Automation treibt zuverlässige Multi-Cloud-Infrastrukturüberwachung voran

Greg Adams, Regional Vice President UK&I bei Dynatrace, diskutiert die Schlüsselrolle, die Automatisierung bei Multi-Cloud-Infrastrukturüberwachung spielen kann

Um mit der digitalen Transformation Schritt zu halten, haben Organisationen aller Branchen zunehmend auf Multi-Cloud-Architektur gesetzt, um die Agilität und Skalierbarkeit zu gewinnen, die sie brauchen, um voraus zu bleiben. IDC prognostiziert, dass, da dieser Trend anhält, die gesamten weltweiten Ausgaben für Cloud-Services bis 2025 1,3 Billionen Dollar überschreiten werden.

Jedoch macht jede hinzugefügte Cloud die Aufgabe der Infrastrukturverwaltung komplexer, da Technologieumgebungen eine größere Anzahl von Plattformen umspannen. Dies wiederum schafft mehr Arbeit für überlastete IT-Operations (ITOps) Teams, was sie davon abhält, sich auf Innovation zu konzentrieren. Tatsächlich fand unsere Forschung, dass ITOps-Teams fast die Hälfte (42 %) ihrer Zeit mit manueller, routinemäßiger Arbeit verbringen, „nur um das Licht an zu halten“ über ihre Infrastruktur.

Diese Teams brauchen eindeutig einen nachhaltigeren Ansatz zur Verwaltung ihrer Infrastruktur – einen, der Observability in Multi-Cloud-Umgebungen verbessert und manuelle Aufgaben automatisiert, damit sie mehr Zeit haben, sich auf Innovation und Wertschöpfung für ihre Organisationen zu konzentrieren.

Ein Multi-Cloud-Migräne

Wenn sie die Infrastrukturperformance nicht effektiv managen können, werden ITOps-Teams massive Schwierigkeiten haben, die nahtlosen digitalen Erlebnisse zu liefern, die heutige Kunden und Nutzer verlangen. Es ist kritisch, dass sie klare, End-to-End-Observability über ihre Multi-Cloud-Umgebung haben. Leider ist dieser Einblick schwerer fassbar geworden, und blinde Flecken schleichen sich ein, während Teams kämpfen, mit ihrer Infrastruktur Schritt zu halten.

Multi-Cloud-Umgebungen sind ihrer Natur nach komplex und herausfordernd zu managen mit vielen bestehenden Ansätzen zur Infrastrukturüberwachung. Es gibt mehrere Faktoren dahinter.

Erstens kommt jede Cloud-Plattform mit ihrem eigenen nativen Monitoring-Tool, wie Amazon CloudWatch oder Azure Monitor. ITOps-Teams haben sich daher allmählich mit einer wachsenden Reihe von Tools wiedergefunden, die sie auf traditionelle Monitoring-Lösungen aufschichten müssen, um Aktivitäten über die Infrastruktur zu verfolgen. Unsere Forschung zeigt, dass Organisationen im Durchschnitt auf sieben verschiedene Monitoring-Lösungen angewiesen sind, um ihre Multi-Cloud-Umgebungen zu managen. Dies zwingt Teams, mehr Zeit damit zu verbringen, manuell Einblicke aus verschiedenen Dashboards zusammenzusetzen, um Probleme in ihren digitalen Services zu identifizieren, während User Journeys mehrere Clouds durchqueren.

Das Kubernetes-Konundrum

Ein weiterer Faktor, der Observability schwerer fassbar macht, ist die Häufigkeit von Änderungen innerhalb von Multi-Cloud-Umgebungen. Während Plattformen wie Kubernetes Organisationen ermöglichen, ihre Multi-Cloud-Infrastruktur schnell zu skalieren, um der Nachfrage gerecht zu werden, macht die ständige Veränderung es für Teams schwierig, Performance effektiv zu überwachen und zu managen. Kubernetes-Umgebungen produzieren auch große Datenmengen, die für ITOps-Teams unmöglich sind, manuell zu sichten, um die Auswirkungen der Multi-Cloud-Infrastruktur auf die User Experience zu verstehen.

Zusätzliche Komplexität entsteht, wenn Teams in ihren Bemühungen, „Tool Sprawl“ zu lindern, einen Do-it-Yourself (DIY) Ansatz zur Infrastrukturüberwachung wählen, Open-Source-Observability-Lösungen nutzen, um mehrere Tools zusammenzunähen. Dies erzeugt verschwendeten manuellen Aufwand und ist schwer zu warten, was die digitale Transformation behindert, da Teams weniger Zeit haben, sich auf ihre strategischere Arbeit zu konzentrieren.

Einen Kurs automatisieren

Um diese Herausforderungen zu überwinden, müssen Organisationen IT-Teams mit einem neuen Ansatz zur Infrastrukturüberwachung befähigen, AIOps (Künstliche Intelligenz für IT-Operationen) zu nutzen, um so viele manuelle Aufgaben wie möglich zu automatisieren. Dies eliminiert blinde Flecken, indem es Multi-Cloud-Infrastruktur kontinuierlich entdeckt und instrumentiert, während sich die Umgebung ändert. Als Ergebnis können Teams End-to-End-Observability aufrechterhalten, ohne Zeit und Aufwand in manuelle Überwachungsprozesse investieren zu müssen.

AIOps hilft auch, Alerts automatisch zu triagieren und Observability-Daten abzufragen, um die präzisen Einblicke an die Oberfläche zu bringen, die Teams benötigen, um nahtlose digitale Erlebnisse für Nutzer und Kunden zu liefern. Mit diesem Ansatz kann AIOps Teams ermöglichen, die Ursache von Problemen über eine Multi-Cloud-Infrastruktur zu verstehen und Probleme nach Geschäftswirkung zu priorisieren. Das bedeutet, Teams können die kritischsten Probleme zuerst lösen und dann ihren Aufwand auf Aufgaben konzentrieren, die die digitale Transformation einer Organisation beschleunigen. Dies ist jedoch nur möglich, wenn Teams Observability-Daten an einem Ort konsolidieren können. Eine konsolidierte Sicht schafft eine Single Source of Truth, die den vollen Kontext bietet, der nötig ist, um effektive Automatisierung voranzutreiben.

Mehr Zeit für Innovation

Da Organisationen ihren Übergang zu Multi-Cloud-Umgebungen fortsetzen, wird die Gewährleistung, dass Infrastruktur reibungslos läuft, kritischer für die Erstellung nahtloser digitaler Services und die Steigerung der Kundenzufriedenheit. Die Implementierung von Infrastrukturüberwachungsstrategien, die auf KI und Automatisierung zentriert sind, reduziert die Last manueller Aufgaben auf ITOps-Teams. Im Gegenzug können Teams sich auf die Beschleunigung der Transformation und das Vorantreiben besserer Ergebnisse für das Geschäft konzentrieren.