Тенденции в ИТ мониторинга. Нови технологии

Какво трябва да направите, за да предотвратите DDoS атаките или внезапното увеличаване на трафика да се превърнат в проблем за вашия бизнес? 97% от компаниите са се сблъсквали с неочаквани сривове на ИТ системите. Проблемите с хардуера или софтуера водят до грешки, хакерски атаки и финансови загуби.

Практически всеки ден се появяват нови устройства и технологии, които трябва да бъдат постоянно наблюдавани, трябва да се поддържат големи инфраструктури и хибридни облачни среди. Координирането на сървъри на различни места, на облаците Amazon, Azure и Google на едно място не е лесно.

Наблюдение на чадър
Бавната реакция на няколко сървъра, неправилният опит за достъп до трети сървър и необичайното натоварване на процесора могат да означават опит за хакерска атака.

ИТ мониторингът "чадър" позволява различни устройства, приложения или мрежи да бъдат наблюдавани в една система. Тези системи не се свързват със самите обекти, а получават данни от системите за мониторинг на инфраструктурата. Системите тип "чадър" се справят перфектно със задачите по събиране, съхраняване и анализиране на информация.

Междинните прокси сървъри позволяват да се наблюдават устройства в недостъпни мрежи. Те се използват за сканиране на мрежи, наблюдение на близки устройства и събиране на данни.

Предсказващ анализ
Системите за наблюдение събират и обработват огромни количества данни. Отдавна никой не търси отклоненията ръчно, като взема предвид всички корелации и нюанси. Машинното обучение (ML) позволява да се комбинира информация от различни източници, да се сравняват данните и да се идентифицират модели. Прогнозният анализ не само помага да се разбере текущото състояние на нещата, но и да се предвидят вероятни сценарии.

Емат ЕООД използва добре доказани модели на машинно обучение за прогнозен анализ - откриване на аномалии и прогнозиране на тенденции. Моделите за откриване на аномалии търсят аномални и нетипични стойности в системите, докато моделите за прогнозиране са в състояние да предскажат как данните и показателите могат да се променят в близко бъдеще. Това ви позволява да знаете за даден проблем предварително и да предотвратите инцидент - непланирано прекъсване на услугата или влошаване на качеството.

Автоматична корекция на праговете на задействане
Автоматизираните сигнали и тригери ви помагат да реагирате бързо на промени в състоянието на инфраструктурата си. Те помагат за откриване на аномалии, които обикновено е трудно да се проследят при наблюдение на статични прагове.

При работата си с клиенти специалистите на фирма Емат използват машинно обучение и анализ, за да анализират историческите данни и текущите тенденции, за да коригират автоматично праговете въз основа на промените в инфраструктурата. Самата система адаптира нивата на предупреждение въз основа на текущата работа на компютърните системи за различни показатели, като натоварване на процесора, използване на паметта, дисково пространство и мрежов трафик. Това позволява на системите за мониторинг да реагират по-точно и динамично на промените в натоварването и поведението на приложенията, като свеждат до минимум фалшивите положителни резултати и осигуряват бързо уведомяване за потенциални проблеми.

Мащабиране на инфраструктурата
Мащабирането на наследени услуги и добавянето на нови сървъри, разширяването на облачните ресурси или използването на контейнеризационни технологии за ефективно управление на ресурсите са доста популярни тенденции в пресечната точка на системите за мониторинг и системите за управление на капацитета.

Технологиите за машинно обучение анализират историята на потреблението на капацитет и след това оценяват колко бързо дадена система или приложение може да увеличи или намали капацитета си, за да се адаптира към променящите се изисквания и натоварвания.

ИТ мониторингът е полезен както за мрежово оборудване (маршрутизатори, сървъри, принтери), така и за специализирани устройства (например сензори или елементи на IoT).

Консолидиране на данни
За да гарантират, че системите на клиентите са високопроизводителни и сигурни и се адаптират ефективно към променящите се изисквания и натоварвания, ИТ компаниите и техните специалисти трябва ежедневно да наблюдават облачните услуги, микроуслугите, оркестраторите, безсървърните изчисления, управляваните услуги (SaaS) и управляваните платформи (PaaS). Всяка повреда е потенциална загуба. Важно е не само да се реагира бързо на проблеми, но и да се предотврати тяхното възникване.

Емат ЕООД България използва изкуствен интелект (AI) и машинно обучение (ML), за да разработи софтуер, който може да обработва големи количества данни, да открива модели и аномалии и да предотвратява и избягва сривове в системите и приложенията.