Monitoring
Komplexität der Cloud erschwert IT-Management
Fortsetzung des Artikels von Teil 1
Kein Durchblick mehr
Um diese Herausforderungen zu lösen, setzen Unternehmen zahlreiche Monitoring-Tools ein, in Deutschland sind es durchschnittlich 15 Stück. Doch häufig betrachten diese jeweils nur einen kleinen Teil der Cloud. Obwohl diese Lösungen die Überwachung erleichtern sollten, haben sie in vielerlei Hinsicht den gegenteiligen Effekt. Durch die Vielzahl der Tools müssen IT-Teams aus verschiedenen Quellen manuell Daten sammeln und korrelieren, um ein vollständiges Bild ihres Cloud-Gesamtsystems zu erhalten.
Im Zuge der ständig steigenden Flut an Daten, die an jedem Tag zu jeder Minute auf einer Vielzahl von Dashboards bereitstehen, ist dies inzwischen unmöglich geworden. So kämpft die IT-Abteilung zunehmend damit, Transparenz in die Benutzererlebnisse zu erhalten. Dadurch wird es immer schwieriger, Dienste zuverlässig zur Verfügung zu stellen.
Hohe Dynamik erschwert Transparenz
Die Probleme durch viele eingesetzte Monitoring-Tools verstärken sich weiter durch die steigende Dynamik der Cloud-Infrastruktur. Durch cloudnative Architekturen, die den IT-Systemen von Unternehmen eine enorme Agilität verleihen und zu schnelleren Innovationen führen, ist das Performance-Monitoring deutlich schwieriger geworden. Beispielsweise schafft die undurchsichtige Natur von Containern tote Winkel. Hier sind IT-Teams oft auf Spekulationen und Bauchgefühl angewiesen, um Leistungsprobleme zu erkennen und zu lösen. So sagen fast drei Viertel der CIOs, dass es ihnen sehr schwer fällt, die Performance von Microservices zu überwachen. Dabei nutzen derzeit oder in den nächsten zwölf Monaten die meisten deutschen Unternehmen Microservices (89 Prozent), Container (87 Prozent), Serverless Computing (84 Prozent), PaaS (91 Prozent), SaaS (97 Prozent), IaaS (91 Prozent) und Private Cloud (94 Prozent).
Daher sind viele Unternehmen trotz erheblicher Investitionen in das Digital Performance Management immer noch nicht in der Lage, die genaue Ursache zu identifizieren und das dadurch bedingte Problem schnell genug zu beheben, damit Kunden und Nutzer davon nicht beeinträchtigt werden. Das kann gefährlich sein in einer Welt, in der die Verbraucher scheinbar grenzenlose Wahlmöglichkeiten haben und sie einfach zu einem anderen Anbieter wechseln können.
So üben Digitale Transformation, Migration in die Cloud und steigende Kundenansprüche gemeinsam Druck auf die IT-Teams aus, der insbesondere in Bezug auf die Performance ständig spürbar ist. Das Ausmaß dieses Dilemmas deckt sich auch mit den Ergebnissen der Studie: So geben 83 Prozent der deutschen CIOs an, dass sie keinen vollständigen Überblick über die Performance von Anwendungen in cloudnativen Architekturen haben. 76 Prozent sind frustriert, dass bei der Bereitstellung neuer Services oftmals viel Zeit zur Einrichtung von Monitoring-Lösungen für diverse Cloud-Umgebungen notwendig ist.
KI überwindet Komplexität
Bei der Lösung dieses Problems müssen Führungskräfte aber erkennen, dass der klassische Ansatz, mehr Arbeitskräfte für den Bereich bereitzustellen, nicht mehr funktioniert. Denn die Komplexität wächst über die Fähigkeiten der IT-Teams hinaus. Heutzutage sollten Unternehmen eine Echtzeitansicht ihrer Hybrid-Cloud-Umgebung
mit deterministischer KI kombinieren, die im Gegensatz zu Machine
Learning keinen langen Lernzeitraum benötigt. Nur dann erhalten sie
anhand von zuverlässigen Daten aus Applikationen, Containern, Diensten, Prozessen und Infrastrukturen sowie deren Abhängigkeiten und Zusammenhängen in Echtzeit aussagekräftige Einblicke in die Performance von Anwendungen, die zugrundeliegende virtuelle Infrastruktur und die Auswirkungen auf das Benutzererlebnis. Dies liefert die echte Ursache, nicht nur eine Korrelation. Entsprechend glauben heute weltweit 88 Prozent der befragten CIOs (in Deutschland: 72 Prozent), dass KI entscheidend dafür sein wird, dass die IT die zunehmende Komplexität bewältigen kann.
Dieser Ansatz aus Echtzeit-Ansicht und KI ermöglicht echte Software-Intelligenz und bringt Unternehmen auf den Weg zum autonomen IT-Betrieb. Ein hoher Grad an Automatisierung und Intelligenz kann dann dazu beitragen, die Herausforderungen der Cloud zu meistern und Teams in die Lage zu versetzen, bessere Software schneller zu entwickeln, den Betrieb zu automatisieren und bessere Geschäftsergebnisse zu erzielen. So haben Unternehmen heute und in Zukunft die Chance, die Performance wirklich zu beherrschen und trotz der komplexen Cloud reibungslose digitale Angebote bereitzustellen.
Roman Spitzbart ist Senior Director Sales Engineering EMEA bei Dynatrace
- Komplexität der Cloud erschwert IT-Management
- Kein Durchblick mehr
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