LOG Verilerinin AI ile Otomatik Analizi ve Veri Anlamlandırması
Dynatrace ile, yapay zeka destekli sorun tespiti ve kök neden analizi için sayısal günlük özniteliklerini metriklere dönüştürebilirsiniz. Bu, DevOps ekiplerinin uyarı mesaj trafiğinin en aza indirmesini, bir olay veya hizmet bozulmasından kaynaklanan MTTR’yi azaltmasını ve manuel çalışmayı en aza indirmesini sağlar.
Geçen yıl boyunca Dynatrace, tüm günlük veri kaynakları için destek sağlayarak yapay zeka destekli günlük izleme yeteneklerini genişletti. Kubernetes ve AWS, GCP ve Azure gibi çoklu bulut platformlarından günlük akışları için izleme ve analizlerin yanı sıra en yaygın olarak kullanılan açık kaynaklı günlük verisi çerçevelerini ekledi. Artık Dynatrace, günlüklerden sayısal değerleri metriklere dönüştürerek, yapay zeka destekli yanıtları, bağlamı ve uygulamalarınız ve altyapınız için otomasyonu geniş ölçekte ortaya çıkarma yeteneğine sahiptir.
Sisteminiz ve uygulamalarınız hakkında önemli bilgiler günlüklerden gelir.
Bazen, geliştirme aşamasında hata ayıklama için uygulamanızdan ilgili veri noktalarını günlüğe kaydederken sisteminiz veya uygulamanız hakkında yalnızca günlük verilerinde bulunan bilgilere ihtiyaç duyarsınız. Geliştirme aşaması tamamlandıktan sonra, uygulamanızın üretimde çalışmasını anlamak için aynı günlük veri noktalarını kullanabilirsiniz.
Bu, belirli teknolojiler için kullanım senaryolarının günlüğe kaydedilmesi için de geçerlidir. Geliştiricilerin kendi altyapılarını sürdürmek zorunda kalmadan işlevler olarak uygulamalar oluşturduğu, hesapladığı ve yürüttüğü FaaS’nin (Function-as-a-Service) öne çıkan bir örneği olan AWS Lambda örneğini ele alalım. Bir işlev çalıştırıldıktan sonra Lambda, işlevin hem gerçek süresini hem de işlevin faturalanan süresini günlüğe kaydeder.
Örneğin: Çalışma Süresi: 163,41 ms Faturalandırma Süresi: 200 ms
Faturalandırma Süresi parametresi yalnızca günlüklerde kullanılabilir, bu nedenle bulut maliyetlerinize göz kulak olabilmeniz için bunu günlüklerinizden çıkarmanız mantıklıdır. Kullanım durumunuz ne olursa olsun, günlük verileri altyapınızdaki veya iş metriklerinizdeki değişiklikleri yansıttığında, metrikleri çıkarmanız ve izlemeniz gerekir.
Günlüklerden metriklerin manuel olarak izlenmesi, normalde çok karmaşıktır.
Günlük tabanlı metriklerde önemli bir değişiklik gördüğünüzde yanıtlanması gereken sorular şunlar olabilir.
- Sorun nerede?
- Sorun hangi varlıkları etkiliyor?
- Sorun hakkında ne yapabilirim?
Tüm bu soruları tek bir ölçümde yanıtlamak zordur ve izlenen varlıkların sayısı arttığında bunu geniş ölçekte yapmak neredeyse imkansızdır. Diğer ilgili metrikleri tanımlamış olsanız bile, anormallikleri tespit etmek için bu metriklerdeki değişiklikleri manuel olarak izlemek, uyarı için statik eşikler ayarlamak için çok fazla zaman ve tekrar eden çalışma gerektirir.
Manuel uyarı kurulumuna değerli saatler harcadıktan sonra gerçek iş başlar. Bir uyarı tetiklendiğinde (yanlış pozitif bir uyarı olmadığını umarsınız) harekete geçmeli ve aşağıdaki gibi sorulara yanıt bulmalısınız:
- Uyarı eşiğinden sapma nedir?
- Anomaliye ne sebep oldu?
- Anormallik hangi varlıkları etkiler?
- Anomalinin olumsuz etkilerini nasıl azaltabilirim?
Bu tür manuel iş akışı zahmetlidir ve rekabetçi modern işletmelere pek uygun değildir. Dynatrace Software Intelligence platformunun devreye girdiği yer burasıdır.
İşi Davis® AI’a teslim edin.
Dynatrace Log Monitoring, belirli günlük özniteliği oluşumlarını metrik olarak izlemenizi sağlar. Artık, örneğin oturum süresi süresi gibi bir günlük özniteliğinin sayısal değerini alabilir ve bunu kolayca bir metriğe dönüştürebilirsiniz. Günlüklerde manüel olarak anlam aramak ve keşfedilen iç görülere tepki vermek yerine, işi Dynatrace Davis® AI nedensellik motoruna devredebilirsiniz. Davis, uygulamalarınızdaki, hizmetlerinizdeki ve altyapınızdaki performans anormalliklerini sorun olarak otomatik olarak algılar. Davis ayrıca problem tespiti, tespit edilen her problemin etkisine ve temel nedenine yönelik analizle birleştiğinden, hafifletme için seçenekler önerebilir.
Günlüklerinizi, günlük alma API’miz aracılığıyla Dynatrace platformuna aldıktan sonra, yalnızca iki adımı tamamlamanız gerekir:
- Özel bir günlük tanımlaması yapın,
- Bu tanıma dayalı olarak özel bir metrik oluşturun.
Bu yaklaşım, DevOps ekipleri için uyarı mesaj trafiğini büyük ölçüde en aza indirir ve bir olay veya hizmet bozulmasından kaynaklanan MTTR’yi azaltır. Sonunda, bu yaklaşım, hayal kırıklığına uğramış kullanıcılardan ve gelir kaybından kaçınmanıza yardımcı olur.
Otomatik eşikler ölçeklendirmenize yardımcı olur.
Otomatik temel alma, artık manuel ayarlamalara gerek olmadığı anlamına gelir. Günlüklere dayalı ölçümler oluşturduğunuzda, Dynatrace platform otomasyonu devreye girer. Otomatikleştirilmiş çok boyutlu temel oluşturma, uygulama ve hizmet yanıt sürelerinin, hata oranlarının ve trafiğin tipik referans değerlerini öğrenir. Tüm sapmalar, ortam topolojiniz bağlamında analiz edilir.
Ardından, ortamınız bağlamında günlük tabanlı ölçümleri analiz ederek veri siloları arasındaki duvarları yıkabilirsiniz. Dynatrace, izlenen tüm altyapı ve sisteminizde kullanılan uygulamalardan gelen metrikleri otomatik olarak algıladığı ve iş bağlamı için özel metrikler eklemenize izin verdiği için, platform genelindeki verileri anlamlı metriklerde nasıl birleştirebileceğiniz konusunda bir sınır yoktur.
Böylece bir metrik dalgalanmasının altyapı veya uygulama performans metrikleri, gerçek kullanıcı davranışları ve azalan dönüşüm sayısı gibi iş metrikleri ile ilişkili olup olmadığını görebilirsiniz.
