全栈监控,可视化整个堆栈

IT 管理员能够监## 标题控终端设备已有一段时间了，但随着现代基础架构和向混合云架构的转型，端到端可见性至关重要，混合云环境的行为可能不可预测，因此传统技术通常是不够的。传统基础结构监视方法的最大缺点是缺乏对环境特定部分的可见性，IT 和业务团队通常存在差异，并且不太清楚超出其特定领域的情况。

全栈监控不仅可以帮助团队拥有透明的运营模型，还可以提高增强和支持业务决策的范围。另一方面，必须减少或消除业务关键型应用程序和组件中的停机时间和硬件故障，对于这些应用程序和组件，观察到的遥测数据至关重要，这些数据用于预测和通知环境中可能出现的任何异常或可能的事故。

全栈可观测性

可观测性是一个概念，它解释了在多大程度上可以借助从环境本身提供的外部来源收集的数据来感知网络或环境。可观测性使管理员能够对本质上不可预测或动态的复杂网络和分布式系统进行卓越的控制。一个完全可观察的网络将促进和简化流程。这包括服务部署、配置更改、工作负载分配、云依赖关系、客户体验、服务性能和资源消耗。

人工智能在全栈监控的作用

AI驱动的模块分析从网络堆栈中的组件获得的遥测数据，并结合先进的AI和基于ML的算法来预测可能的错误。这些高级算法还有助于可视化网络堆栈，实现对网络的无障碍可见性，同时支持高级错误预测和行为分析。

为什么需要 AIOps

预测胜于修正，在人工智能驱动的解决方案中，通过人工智能和机器学习获取的数据可用于检测网络异常和精确定位瓶颈。这会影响 SRE 和 DevOps 团队的执行方式，并在故障影响最终用户之前在修复故障方面占上风。通过使用AIOps，组织不仅能够在此类事件发生时纠正它们，而且还可以在它们发生之前阻止它们。

AIOps 如何帮助 IT 运营管理

AIOps 驱动的网络管理软件可以从多个 IT 来源收集数据，使用 AI 和 ML 技术处理这些数据，并为网络管理员提供解决方案。最终，AIOps 平台的目标是为 ITOps 专业人员提供可用于更早发现问题并更快地解决问题的见解。支持 AIOP 的网络管理工具（例如 OpManager Plus）分析从 IT 基础架构获得的可观察遥测数据，并结合其先进的 ML 和基于 AI 的算法来进行预测并识别可能的错误。这还涉及整合由人工智能驱动的完全可观察和自动化的网络管理工具。

全栈监控解决方案

随着 IT 应用程序和组件的复杂性不断增加，管理员需要能够全面了解技术堆栈每一层的运行状况和性能。OpManager Plus的全栈监控功能可以收集和关联来自所有顶级供应商支持技术的数据，所有这些都在单一管理平台中完成。从一个统一的平台监控底层基础架构、支持服务和应用程序。

• 可视化网络堆栈
• 逐层了解应用程序和 IT 运营情况
• 记录完整的遥测数据并接收即时警报
• 预测可能的错误并查明根本原因

可视化网络堆栈

• 通过各种可视化选项（包括数据中心的第 2 层地图、机架和楼层视图）获得整个堆栈的鸟瞰图。
• 跨不同环境大规模监控主机、容器和无服务器功能。
• 自定义控制面板以显示实时依赖关系图，这些图显示整个堆栈中所有实体的关系和依赖关系。与同行共享并协作以更快地解决问题。

逐层了解应用程序和 IT 运营情况

• 体验一体化工具的简单性，实现对 IT 所有层的全面堆栈可见性。
• 深入了解所有四个 IT 运营层：IT 基础架构安全性、IT 基础架构应用程序性能、服务器和存储 IT 操作以及网络性能。
• 可视化问题的影响，并在影响最终用户之前解决它们，监控用户和数字体验以及网络堆栈性能，以实现更好的客户服务和一致的 IT 基础架构效率。

记录完整的遥测数据并接收即时警报

• 利用 200 多个有关日志、跟踪、可用性、性能、合规性、带宽、防火墙规则等的内置报告，进行深入的性能分析。
• 自动生成报告和收集日志，通过电子邮件、短信或第三方集成工具将其交付给管理员。
• 接收即时通知，并针对网络堆栈中的任何可能错误设置基于 AI 的警报，优先管理业务关键型组件。

预测可能的错误并查明根本原因

• 利用 AI 和 ML 算法，根据混合环境设置静态和动态阈值，帮助预测可能的停机时间和故障。
• 通过准确的根本原因分析更快地检测和故障排除，从而减少 MTTR。
• 跟踪网络路径并了解资源使用趋势，以提高资源管理的清晰度。
• 在工作流的帮助下自动执行日常任务并运行服务检查。