Dynatrace, Red Hat Ansible Otomasyon Platformu ve Otomatik İyileştirme
Dynatrace Deterministik AI ve Ansible ile birlikte otomatik iyileştirmeyi etkinleştirmek için neler, nasıl yapılır?
Ansible otomasyonu, BT operasyonları için yepyeni özellerini devreye aldı. Red Hat Ansible Automation Platform’un Dynatrace Software Intelligence Platform ile entegrasyonu, otomatik iyileştirmeyi tamamen yeni bir düzeye taşıyor.
Bu BLOG yazısında “Kevin Holmes” ‘in tecrübeleri paylaşılmıştır.
Kevin Holmes, Baş Çözüm Mimarı ve sertifikalı Ansible Otomasyon Uzmanıdır. Red Hat’in ISV Ekosistem ekibinde Kevin Holmes, birden fazla Red Hat çözümünü diğer kurumsal ürünlerle entegre etmiştir. Kevin Holmes’in BT deneyimi, BT Operasyonları ve DevOps rollerindeki geçmiş rollerle onlarca yıllık otomasyon ve dağıtım deneyimini kapsamaktadır.
Kevin Holmes şu tecrübelerini paylaşmaktadır:
BT kariyerimin başlarında, tekrarlanabilir sonuçlar için sürüm dağıtım çözümleri oluşturarak IT Ops ve DevOps rollerinde çalıştım. O zamanlar otomasyon kavramı farklı bir anlama geliyordu. Yaptığım her şey otomasyondu. İster yeni bir sistemin dağıtımı, ister yeni bir sürüm, isterse bir yama güncellemesi olsun, her seferinde tutarlı ve başarılı bir şekilde yapılmasını istedim. Bazı durumlarda bu, sonucu etkileyebilecek her nüansı ve koşulu yakalamak için üretime geçmeden önce kodlanmış metodolojimi yüzlerce kez test etmek anlamına geliyordu.
Yıllar sonra, yoğun miktarda kodlama gerektiren birkaç konfigürasyon yönetimi çözümü devreye girdi, ancak endüstrinin bölümlere ayrılmış otomasyon çözümlerine doğru ilerlediğini kanıtladı.
Red Hat Ansible otomasyonu, BT operasyonlarında oyunun kurallarını değiştirdi:
Sonra bir gün Ansible, evde yetiştirilen otomatlar gibi oyunun kurallarını değiştiren bileşen oldu. Perl betiğimdeki tüm koşullu kontroller aniden geçersiz hale geldi. Bir komut dosyasına sabit olarak kodladığım bu değerlendirmeler artık Ansible’ın modüler yaklaşımının arka ucuna yerleştirildi. Ansible’ı kullanarak, bir zamanlar bana yüzlerce satırlık kod veren şey, şimdi yalnızca birkaç düzine YAML satırı almaktaydı.
Hayatımızdaki birçok gelişme gibi, otomasyondaki değişiklikler de yavaş yavaş gerçekleşir. Örneğin, 1900'lerin başlarındaki eski el krank arabaları, elektrikli marş motorlarına, ardından daha yakın zamanda, kullanıcıların araçlarını önceden ısıtmasına ve soğutmasına olanak tanıyan uzaktan marş motorlarına geçti. Artık bilgisayarla çalışan termostatlar, ortalama bir sıcaklığı korumak için belirli koşullar altında arabayı otomatik olarak çalıştırıyor.
Aynı anlamda, basit BT otomasyonu sadece bir başlangıçtı. Ansible bir GUI içerecek şekilde geliştiğinde, bu API entegrasyonuna izin verdi. Şimdi, büyük kırmızı düğmeli bir insandan başka bir şey otomatik bir süreci başlatabilir. Bu yetenek, diğer uygulamaları bir RESTful API aracılığıyla Ansible’ın güçlü otomasyonundan yararlanma konusunda güçlendirdi. Sonuç olarak, insanlar otomasyon rutinlerini önceden tanımlayabilir ve belirli koşullar karşılandığında makinelerin bunları tetiklemesine izin verebilir duruma geldi.
Otomatik düzeltme için Dynatrace ile birlikte çalışma:
Şaşkınlığımın bir sonraki aşaması, Dynatrace adlı bir izleme ve gözlemlenebilirlik çözümüne derinlemesine bakmayı içermesiydi. Sistem Yöneticisi kariyerimde deneyimlediğim “özel isim çözümlerinin” miktarı nedeniyle, daha önce Dynatrace’deki tüm yetenek yelpazesinin farkında değildim. Piyasa, izlenen belirli bir olayı belirli bir komut dosyası eylemiyle bağlayabilen çok sayıda izleme çözümü sunar. Red Hat’teki ISV İş Ortağı Ekosistemindeki rolümde Dynatrace ile daha yakın çalışmaya başladığımda, Dynatrace’in basit bir izleme aracından çok daha fazlası olduğunu hemen anladım.
Son birkaç yıldır Dynatrace ile işbirliği içinde çalışarak, Dynatrace’in belirleyici yapay zekasıyla birlikte Red Hat Ansible Automation Platform’un gücünü kullanan akıllı bir otomasyon çözümü geliştirdik. Dynatrace ile Ansible entegrasyonunun sonucu, BT personelinin reaktif müdahalesi olmadan BT olaylarını kendi kendine giderebilen bir çözüm sağladı. Bu kuralcı yaklaşıma başlamak için, daha tutarlı ve öngörülebilir bir ortam sağlayan Ansible Otomasyon Platformu ile altyapı ve uygulamaların ilk dağıtımını gerçekleştiriyoruz. Ansible Playbook’lar, Dynatrace AI ile etkileşime geçmek için küçük bir YAML parçası içerir ve Dynatrace’in böyle bir eylem gerektiğinde otomatik iyileştirme yapmasına olanak tanır.
Dynatrace sorunları oluşmadan önce proaktif olarak keşfeder
Dynatrace yalnızca “hizmet çalışıyor, hizmet kapalı” türündeki olayları aramadığı için, Dynatrace ortamdaki sorunları ortaya çıkmadan önce proaktif olarak keşfedebilir. Geleneksel izleme ajanları, belirli bir olay eşiğine sahip bir insan tarafından programlanır.
Örneğin:
“APPSERVER123, günlük dosyasında dakikada 10 defadan fazla ‘hata’ kelimesini görürse, bir sorunu tetikleyin.”
“APPSERVER456'yı dakikada bir kez inceleyin. 4xx veya 5xx aralığında HTTP hata koduyla yanıt verirse, onu yük dengeleyici havuzundan çıkarın ve Sistem Yöneticisine sorunları manuel olarak kontrol etmesini söyleyin.”
Her iki örnek de dikkate değer sorunları keşfedecek olsa da, “kötü”nün ne olduğunu önceden tanımlamak için insanlara büyük ölçüde bağımlıdırlar. Dynatrace’in belirleyici yapay zekası, bir uygulama sunucusunun birden çok koşulunu değerlendirir. Dynatrace bir sistemi değerlendirebilir ve sağlık nedenleriyle hangi belirli dosyaların, hizmetlerin, bağlantı noktalarının ve olayların dikkate değer olduğuna karar verebilir.
Bu durum denetimi, eşik tarafından manuel olarak tanımlanmaz ve yalnızca başarı veya başarısızlığa dayalı değildir. Dynatrace, sistemin ilgili yönlerini izler ve geçmiş verileri toplar. Bunu yaparak, Dynatrace, hemen başarısız bir mesaj işlemiyle sonuçlanmayan performans ve sağlıktaki anormallikleri algılayabilir. Basitçe söylemek gerekirse, Dynatrace AI, genellikle arıza meydana gelmeden önce arızaya neden olacak koşulları tahmin edebilir.
Deterministik AI, otomatik iyileştirmeyi etkinleştirmek için kalıpları algılar:
Bu belirleyici yapay zeka yaklaşımını kullanan Dynatrace, anormallikleri fark eder ve anormalliklerin türleri, süreleri ve ciddiyetinin farkında varır. Beklenmeyen bir model algıladığında, Dynatrace söz konusu sistemi veya hizmeti dağıtan Ansible Playbook’tan proaktif olarak yararlanarak, büyük olasılıkla hiçbir kesinti yaşamadan bilinen ve istenen bir durumu uygulayabilir. Bu Ansible otomasyon rutinleri, uygulama sunucusuna yük dengeleyici veya bağımlı veritabanları ile etkileşime girebilir ve yalnızca uygulamanın yanıt verip vermediğini değil, altyapı ve müşteri deneyimini de dikkate alan hesaplanmış bir yuvarlanma düzeltmesi sağlar.
Dynatrace otomatik düzeltme eylemini gerçekleştirdiğinde, bununla da bitmez. Sistem beklenen ve istenen durumda performans gösterdiğinde, Dynatrace, sorunun tekrarlanması için kasıtlı olarak önceki anormalliğin özelliklerini izler. Daha fazla otomasyon adımı gerekmiyorsa ve ilk eylem başarılı olduysa, Dynatrace olay kaydı, Ansible otomasyon rutini tarafından beslenen değişkenler de dahil olmak üzere düzeltmedeki ayrıntılarla güncellenir. Dynatyrace, BT personeline sorunu, düzeltmeyi ve başka bir işlem yapılmasına gerek olmadığını bildirir. Yönetici, “Dynatrace bunu siz uyurken Ansible ile algıladı ve düzeltti…” şeklinde iyi bir haberle uyanır.
Bu teknoloji ve ortamınızda akıllıca nasıl uygulanacağı hakkında daha fazla bilgi edinmek için, otomasyon ihtiyaçlarınızı görüşmek üzere PERFORM ile iletişime geçin.
