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提升可观测能力所面临的五大挑战
金融
2022-07-10
dynatrace
刘***
AI智能总结
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提升可观测能力所面临的五大挑战
1. 动态多重云环境的复杂性
挑战
:新技术涌现和实施速度快,导致数据体量和速度难以控制,增加复杂性。
影响
:团队难以通过手工方式理解数据和背景信息,导致无法及时掌握动态环境。
2. 实时监测动态的微服务和容器
挑战
:Kubernetes 管理的容器和微服务动态性强,难以全面了解其内部状态。
影响
:团队难以从大量数据中提取有价值的信息,导致响应滞后。
3. 数据和警报的体量、生成速度及种类
挑战
:数据量大、生成速度快,导致警报风暴和团队疲劳。
影响
:团队难以及时处理和优化问题,影响业务效率。
4. 各自为政的基础设施、开发、运维、应用及业务团队
挑战
:团队各自为政,工具和数据孤岛化,阻碍了协同和创新。
影响
:信息不连贯,团队协作效率低下,影响业务目标。
5. 梳清哪些工作会对业务产生积极影响
挑战
:缺乏前端用户体验视角,难以根据业务影响划分优化优先级。
影响
:IT 团队工作与业务团队优先级不一致,影响用户体验。
如何克服这些挑战
自动化和智能化
:利用自动化工具和人工智能技术,提升可观测能力。
统一平台
:采用单一平台整合数据,提高团队协作效率。
全面视角
:结合前端和后端视角,确保全面了解技术对业务的影响。
关键要点
提升可观测能力
:通过自动化和智能化手段,实现全面、实时的监控。
减少手动配置
:减少手动任务,提高工作效率。
增强用户体验
:确保前端用户体验,提升整体业务成效。
Dynatrace的优势
智能化可观测能力
:提供从代码级到业务层面的全面解答。
持续自动化
:始终保持在动态多重云技术前沿。
精准智能分析
:从推断猜测到精准解答,提高工作效率。
数据支持
工单减少
:每周工单从700个降至7个。
价值提升
:了解详细内容的购物车价值增幅显著。
修复时间缩短
:平均修复时间缩短75%,生产率提高4倍。
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