Hem NYHETERAI Dynatrace förbättrar transparens över Kubernetes-miljöer med hjälp av AI

Dynatrace förbättrar transparens över Kubernetes-miljöer med hjälp av AI

Publicerat av: Redaktionen

Software Intelligence-företaget Dynatrace meddelade idag att det har utökat sin plattform med AI-baserade funktioner för ökad transparens i infrastrukturskiktet av Kubernetes miljöer, så att de inkluderar varje container, pod, nod och kluster.

Dynatrace förbättrar transparens över Kubernetes-miljöer med hjälp av AI 3Detta är den senaste förbättringen av Dynatrace, som redan omfattar automatiskt distribuerad spårning och insikter på deep code-nivå i applikationer och mikrotjänster som körs i Kubernetes.

Trycket för att påskynda digital transformation har drivit företag att öka sina investeringar i cloud native-utveckling, genom att använda mikrotjänster och containerarkitekturer. Enligt en färsk studie från Cloud Native Computing Foundation använder 84 procent containers i produktionen och 78 procent av dessa använder Kubernetes som sin förstahandslösning för containerhantering. Att upprätthålla fullständig transparens i applikationer och mikrotjänster, såväl som i den infrastruktur de körs på, är avgörande för att säkerställa prestanda och tillgänglighet för komplexa och distribuerade Kubernetes-miljöer.

Att sammanföra infrastrukturs-, applikations- och SRE-team så att alla kan använda samma data, gör det snabbare och smidigare att optimera applikationer och infrastruktur, lösa problem och påskynda framgångsrika digitala transformationer.

”Vårt applikationsteam förlitar sig redan på Dynatrace för AI-driven transparens i de applikationer och mikrotjänster som körs i vår Kubernetes-miljö,” säger Manfred Immitzer, Managing Director och Chief Digital Officer på Porsche Informatik. ”Nu kan vårt infrastrukturteam använda Dynatrace för att optimera Kubernetes-infrastruktur med samma nivå av avancerad observerbarhet i varje enskild container, pod, kluster och nod. AI-motorn effektiviserar samarbete över vår infrastruktur och våra DevOps-team, synliggör eventuella avvikelser, samt hjälper oss att snabbt lösa problem och frigör mer tid för oss att leverera ny innovation och en förbättrad kundupplevelse som driver vår verksamhet framåt. ”

Tack vare förbättringarna kan Dynatrace®-kunder direkt tillgodogöra sig fördelarna, tillgängligheten och resursanvändningen i Kubernetes-infrastruktur. Eftersom Kubernetes är högst dynamiskt, upptäcker Dynatrace kontinuerligt alla infrastrukturkomponenter, mikrotjänster och beroendesamband mellan enheter för att skapa och upprätthålla en exakt topologikarta i realtid. Dynatraces AI-motor, Davis ™, använder denna för att automatiskt identifiera och prioritera avvikelser och vid behov aktivera en automatisk lösning av problemet.

”Dynatrace har alltid tillhandahållit den mest effektiva transparensen för applikationer och mikrotjänster som körs på Kubernetes,” säger Steve Tack, SVP för Product Management på Dynatrace. ”Vi tillför nu samma AI-drivna observerbarhet till alla lager av Kubernetes-infrastruktur. Med Dynatrace kan arbetsgrupper utnyttja fördelarna med en heltäckande plattform, med distribuerad spårning och detaljer på kodnivå för alla Kubernetes-appar och mikrotjänster, samt infrastrukturinsikter, inklusive tillgänglighet, hälsotillstånd och användning, över varje enskild mikrotjänst, container, pod, nod och kluster. Som ett resultat kan de utforma och distribuera cloud native-applikationer och kontinuerligt förbättra kundupplevelser med högre hastighet och bättre tillit. ”

Relaterade Artiklar

Vi använder cookies och andra identifierare för att förbättra din upplevelse. Detta gör att vi kan säkerställa din åtkomst, analysera ditt besök på vår webbplats. Det hjälper oss att erbjuda dig ett personligt anpassat innehåll och smidig åtkomst till användbar information. Klicka på ”Jag godkänner” för att acceptera vår användning av cookies och andra identifierare eller klicka ”Mer information” för att justera dina val. Jag Godkänner Mer Information >>

-
00:00
00:00
Update Required Flash plugin
-
00:00
00:00