Gözlemlenebilirlik Analizi, Ekiplerin Yanıtları Ortaya Çıkarmasına Nasıl Yardımcı Olur?
Başarılı gözlemlenebilirlik analizinin üç ana bileşeni nedir?
Kritik uygulamalar ve ortamlar söz konusu olduğunda, BT bilinmeyenlerinin önemli sonuçları olabileceğinden, kuruluşlar hiçbir taşı çevrilmeden bırakmayı göze alamaz. Herhangi bir boşluk, yavaşlama veya potansiyel sorun, bir kuruluşun başarısı veya başarısının eksikliği üzerinde önemli bir etkiye sahip olabilir.
Gözlemlenebilirlik analizlerinin yardımcı olabileceği yer burasıdır.
Gözlemlenebilirlik analizi nedir?
Gözlemlenebilirlik analizi, kullanıcıların yakalanan herhangi bir veriyi dinamik olarak sorgulamasına ve eyleme geçirilebilir içgörüler sunmasına izin vererek kullanıcıların günlükler, ölçümler ve izler gibi geleneksel telemetri verileri hakkında yeni bilgiler edinmelerini sağlar. Ekipler, birden fazla gözlem noktası arasındaki noktaları birbirine bağlayarak olası sorunları veya içgörüleri belirlemek ve hepsini anlamak için harekete geçebilir.
Tamamen kaynak veri yaklaşımıyla kuruluşlar, karşılandığından emin olmak için temel performans göstergelerini (KPI’lar) ve hizmet seviyesi anlaşmalarını (SLA’lar) incelemek için günlük BT yangın tatbikatlarının ötesine geçebilir. Kısa ve uzun vadeli vadeli işlemlerin nasıl görünebileceğini belirlemek için eğilimleri belirleyebilir ve analiz edebilirler. Ayrıca, soruları yanıtlamak ve iş kararları vermek için mevcut verilere dayalı olarak ilgili sorgular oluşturabilirler.
Gözlemlenebilirlik analizinin faydaları:
Gözlemlenebilirlik analizi, kuruluşlara aşağıdakiler de dahil olmak üzere çeşitli faydalar sunar:
1- Bilinmeyen bilinmeyenleri ortaya çıkarmak
Bilinmeyen bilinmeyenler sorusuz cevaplardır. Farklı koşullar altında uygulama yanıt süresini ölçmek bir gecikme değeri sağlarken, örneğin, uygulamanın neden yavaş, hızlı veya arada bir yerde olduğunu size söylemez. Bu bilinmeyenler genellikle BT sorunlarının temel nedenine bağlıdır.
Gözlemlenebilirlik analizi, ekiplerin bilinmeyen bilinmeyenleri çözmesine yardımcı olabilir. Kuruluşlar, günlükler, ölçümler, izler, güvenlik raporları ve kullanım verileri dahil olmak üzere BT operasyonlarının büyük resmini analiz ederek ve çıktıyı gelişmiş yapay zeka araç setleriyle birleştirerek, neyin arkasındaki nedeni keşfetmek için yüzeyin ötesine geçen keşif analizleri yapabilir.
2- Veri silolarını yıkmak
Veri siloları kuruluşlar için bir zorluk olmaya devam ediyor. Son anket verilerine göre, bilgi çalışanlarının %79'u kuruluşlarındaki ekiplerin izole olduğunu söyledi ve %68'i bu siloların işlerini olumsuz etkilediğini söyledi. Sorunun bir kısmı, veri aramak için harcanan zamandır ve işçiler haftada ortalama 11,6 saat kayıp olduğunu bildirir.
Ekipler ihtiyaç duydukları verileri ihtiyaç duyduklarında bulamazsa verimlilik düşer. Ekiplerin birlikte çalışması gerekiyorsa ancak farklı veri kümelerine ve uygulamalara erişimi varsa işbirliği de zordur.
Gözlemlenebilirlik analizi, ekipler arası çabalar için ortak bir zemin sağlayarak siloları belirlemeye ve yıkmaya yardımcı olabilir.
Veri tüketimini demokratikleştirmek:
Veri tüketimini demokratikleştirmek, verileri kullanılabilir ve erişilebilir hale getirmek anlamına gelir. Birçok çalışan BT süreçlerine aşina olsa da, çok azı eğitimli veri uygulayıcılarıdır. Gözlemlenebilirlik platformları, verileri yakalamayı ve bağlamsallaştırmayı mümkün kılar ve personel için ortak bir temel oluşturur.
Gözlemlenebilirlik analizinin zorluklarını tartmak:
Gözlemlenebilirlik analizlerini uygulamak potansiyel zorluklarla birlikte gelir. Yaygın endişeler arasında araç yayılımını yönetmek, bağlam oluşturmak ve çıktıyı doğrulamak yer alır.
Takım yayılımını yönetme:
Daha fazla gözlemlenebilirlik aracı, daha fazla veri ve daha fazla karmaşıklık anlamına gelir. Ortalama bir çoklu bulut ortamının en az 12 farklı uygulama ve hizmet içerdiğini düşünün. Bu hizmetleri etkili bir şekilde izlemek ve yönetmek için kuruluşlar genellikle her biri kendi özellik setine ve odağına sahip birden fazla izleme aracına güvenir. Bazı durumlarda, bu özellikler üst üste biner. Diğerlerinde, gözlemlenebilirlikte kuruluşların göremediği boşluklar olabilir.
Bu nedenle, etkili gözlemlenebilirliği uygulamanın bir kısmı, eyleme geçirilebilir içgörü sağlamak için gereken araç sayısını en aza indirmektir.
Bağlam oluşturma:
Bağlamsız veriler sadece gürültüdür.
- En iyi olasılıkla: Bu gürültü dikkati dağıtır ancak etkili analizleri raydan çıkarmaz ve şirketlere zamana mal olur.
- En kötü olasılıkla : Karar verme sürecinin bir parçası haline gelir ve potansiyel olarak zaman ve paraya mal olur.
Basitçe söylemek gerekirse, bağlam çok özledir. Çözümler toplanan veriler için bağlam sağlayamazsa, yarardan çok zarar verebilirler.
Çıktıların doğrulanması:
Analitik çıktılar garanti edilmez. Doğal dil giriş yapay zeka araçlarının son zamanlardaki yükselişini göz önünde bulundurun. Bu çözümler kullanıcıların soru sormasını ve cevap almasını kolaylaştırırken, bu cevaplar yalnızca yapay zeka modeli için mevcut olan veriler kadar doğrudur. Veriler eksik veya yanlışsa, çıktı da eksiktir. Sonuç olarak, doğru sonuçları sağlamak için düzenli doğrulama kritik öneme sahiptir.
Başarılı gözlemlenebilirlik analizinin üç bileşeni:
Etkili gözlem otomatik olarak gerçekleşmez. Başarılı gözlemlenebilirlik analizi için zemin hazırlamak için üç bileşen kritik öneme sahiptir.
1. Otomasyon
Gözlemlenebilirlik araçları için mevcut olan verilerin hacmine ve çeşitliliğine dayanarak, BT otomasyonu verimli operasyonlar sağlamak için kritik öneme sahiptir. Çıktıların beklentileri karşılamasını sağlamak için insan gözetimi gerekli olsa da, verileri toplamak ve ilişkilendirmek için manuel süreçlere güvenmek artık mümkün değildir. Uygulamada, ekipler, bilgilerin gözlemlenebilirlik sürecinin her adımında etkili bir şekilde ele alınmasını sağlamak için altyapı ve operasyonlar, dijital süreçler ve otomasyon araçlarının bir kombinasyonuna ihtiyaç duyar.
2. Basitleştirilmiş veri toplama
Kuruluşların ayrıca akıcı veri toplamayı sağlayan araçlara ihtiyacı vardır. Uygulamada bu, bulut ortamları, ortak konumlu veri merkezleri ve şirket içi sunucular gibi birden fazla kaynaktan veri toplayabilen çözümler bulmak ve uygulamak ve biçimden bağımsız olarak bu verilerden önemli içgörüleri çıkarmak anlamına gelir.
Bu, gözlemlenebilirlik çözümlerinin, şirket içi ana bilgisayarlardan veri yakalamada olduğu kadar yapılandırılmış kullanımı bulut hizmetlerinden çıkarmada da eşit derecede yetkin olması gerektiği anlamına gelir.
3. Veri göl evi
Veri gölleri, bilgi depolamanın uygun maliyetli bir yoludur, veri ambarları ise bağlamsal, yüksek hızlı sorgulama yetenekleri sağlar. Gözlemlenebilirlik analizlerinden en iyi şekilde yararlanmak için kuruluşların her ikisine de ihtiyacı vardır.
Dynatrace Grail gibi bir veri göl evi, göllerin ve depoların en iyi özelliklerini birleştirerek analitik ve makine öğrenimi iş yüklerini etkili bir şekilde ele almalarını sağlayabilir.
Dikkate alınması gereken yaygın kullanım örnekleri
Gözlemlenebilirlik analizinin belirlenmiş bir sınırı olmasa da ve herhangi bir iş uygulamasında kullanılabilse de, birkaç kullanım durumu yaygındır.
Keşif analizi:
Keşif analizi, ekiplerin temel nedenleri belirlemeye yardımcı olan bilinmeyen bağımlılıkları, etkileşimleri veya sonuçları keşfetmek için gözlemlenebilirlik çözümleriyle BT ortamlarını keşfetmelerini sağlar.
Metriklere dayalı performans eşikleri:
Kuruluşlar, mevcut süreçleri ve sonuçları gözlemleyerek, temeller ve aykırılıklar oluşturmak için bu sonuçları hizmet seviyesi hedeflerine, SLA’lara, hizmet seviyesi göstergelerine ve KPI’lara eşleyebilir. Bu, somut, gözlemlenebilir ölçümlere bağlı performansa dayalı eşiklerin oluşturulmasına izin verir.
Önceki zaman dilimlerine kıyasla mevcut karbon ayak izinize genel bir bakış ve genel etkinizi azaltmak için öneriler sağlayan Dynatrace Carbon Impact uygulamasını düşünün. Kuruluşlar, gözlemlenebilirlik analizlerinden yararlanarak, ulaşıldığında bir bildirim olayını tetikleyen emisyon hedefleri ve üst sınırlarla birlikte temel bir karbon ayak izi seviyesi oluşturabilir.
Tahmine dayalı analiz:
BT altyapısının tam görünürlüğü, temel iş hedeflerini bilgilendirmeye yardımcı olabilecek tahmine dayalı analizler için zemin hazırlar. Örneğin, gözlemlenebilirlik analizi, mevcut altyapı kullanımı ve herhangi bir darboğaz veya performans sorunu hakkında veri sağlayabilir. Bu verilerle donatılmış ekipler, zaman içinde uygulama, bant genişliği ve güvenlik ihtiyaçlarını tahmin etmek için daha iyi hazırlanır ve altyapı ölçekleme sürecini kolaylaştırır.
Gözlemlenebilirlik analizini bir sonraki seviyeye taşımak:
Dynatrace ile gözlemlenebilirlik yerleşik çözümlerle standart olarak gelir. İşte ekiplerin yeni içgörüler keşfetmek için kullanabileceği ana işlevler:
Veri tahmini:
Dynatrace Grail ve Davis AI ile kuruluşlar kapasite taleplerini tahmin edebilir ve proaktif değişiklikler yapabilir. Dynatrace Sorgu Dili’ni (DQL) kullanarak, herhangi bir zaman serisi için Dynatrace Grail veri göl evinde depolanan tüm verileri analiz edebilirler. Davis AI daha sonra zaman serilerini analiz eder ve otomatik olarak en iyi tahmin modelini seçer.
Tahmine dayalı analitik:
Davis AI, birden fazla iş akışının iş operasyonları üzerindeki etkisini tahmin etmeye de yardımcı olabilir. Bu, uzun vadeli kapasite planlamasına yardımcı olur ve BT liderlerinin operasyonel verimliliği artıran kısa vadeli kararlar almasına yardımcı olur.
Keşif analizi:
Ekipler, Dynatrace Notebooks’u kullanarak gözlemlenebilirlik, güvenlik ve iş veri analizi için keşif analizleri yapabilir. Not Defterleri ile kullanıcılar, içgörüler oluşturmak ve paylaşmak için kod, metin ve zengin medyayı kullanarak işbirliği yapabilir.
Dynatrace tarafından desteklenen gözlemlenebilirlik analizleri ile ekipler, bilinmeyen bilinmeyenleri keşfetmek, etkilerini anlamak ve iş operasyonlarını iyileştiren eylemlerde bulunmak için daha donanımlıdır.
