Application Performance Management für DevOps und Cloud Big Data und KI halten bei APM Einzug

Riverbed will zeitgemäße Antworten auf wachsende Herausforderungen beim Application Performance Management geben. Und das geht dem Hersteller zufolge nicht ohne künstliche Intelligenz und auf Zielgruppen zugeschnittene Reports.

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Schwierigkeiten beim Application Perfomance Management (APM) bleiben ein Dauerbrenner – sagt Riverbed. Mehr noch: Verteilte, agile IT-Umgebungen, DevOp-Ansätze und Cloud-Services erschwerten die Problemlösung sogar zunehmend.

Um Vorfälle in komplexen Umgebungen dennoch rasch und effizient anzugehen, müssten IT-Verantwortliche alle notwendigen Daten zur Hand haben. Statt domänenspezifischer Tools in Silos bedürfe es daher „Big Data“-Ansätzen beim APM – die sollen dann mit Transaktionen und Benutzermetadaten jenen Kontext darstellen, den Transaktions-Sampling-Strategien nicht liefern.

Riverbed Digital Performance Global Survey 2018

Der Kampf um digitale Erfolgsstrategien

Bei der Analyse komme maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz (KI) eine entscheidende Rolle zu. Anders als Menschen könnten derlei Technologien auch über Petabyte-goße APM-Daten hinweg Anomalien und Muster aufspüren – Probleme also auch in großen Datensätzen erkennen.

Neue Arten der Visualisierung könnten zugrundeliegende Zusammenhänge zwischen den Anwendungen zudem deutlich herausstellen. Somit könnten sich IT-Teams auf die Probleme konzentrieren, die sich am heftigsten auf den Geschäftsbetrieb auswirken. Um auch alle anderen Mitarbeiter einzubinden, empfiehlt Riverbed ein rollenbasiertes Reporting, also: sprachlich und inhaltlich auf Zielgruppen zugeschnittene Berichte.

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