قابلیت مشاهده برای عملیات ابری به چه معناست

وقتی به داده های عملیات خود نگاه می کنید، می دانید چه چیزی می بینید؟ قابلیت مشاهده می تواند به شما کمک کند تا بینش بیشتری از استقرارهای پیچیده ابری به دست آورید.

قابلیت مشاهده یکی از مفاهیمی است که این روزها در مطبوعات فناوری و کنفرانس های رایانش ابری مطرح می شود. هرکسی تعریفی از چیستی و نحوه استفاده از آن دارد. هیچ دو یکسان نیستند.

به نظر می‌رسد که مشاهده‌پذیری عمدتاً به عنوان توانایی تعیین بینش‌های کلیدی از تعداد زیادی داده تعریف می‌شود. مشاهده پذیری مربوط به عملیات ابری (cloudops) معمولاً از داده هایی استفاده می کند که از سیستم های در حال اجرا استخراج می شوند. ما از این داده‌ها نه تنها برای تعیین اینکه آیا مشکلی پیش می‌آید، بلکه برای اینکه بفهمیم چرا و چگونه آن را برطرف کنیم، استفاده می‌کنیم.

ارزش مشاهده پذیری به عنوان یک مفهوم چیست و چه ارزشی برای ابرها دارد؟ بیایید آن را به مؤلفه‌هایی تقسیم کنیم که به شرکت‌ها امکان می‌دهد مشاهده‌پذیری را به روش‌هایی تقسیم کنند که ارزش را به کسب‌وکار بازگرداند:

روندها: چه الگوهایی در طول زمان رخ می دهند و چه معنایی برای رفتارهای آینده دارند؟ به عنوان مثال، اگر روند عملکرد رو به پایین باشد، این نشان دهنده مشکلات احتمالی ورودی/خروجی است که از رشد پایگاه داده ارگانیک ناشی می شود. این بر اساس داده های تاریخی و فعلی است که به عنوان داده های آموزشی برای یک سیستم هوش مصنوعی مانند AIops استفاده می شود.

تجزیه و تحلیل: اطلاعات به چه معناست، و آیا بینشی وجود دارد که بتوانیم از آن استخراج کنیم؟ مشاهده پذیری توانایی تجزیه و تحلیل معنای داده ها را فراهم می کند. این یک ویژگی اصلی است که آن را از نظارت بر داده ها جدا می کند.

اطلاعات آماری: چه چیزی را می‌توانیم از داده‌ها بفهمیم، یا چه چیزی را باید بفهمیم؟ این شامل یافتن معنی در داده هایی است که به راحتی قابل درک یا آشکار نیستند. به عنوان مثال، آیا بین افزایش درآمد فروش و کاهش عملکرد کلی سیستم همبستگی وجود دارد؟

ردیابی: آیا می‌توانیم داده‌های فعالیت سیستم‌ها را در زمان واقعی یا تقریباً زمان واقعی نظارت کنیم و از این داده‌ها برای یافتن، تشخیص و رفع مشکلات در حال انجام استفاده کنیم؟ ردیابی سنتی فعالیت چندین سیستم را در ابر و در مرکز داده نظارت می کند. تحت مفهوم مشاهده‌پذیری، سیستم می‌تواند بینش‌های پویا را از داده‌های بلادرنگ بیابد و در چارچوب داده‌های عملیات مرتبط به آن نگاه کند.

یادگیری: سیستم های یادگیری به حجم عظیمی از داده ها نگاه می کنند تا روندها و بینش ها را بیابند و سپس از آن داده ها برای یادگیری در مورد الگوهای در حال ظهور و معنای آنها استفاده می کنند. هر سیستمی که مفهوم مشاهده پذیری را در بر می گیرد، دارای سیستم های هوش مصنوعی برای آموزش موتورهای دانش پیرامون الگوهای داده است.

هشدار: با چه مسائلی باید به موقع برخورد کرد؟ به عنوان مثال، یک هشدار با اولویت پایین برای یک مشکل عملکرد شبکه در نهایت منجر به جایگزینی یک هاب شبکه خواهد شد. یا یک هشدار فوری نیاز به توجه فوری دارد، مانند افزایش خودکار ظرفیت، زیرا بار پردازش برنامه به محدودیت های یک خوشه سرور مجازی در ابر نزدیک می شود.

عملکردها: به دلیل یک هشدار چه اتفاقی می‌افتد؟ این می‌تواند منجر به یک اقدام دستی، مانند راه‌اندازی مجدد یک سرور مبتنی بر ابر، یا یک اقدام خودکار، مانند شروع پردازش بسیار پیچیده برای بازیابی خودکار پس از حمله باج‌افزار قبل از تأثیر بر سیستم‌های تجاری اصلی شود. اقدامات پیچیده ممکن است شامل ده ها اقدام انجام شده توسط انسان و هزاران اقدام خودکار برای انجام عملیات خوددرمانی فوری باشد.

مشاهده‌پذیری به شما امکان می‌دهد سیستم‌ها و برنامه‌های مدرنی را که برای اجرا با سرعت‌های سریع‌تر با ویژگی‌های چابک‌تر ساخته شده‌اند، مدیریت و نظارت کنید. دیگر به اندازه کافی خوب نیست که برنامه ها را مستقر کنید و سپس ابزارهای نظارت و مدیریت را بچرخانید. ابزارهای جدید باید خیلی بیشتر از نظارت ساده بر داده های عملیات انجام دهند. اینجاست که مشاهده پذیری وارد می شود و هر کسی که با ابرهای باردار است باید آن را درک کند. شاید شما باشید.