Mit jetzt präsentierten Foglight-Produkten will Quest Software die Performance-Überwachung für Hybrid-Umgebungen verbessen. Evolve 9.3 unterstützt GCP sowie Workload- und Kostenmanagement für Kubernetes; der Performance Investigator bietet ein Analyse-Toolset für Azure SQL Single Database und Elastic Pools.
Der Cost-Director von Foglight Evolve berücksichtigt nun auch GCP und helfe Kosten hybrider Umgebungen besser als bisher zu erkennen, verwalten und prognostizieren.
(Bild: quest.com)
Quest Software (Quest) erweitert den Funktionsumfang von Foglight Evolve und Foglight Performance Investigator. Nutzer hybrider Infrastrukturen sollen Datenbanken sowie Ressourcenverbrauch so tiefgehender als bisher analysieren und im Ergebnis bestimmen, welche Workloads in die Cloud wandern können.
Laut Hersteller unterstützt Foglight Evolve 9.3 nun vollständig die Google Cloud Platform (GCP). Das beinhaltet Perfomance Monitoring und Cost Management. Zudem verweist der Hersteller auf ein umfassendes sowie einfach zu nutzendes Workload- und Kostenmanagement-Tool für Kubernetes-Umgebungen. Damit wolle man der wachstenden Nutzung von Infrastructure as Code (IaC) Rechnung tragen.
Automatisiert auf Zombie-Jagd
Ebenfalls neu sind ein Migration Assessment Tool für die IBM Cloud sowie verschiedene Automatisierungsfähigkeiten. Per Policy Based Automation sollen Organisationen virtuelle Maschinen (VM) auf Amazon Web Services (AWS) oder Microsoft Azure zeitgesteuert starten oder stoppen können. Die Cloud Optimizier Automation setze derweil VM Resizing um und kümmere sich um potenziell vergessene VMs, die unnötig Kosten verursachen (Zombie-VMs)
Foglight for Databases
Zum jetzt allgemein verfügbaren Foglight for Databases 5.9.7.20 gehört ein neuer Performance Investigator (PI) für Azure SQL DB. Damit liefere das Analyse-Toolset für Datenbank-Profis nun weitreichende Einsichten in die Performance – selbst komplexer – Datenbanken. Das helfe, Workload-Daten aufzuschlüsseln und einen klaren Blick auf mögliche Performance-Engpässe zu erhalten.
Nutzer könnten zudem tatsächliche Workloads mit dem automatisierten Foglight-Baseline-Bereich vergleichen; einer per Machine Learning (ML) erstellten Prognose der Datenbankauslastung.
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Stand vom 30.10.2020
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