Dynatrace integriert in ihrer offenen AI-Engine Davis nun Plattform-Serviceinformationen von Microsoft Azure Monitor. Dies vereinfacht Cloud-Prozesse und beschleunigt neue Workloads in der Azure-Cloud. [...]
Durch die Kombination von Azure-Metriken mit den umfangreichen Daten zur Kundennutzung, Anwendung und Cloud–Infrastruktur, die Dynatrace bereits erfasst, soll Davis Abweichungen und Probleme schneller identifizieren können, die eventuell Nutzer oder Services beeinträchtigen. Dies ermöglicht wiederum eine präzise Ursachenforschung für eine schnelle Wiederherstellung. Zusätzlich bieten neue, sofort einsatzbereite Dashboards den BizDevOps-Teams spezielle, maßgeschneiderte Ansichten desselben umfangreichen Datensatzes, um die Teamarbeit zu verbessern und erfolgreicher zu machen.
„Dynatrace wurde speziell für die Bewältigung der Komplexität und Dynamik der Enterprise-Cloud entwickelt“, erklärt Steve Tack, Senior Vice President des Bereichs Product Management bei Dynatrace. „Mit einer offenen AI-Engine, die im Kern unserer Plattform integriert ist, unterstützen wir weiterhin die wichtigsten Cloud-Technologien nativ, so dass Davis stetig intelligenter und spezifischer für die hybriden Umgebungen der Kunden wird. Dadurch sind die präzisen, ursachenbasierten Antworten von Dynatrace deutlich aussagekräftiger als bei alternativen Ansätzen, die zeitaufwendiges Lernen erfordern und einfache zeitbasierte Korrelationen verwenden. Diese führen zu erheblichem Mehraufwand bei wenig oder gar keinem Nutzen.“
Die Integration von Daten aus Azure Monitor in die Dynatrace AI-Engine bietet verwertbare und präzise Erkenntnisse, die speziell auf die Azure-Umgebung abgestimmt sind. Durch die Bereitstellung einer Reihe von Out-of-the-Box-Dashboards, die eigens für die Azure-Umgebung entwickelt wurden, gewinnen Kunden schneller und mit weniger Aufwand einen größeren Mehrwert als bisher.
Für die meisten Kunden ist Azure nur einer von vielen Cloud-Diensten zur Unterstützung von Microservices-Workloads. Davis und die Dynatrace-Plattform können sofort und automatisch die gesamte Umgebung erkennen, daraus lernen und sie monitoren – egal, ob Unternehmen Azure, AWS, Google Cloud Platform oder PaaS– und Orchestrierungsumgebungen von Pivotal, Red Hatoder Kubernetes verwenden.
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