Интервью TAdviser: Любовь Сирая, AppDynamics - об интеграции с ThousandEyes для сквозного мониторинга всего ИТ-стека

Любовь Сирая: Еще пару лет назад все важные приложения и сервисы работали в одном центре обработки данных. Однако современные темпы цифровизации подтолкнули бренды к переходу на гибридные ИТ-инфраструктуры и мультиоблачные среды. В результате приложения и сервисы стали распределены по нескольким центрам обработки данных и облакам, а сети стали более динамичными благодаря использованию технологий программно-определяемых сетей. Это привело к тому, что SaaS-приложения и гибридно-облачные ИТ-инфраструктуры теперь играют важнейшую роль в обслуживании клиентов и развитии бизнеса.

COVID-19 также сыграл свою роль. Организациям пришлось быстро адаптироваться к новым реалиям и ускорять реализацию проектов цифровой трансформации бизнеса. Отчет Agents of transformation 2021: the rise of full-stack observability^[1] продемонстрировал, что в 2020 году ИТ-специалисты реализовали инвестиционные проекты в три раза быстрее, чем когда-либо.

Однако проблема заключается в том, что гибридные ИТ-инфраструктуры и мультиоблачные среды тесно связаны с многочисленными сторонними сетями и сервисами, которые не контролируются ИТ-отделами и генерируют дополнительные переменные. Отсюда возникает необходимость в сквозном мониторинге всего ИТ-стека. Однако традиционные инструменты мониторинга, которые используют SNMP, Pcap или системы, основанные на потоках данных, не работают за пределами компании. Поскольку это изолированные инструменты, то они не могут сформировать полную картину состояния системы. Это приводит к увеличению MTTR (Mean Time To Repair, Среднее время решения проблемы) или сбоям в SLA или SLO, что напрямую влияет на клиентский опыт и бизнес в целом. TAdviser Security 100: Крупнейшие ИБ-компании в России 59.6 т

Cisco AppDynamics совместно с ThousandEyes решает эту проблему, обеспечивая беспрепятственную передачу данных между ИТ-отделом и приложениями. Одновременно формируется взаимосвязь бизнес-показателей с производительностью приложений и внешней сети для понимания зависимости финансовых показателей с ИТ-инфраструктурой.

Любовь Сирая: ThousandEyes при работе с Cisco AppDynamics обеспечивает видимость цифровых маршрутов в режиме реального времени. Организации могут активно следить за взаимодействием пользователя с приложением через любую сеть, провайдера, API или сторонний сервис, критически важный для бизнеса.

ThousandEyes сочетает активные и пассивные методы мониторинга для сбора телеметрии, которую организации не контролируют. Сервис анализирует данные сетевых метрик, работоспособности и маршрутизации интернета, подключения к провайдерам и облаку. Cisco AppDynamics же, в свою очередь, с помощью встроенных агентов проникает глубоко в код приложения, собирает данные о производительности и определяет влияние сбоев на бизнес-операции.

Вместе эти две платформы предоставляют ITOps – общую информационную панель для обнаружения проблем во всей ИТ-инфраструктуре и сети.

Любовь Сирая: Сквозной мониторинг ИТ-стека эффективен и успешен только тогда, когда ИТ-команды могут связать производительность с результатами бизнеса. Как видно из нашего отчета Agents of transformation 2021: the rise of full-stack observability^[2], 73% технологов считают, что неспособность связать показатели ИТ с бизнес-метриками будет вредна для их компаний.

Связав такие результаты, как опыт работы с клиентами, продажи и доходы, организации смогут принимать точные решения, которые принесут максимальную пользу для бизнеса в будущем. Абсолютное большинство ИТ-специалистов признают, что контроль всех технических направлений в ИТ-стеке и их связь с показателями компании – необходимое условие для бесперебойной работы приложений и обеспечения качественного пользовательского опыта.

Любовь Сирая: Сквозной мониторинг всего ИТ-стека жизненно важен для организаций, так как позволяет выявлять и устранять проблемы с производительностью до того, как они негативно повлияют на клиентов. По прогнозам экспертов, количество данных, генерируемых компаниями, не перестанет расти в течение следующих нескольких лет. Пройдет совсем немного времени и у брендов не останется ресурсов для управления и анализа этим огромным массивом информации. Именно по этой причине ИТ-специалистам необходимо задуматься, какую роль сыграет машинное обучение и искусственный интеллект в мониторинге ИТ-инфраструктуры.

Сегодня использование ML и AI набирает обороты в обнаружении и анализе первопричин сбоев. Эксперты AppDynamics уверены, что это может вернуть ИТ-командам контроль над ситуацией. Например, наше решение Cognition Engine представляет собой набор алгоритмов машинного обучения, которые анализируют данные о производительности на основе транзакций по всей топологии приложений. Это обеспечивает полную осведомленность об отклонениях в работоспособности приложения наряду с контекстным пониманием, что значительно сокращает MTTR при возникновении проблем.

Любовь Сирая: Безусловно, например, мы включены в список Microsoft Cloud Adoption Framework (CAF) для заказчиков Azure, что облегчает организациям процесс внедрения облачных технологий. Компании, которые создают современные облачные приложения или переносят существующие в среду Azure, смогут получить критически важные для бизнеса сведения с помощью решений мониторинга Cisco AppDynamics.

У нас также есть решение SAP Peak, которое распознает собственный язык SAP. Cisco AppDynamics позволяет в режиме реального времени увидеть, как взаимодействуют между собой различные приложения. Мы являемся единственным поставщиком APM, разрабатывающим решения для мониторинга основных бизнес-процессов SAP. Таким образом, пользователям становится проще получить полную видимость бизнес-операций от бэк-энда до браузера.

Любовь Сирая: Cisco AppDynamics действительно интегрируется с инструментами ITSM, такими, например, как Service Now. Расширение для Kafka можно использовать для обработки потоков данных в онлайн-режиме. А расширение Cisco AppDynamics для Spark контролирует несколько рабочих узлов Spark и извлекает метрики из каждого запущенного и завершенного приложения Spark.