con Dynatrace recopilando automáticamente datos de logs de Kubernetes y entornos multinube, así como métricas de marcos de datos abiertos, hemos simplificado la gestión de nuestro complejo entorno de IT multicloud” -y añade- «la combinación de estos datos con las trazas, la experiencia de usuario y otros datos ya capturados por Dynatrace, y la aplicación de sus potentes capacidades de automatización y AIOps, mejora la colaboración entre equipos, entre nuestras aplicaciones y los equipos de infraestructura, y les permite ofrecer mejores experiencias de usuario».
