Akıllı Gözlemlenebilirlik — Bulut ve Kubernetes Log’ları

Dynatrace, AWS, GCP, Azure ve en yaygın olarak kullanılan açık kaynaklı Log framework’leri dahil olmak üzere Kubernetes ve çoklu bulut platformlarından akışları Log’a kaydetmek için Yazılım Zekası Platformunu geliştirdi. Bu yeni Log kaynakları, Dynatrace’deki kullanıcı oturumları veya topoloji bilgileri gibi gözlemlenebilirlik verilerini ve ek bağlamı tamamlayarak Davis AI motorunu genişletir ve DevOps ve SRE ekiplerinin tüm günlükleri merkezi olarak analiz etmesini sağlar.

Daha hızlı dijital dönüşüm için Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure ve Google Cloud Platform (GCP) genelinde çoklu bulut ekosistemlerinde Kubernetes veya Red Hat OpenShift gibi bulutta yerel teknolojilerden yararlanmak, çok sayıda zorluğu beraberinde getirir. Çok sayıda kullanılan teknoloji, bileşen ve hizmet, modern bulut ortamlarının artan karmaşıklığına katkıda bulunur.

Bu modern, bulut tabanlı mimariler muazzam bir hacim, hız ve çeşitli veriler üretir. Her hizmet ve bileşen, dijital işletmeleri yönlendirmek için önemli bilgiler içeren gözlemlenebilirlik verilerini ortaya çıkarır.

• Log’lar, başka hiçbir yerde bulamayacağınız bilgileri sağlar.Log’lar ve olaylar bu karışımda önemli bir rol oynar; işlemler, süreçler, kullanıcılar ve ortam değişiklikleri ile ilgili ayrıntılar gibi başka hiçbir yerde bulunamayan kritik bilgileri içerirler. Bir sistemde olanların tüm hikayesini barındırabilir. Otomasyon ve yapay zeka olmadan, Log verilerinden eyleme dönüştürülebilir yanıtlar almak geniş ölçekte imkansızdır.
• Veri toplamak, büyük ve sürekli yapılandırma çabaları gerektirir. Log verilerini izlemeler ve ölçümlerle birlikte kullanmak İçin yüksek derecede otomatik bir yaklaşımı takip etmiyorsanız, bulutta yerel yığınlarda yer alan birçok teknoloji, hizmet ve platform için Log izlemeyi kurmak, yapılandırmak ve sürdürmek için büyük bir çaba gerektirir.
• Veri silolarını bağlamak, göz korkutucu entegrasyon çabaları gerektirir. Bazı şirketler, uygulama performansı izleme, altyapı izleme ve Log izleme için hala farklı araçlar kullanmaktadır. Bu siloları birbirine bağlamak ve ondan bir anlam çıkarmak için kod değişiklikleri, yoğun entegrasyonlar veya birden çok analitik aracıyla çalışma gibi büyük manuel çabalar gerektirir.
• Manuel sorun giderme zahmetlidir, işletmeye zarar verir ve yeniliği yavaşlatır. Sorun giderme için Log’ları kullanan bazı çözümler, yalnızca sorunların temel nedenlerini aramak için manuel analitik sağlar. Bu manuel yaklaşım, bazı kullanım durumlarında kolay olabilir, ancak karmaşık bir Kubernetes ortamında hizmet seviyesindeki bir arıza durumunda hızlı bir şekilde sonuç alınmasını geciktirir. Manuel analiz çok fazla zaman gerektirir ve en değerli kişilerin yenilik yapmasını engeller.

Dynatrace Yazılım Zekası Platformunu, AWS, GCP, Microsoft Azure ve Red Hat OpenShift dahil olmak üzere Kubernetes ve çoklu bulut platformlarından Log ve olay akışlarını otomatik olarak yakalamak için Fluentd ve Logstash dahil olmak üzere en yaygın kullanılan açık kaynaklı günlük veri Frameworkler’i için kullanıma hazır AI desteği sağlar.

Genel olarak Dynatrace ile Log’larınızı çoklu bulut ortamlarında detaylandırmak ve bunları mimariniz bağlamında analiz etmek için;

• Hiper ölçekli bulut sağlayıcıları AWS, Azure ve GCP’den ve
• Kubernetes ortamlarındaki Pod’lardan gelen tüm Log akışlarınızı raporlayın,
• Açık kaynaklı Log Framewrok’leri olan Fluentd ve Logstash için tam görünürlük sağlayın,
• HTTP REST API aracılığıyla oluşan herhangi bir Log etkinliğini (JSON veya düz metin) raporlayın.