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Ambienti Kubernetes e innovazione cloud, le novità Dynatrace

Fornire risposte e insight ancora più intelligenti e precisi per consentire ai team cloud di selezionare e trovare immediatamente le informazioni corrette per analizzare e ottimizzare i carichi di lavoro, è l’obiettivo con cui l’azienda ha rinnovato la propria offerta

Pubblicato il 20 Giu 2019

concept di soluzioni cloud

Davis, il motore di intelligenza artificiale di Dynatrace fornisce risposte e insight ancora più intelligenti e precisi sugli ambienti Kubernetes: è l’annuncio dell’azienda che promette agli utenti il successo delle implementazioni di Kubernetes, accelerandone l’innovazione attraverso DevOps e aumentando la competitività rendendo disponibili nuovi servizi sul mercato più velocemente.

In particolare, nuove dashboard Kubernetes e funzionalità di filtro avanzate consentono ai team cloud di selezionare e trovare immediatamente le informazioni corrette, in modo che possano analizzare e ottimizzare i carichi di lavoro di Kubernetes e gestire la salute di cluster e nodi con facilità.

Kubernetes è ampiamente adottato per accelerare la trasformazione digitale e ottenere una maggiore agilità. Ma la natura altamente dinamica di Kubernetes e l’espansione incontrollata dei carichi di lavoro nativi del cloud orchestrati da Kubernetes può essere problematica da gestire per le aziende senza visibilità in tempo reale e intelligenza automatica.

“Cinque anni fa – ha spiegato Steve Tack, SVP of Product Management di Dynatrace – abbiamo previsto questo mondo fatto di cloud ibrido altamente dinamico e abbiamo creato appositamente la nuova piattaforma Dynatrace per microservizi e ambienti basati su container come Kubernetes. Non solo abbiamo capito come regolare automaticamente un ambiente Kubernetes, sia i container che i carichi dei container, ma possiamo analizzare anche un cloud orchestrato da Kubernetes in tempo reale con un sistema di AI deterministico che chiamiamo Davis. Lo abbiamo fatto in modo che i team DevOps e IT Operation possano innovare e automatizzare più rapidamente con sicurezza. Oggi rendiamo Dynatrace ancora più intelligente includendo la salute dei cluster e dei nodi di Kubernetes, le metriche di utilizzo e le dashboard nella nostra piattaforma aperta”.

I 3 elementi distintivi della piattaforma di software intelligence

Progettata appositamente per ambienti cloud dinamici e basati su container, la piattaforma di software intelligence di Dynatrace ha tre elementi distintivi importanti che superano le sfide affrontate dalle soluzioni di monitoraggio fai-da-te o tradizionali negli ambienti Kubernetes:

  1. Automatico – con OneAgent, Dynatrace configura e rivela automaticamente tutti i componenti dello stack, compresi i container di breve durata e i nuovi servizi quando sono avviati. Altre soluzioni richiedono che ogni container sia gestito manualmente, cosa che non può essere realizzata, creando microservizi e punti ciechi nel contenitore.
  2. Full Stack – la tecnologia SmartScape di Dynatrace mappa in modo dinamico la topologia completa del full stack e le sue dipendenze nel cloud aziendale. Questa mappa viene aggiornata in tempo reale per fornire una visione completa dell’infrastruttura, dell’orchestrazione dei container, dei servizi e delle applicazioni, inclusi il modo in cui sono connessi e il loro rendimento. Questo è particolarmente prezioso in un ambiente altamente dinamico come Kubernetes.
  3. Risposte precise – l’AI-engine Davis impara continuamente quali sono le normali prestazioni, per un ambiente cloud Kubernetes, che elabora miliardi di dipendenze in millisecondi. Davis fornisce risposte precise sulle cause dei problemi, una visione automatica dell’esperienza e del comportamento degli utenti e, in tempo reale, come queste problematiche impattano sul business. Questo consente un processo decisionale più rapido, una maggiore ottimizzazione delle risorse IT e migliori risultati di business. L’inclusione automatica delle metriche di utilizzo e sulla salute dei cluster e dei nodi di Kubernetes ora rende Davis molto più intelligente.

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