Monitoring-Tools
Performance-Problemen zuvorkommen
Mit Cloud-Computing entwickeln sich grundlegende Veränderungen bei der Datennutzung. Mithilfe von Monitoring-Tools können sogar zukünftige Performance-Probleme in der Cloud vorausgesagt werden. Damit dies reibungslos funktioniert, müssen einige Punkte beachtet werden.
In den letzten Jahren haben wir einen drastischen Wandel in der Akzeptanz von Cloud-Lösungen erlebt. Selbst in risikoscheuen Branchen wurden signifikante Investitionen getätigt. Diese zahlen sich aus, da moderne und innovative Lösungen aus der Cloud für mehr Flexibilität sorgen. So bedeutet die Verwendung eines entsprechenden Modells für Unternehmen vor allem: mehr Agilität und Unabhängigkeit von starren Strukturen und festen Deployment-Zyklen. Trotz ihres Siegeszuges gehen aber nicht selten zunächst eine gewisse Unsicherheit und Unübersichtlichkeit mit dem Einsatz eines Cloud-Dienstes einher, da häufig bereits vorhandene Anwendungen – lokal gehostet oder bereits in der Cloud – nur mit viel Aufwand in ein cloudfähiges Monitoring implementiert werden können. Am Ende steht die IT-Abteilung oftmals vor der Herausforderung, die gesamten Applikationen in eine einheitliche Architektur zu bringen, damit ein zentraler Überblick möglich ist. Diese Einheitlichkeit ist dabei insofern ausschlaggebend, da sie dafür sorgt, dass die Verwaltung der Ressourcen, Prozesse und Regeln innerhalb der heterogenen Cloud-Umgebung überhaupt möglich ist. Um sie zu erreichen, gibt es mehrere Wege. Allerdings bedarf es dann beim Wechsel von einem großen, lokal hostenden Service-Dienstleister zu Open-Source-Software die Beachtung einiger Punkte, die entscheidend sind.
Übersichtlichkeit ist wichtig
Um alle Geschäftsprozesse im Blick zu behalten, sollten Cloud-Daten – ebenso wie alle sich noch im Betrieb befindlichen „Altlasten“ – innerhalb eines zentralen Monitorings zentralisiert werden. Das Pro-blem dabei ist allerdings meist, dass sich die Anwendungen, Datensätze und Skripte häufig über mehrere Clouds, IoT-Umgebungen, Endgeräte und Container erstrecken. Die Zusammenführung der einzelnen Komponenten erscheint dabei auf den ersten Blick nur schwer durchführbar. Dies trägt häufig dazu bei, dass Performance-Probleme wie beispielsweise das Auftreten von Lastspitzen, Ausfallrisiken oder die Implementierung falscher Komponenten erst erkannt werden, wenn sie bereits entstanden sind. Das Lösen der Probleme im Moment des Auftretens kostet am Ende das Unternehmen nicht nur den guten Ruf beim Kunden, sondern auch Geld. Mittlerweile bieten Cloud-Monitoring-Umgebungen die Fähigkeit, mögliche Performance-Probleme oder Downtime-Risiken bereits Tage, Wochen oder sogar Monate vorauszusagen. Das Analyseverfahren kann Unternehmen auch dabei helfen, die Kosten der Cloud-Infrastruktur zu verstehen und Performance-Probleme frühzeitig zu erkennen. Die Vorhersagealgorithmen machen dabei Gebrauch von Machine-Learning-Technologie, um die Entwicklung einer Metrik kontinuierlich bewerten zu können.
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