Monitoring-Tools
Performance-Problemen zuvorkommen
Fortsetzung des Artikels von Teil 1
Welchen Nutzen hat der Anwender von datenbasierten Prognosen?
Das Analyseverfahren kann beispielsweise konkrete Zeiträume erfassen, an denen vermehrte Kundenzugriffe auf der Website verursacht werden, und diese auch für zukünftige Lastspitzen vorhersagen. Nutzer des Analyseverfahrens können dann auf einem Blick erkennen, an welchen Tagen sie Serverkapazitäten oder ihren physischen Kundenservice aufstocken müssen.
Und unabhängig davon, ob es saisonale Schwankungen gibt, Grundlinien-Verschiebungen oder sonstige unvorhersehbare Entwicklungen: Je mehr Daten zur Verfügung stehen, desto genauer wird die Einschätzung des bevorstehenden Problems. Die eigenen Daten bieten in diesem Fall jedoch nur eine Teilprognose. Schließlich kann auf ihrer Basis kaum mehr als eine tendenzielle Weiterentwicklung bisheriger Verlaufszahlen prognostiziert werden. Spannend wird es, wenn mithilfe des entsprechenden Anbieters anonymisierte Daten aus einem breiten Netzwerk zur Hilfe herangezogen werden. Damit vervielfacht sich die Datenbasis schnell um das Tausendfache – wenn nicht sogar noch mehr – und die Prognosen werden immer feingranularer. Unternehmen, die Überwachungstools der großen Cloud-Anbieter nutzen, sollten wissen, dass eine Einbindung anderer Cloud-Anbieter, beziehungsweise Infrastrukturen oder Teilelemente, mitunter nicht ohne Weiteres möglich ist. Ein Beispiel ist Amazon: So funktioniert etwa der NoSQL-Datenbankservice nativ im Amazon-Kosmos und der AWS-Cloud.
Um im selben Universum zu bleiben, bietet sich für das Monitoren Amazons „Cloud Watch“ an. Doch was, wenn sich ein Unternehmen nicht nur in einer Cloud-Umgebung bewegt? Also beispielsweise auch „Microsoft Azure Cosmos DB“ in der entsprechenden Microsoft Cloud nutzt? Hier wird dann in „Azure Monitor“ überwacht. Doch je fragmentierter und umfassender die einzelnen Ökosysteme für Anwendungen werden, desto schwieriger ist es, den Überblick zu behalten. Um das zu umgehen, kann man auf einen Monitoring-Service setzen, der unabhängig vom Cloud-Ökosystem ist. Mit anbieteragnostischen Monitoring-Plattformen können Nutzer laut den Anbietern ortsunabhängig einzelne Komponenten genauso überwachen wie das Gesamtbild – ganz gleich aus wie vielen Applikationen, Containern, Microservices, Clouds oder IOT-Umgebungen sich dieses zusammensetzt. Gleichzeitig sollen Predictive Analysen den Unternehmen dabei helfen, nicht nur den Überblick zu wahren, sondern auch eine Weitsicht zu entwickeln. Relevante Daten werden extrahiert und auf ihrer Basis die nächsten Handlungsschritte abgeleitet. Je mehr Daten dabei eingebunden werden, desto genauer die Analyse.
- Performance-Problemen zuvorkommen
- Welchen Nutzen hat der Anwender von datenbasierten Prognosen?
- Vorteile von Predictive Analysen im Cloud-Monitoring
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