Uygulama odaklı hizmetlere güven arttıkça, dijital dönüşüm endüstriler arasında yaygın hale geldi. Müşteriler ve son kullanıcılar, kuruluşlardan her zamankinden daha verimli, daha güvenli, daha hızlı ve daha kaliteli dijital hizmetler beklemektedir. Ortalama olarak beş farklı platforma dayanan çoklu bulut ortamları, bu dönüşümün merkezinde yer alıyor. DevOps ekiplerinin yeniliklerini hızlandırabilmesi ve işletmeye gerçek değer katabilmesi için kuruluşların çevikliğini geliştirirler.
Ancak bu çoklu bulut ortamları, karmaşıklıkları ve ölçekleri göz önüne alındığında yeni zorluklar da getirdi. Uygulamalar birden çok teknolojiyi kapsar, milyonlarca kod satırı içerir ve daha da fazla bağımlılık oluşturur. Öyle ki, DevOps ekiplerinin kaliteli dijital deneyimler sağlamak için ihtiyaç duydukları bilgileri elde etmek için bu ortamları manuel olarak izlemesi, günlükleri yeniden yapılandırması ve analiz etmesi, günümüzde insan kapasitelerini aşıyor.
AIOps kurtarmaya
Operasyonlar için yapay zeka platformları (AIOps), çoklu bulutun karmaşıklığının üstesinden gelmek ve zorluklarının üstesinden gelmek isteyen kuruluşlar arasında popülerlik kazanıyor. AIOps, BT operasyonlarını otomatikleştirmek için büyük veri ve makine öğrenimi tekniklerini bir araya getirerek, geliştiricilerin daha stratejik görevlere odaklanması için değerli zamanı serbest bırakarak kuruluşların daha hızlı yenilik yapmasına olanak tanır.
Ancak AIOps zekası, ekiplerin ona beslediği günlüklerin ve verilerin kalitesine ve miktarına bağlıdır, bu nedenle gözlemlenebilirlik çok önemlidir. Kuruluşların çoklu bulut uygulamalarından ve altyapısından ayrıntılı ölçümler, günlükler ve izlemeler yakalaması ve bunları AIOps platformlarıyla entegre etmesi gerekir.
Yapay zekanın DevOps ekiplerine uygulamaları optimize etmek, daha iyi müşteri deneyimleri sunmak ve daha olumlu iş sonuçları elde etmek için ihtiyaç duydukları içgörüleri sağlamasını sağlayan şey budur. Daha yüksek kaliteli gözlemlenebilirlik verileriyle, AIOps çözümleri daha iyi bağlam sağlayabilir ve ekipler daha çevik ve bilgili çalışabilir.
Veri, veri, veri
Sorun şu ki, her zamankinden daha fazla kullanıcı verisi, meta veri ve iş sonucu bilgisi toplamaya yönelik bu çılgın yarışta kuruluşlar kendilerini bunalmış buluyor. Bir dijital hizmetle tıklamalar ve diğer kullanıcı etkileşimleri bir yana, çoklu bulut ortamlarındaki binlerce mikro hizmet ve kapsayıcıdan gelen büyük hacimli verileri işleyemezler. Kuruluşlar, bu kadar sürekli bir gözlemlenebilirlik verisi patlaması için tasarlanmamış geleneksel izleme ve günlük analizi çözümlerini kullanmaya devam etmeyi giderek daha zor buluyor.
Bu nedenle kuruluşlar, gözlemlenebilirlik verilerini doğru ölçekte almak, depolamak, indekslemek ve analiz etmek konusunda en büyük zorluğu yaşıyor. Mali ve zamansal etkileri çok kârsızdır. Ve farklı ihtiyaçlarını karşılamak için izleme ve analiz çözümlerini çoğaltmayı seçen kuruluşlar, artık istismar edilmesi zor olan veri silolarıyla karşı karşıya. Bu parçalı yaklaşım, günlük verilerini bağlam içinde analiz etmeyi daha karmaşık hale getirerek, AIOps’un kuruluşlara getirebileceği değeri sınırlar.
Ek olarak, kuruluşlar genellikle geçmiş günlük verilerini soğuk depolamaya (veya etkin olmayan veriler için depolama havuzlarına) taşımaya veya ilk depolamanın maliyetine bağlı olarak verileri tamamen temizlemeye veya silmeye zorlanır. Bu, günlük analizini daha uygun maliyetli hale getirirken, modern AIOps yaklaşımları üzerindeki değerini ve etkisini de azaltır. Veriler soğuk depoda depolandığında kuruluşlar, gerçek zamanlı içgörüler için isteğe bağlı sorgular gerçekleştirmek veya bir sorunun nedeninin bağlamını belirlemek için AIOps platformlarını kullanamaz. Ekiplerin sorgular çalıştırabilmesi ve saatler hatta günler sürebilen içgörüler elde edebilmesi için önce bu verilerin yeniden düzenlenmesi ve yeniden dizine eklenmesi gerekir. Üretilen bilgilerin daha sonra artık geçerliliğini yitirdiği ve bu nedenle müşteri deneyimini etkilemeden önce sorunları önlemede çok az faydası olduğu ortaya çıkabilir.
Bulutta Sınırsız Gözlemlenebilirlik
Dijital hizmetlere yönelik iştah her yerde artmaya devam ederken, çoklu bulut ortamlarına ve AIOps odaklı otomasyona olan güven yavaşlama belirtisi göstermiyor. Bu nedenle kuruluşların, gözlemlenebilirlik verilerini yakalamak, almak, dizine eklemek, depolamak ve bunlardan yararlanmak için bulut dünyasına uygun yeni bir yaklaşım bulması gerekiyor.
Çoklu bulut ortamlarının karmaşıklığına ve oluşturdukları ölçüm, günlük ve izleme hacimlerinin sınırsız gelişimine uyum sağlamak için tasarlanmış günlük analizi modellerine sahip olmakla ilgilidir. Bir veri göl evi, bir veri ambarının yapısını, yönetimini ve sorgulama özelliklerini bir veri gölünün ekonomik avantajlarıyla bir araya getirmesi açısından özellikle verimli bir çözümdür. Ekiplerin artık birden çok veri kaynağını yönetmesi, bunları manuel olarak bir araya getirmesi ve bunları sıcak ve soğuk depolar arasında taşıması gerekmiyor, bu da AIOps içgörülerinin hızını ve doğruluğunu artırıyor.
Bu şekilde kuruluşlar, devasa ölçekte tamamen bağlamsallaştırılmış veri ve günlük analitiği elde edebilir ve daha doğru AIOps yanıtları sağlayan daha hızlı sorgulara olanak tanır. Bu yeteneklerle donatılmış kuruluşlar, müşterileri ve son kullanıcıları için daha iyi dijital etkileşimler oluşturmak ve giderek daha fazla birbirine bağlı hale gelen bir dünyada paha biçilmez rekabet avantajı elde etmek için daha akıllı otomasyon uygulayabilir.
