Lumenore optimiert die Überwachung und beschleunigt die Ursachenanalyse
Als KI-gestützte Business-Intelligence- und Analyseplattform hilft Lumenore Unternehmen, komplexe Daten in umsetzbare Erkenntnisse umzuwandeln. Doch mit der Ausweitung der Plattform auf Kubernetes-Cluster, containerisierte Microservices, Cloud-Services und die lokale Infrastruktur wurde es zunehmend schwieriger, eine einheitliche Transparenz und Leistung aufrechtzuerhalten.
Wie lassen sich Dutzende von miteinander verbundenen Diensten proaktiv überwachen, die über mehrere Produktions-, Staging-, Entwicklungs- und Testumgebungen verteilt sind – ohne die betriebliche Komplexität zu erhöhen? Herkömmliche Überwachungstools führten zu einer fragmentierten Transparenz, wodurch die Entwicklungsteams gezwungen waren, zwischen mehreren Dashboards hin und her zu wechseln, um Vorfälle zu untersuchen. Dies verzögerte die Fehlerbehebung, erschwerte die Ermittlung von Abhängigkeiten und schränkte die Möglichkeiten des Teams ein, Leistungsprobleme zu erkennen, bevor diese sich negativ auf die Nutzer auswirkten. Lumenore benötigte eine einheitliche Observability-Lösung, um die operative Effizienz zu verbessern und gleichzeitig das weitere Plattformwachstum zu unterstützen.
Lumenore entschied sich für IBM Instana Observability, das jetzt Teil der IBM Concert Platform ist, nachdem mehrere Observability-Anbieter evaluiert wurden. Dabei wurden die einfache Bereitstellung, die automatische Instrumentierung und die Wirtschaftlichkeit genannt. Ohne umfangreiche Codeänderungen oder manuelle Konfigurationen hat Instana Anwendungen, Infrastrukturkomponenten und Serviceabhängigkeiten in der gesamten Kubernetes-basierten Microservices-Umgebung des Unternehmens automatisch erkannt.
Im Rahmen der Bereitstellung wurde eine zentralisierte Observability-Plattform eingerichtet, die Anwendungen, Kubernetes-Workloads, Container, Infrastruktur und Datenbanken umfasst. Durch den Einsatz von verteiltem Tracking, automatischer Serviceerkennung, Abhängigkeitskartierung, intelligenter Warnung (genannt SmartAlerts) und Real User Monitoring (RUM) erlangten die Entwicklerteams bei Lumenore einen durchgängigen Überblick über die Transaktionen der Nutzer bis hin zu den Backend-Diensten. Anstatt wie bisher auf mehrere Überwachungstools zurückzugreifen, führten diese Teams nun eine proaktive Überwachung, eine schnellere Fehlerbehebung und eine präzise Ursachenanalyse in hybriden Umgebungen durch.
Mit IBM Instana hat Lumenore die Art und Weise verändert, wie seine Ingenieurteams verteilte Anwendungen überwachen und verwalten. Die zentralisierte Observability reduzierte die Komplexität der Überwachung und ermöglichte es den Ingenieuren gleichzeitig, Probleme über Anwendungen, Kubernetes-Workloads, die Infrastruktur und Datenbanken hinweg über eine einzige Plattform schnell nachzuvollziehen.
Die IBM-Lösung verkürzte die Ursachenanalyse um etwa 41 %, was Teams half, Vorfälle schneller zu lösen und die Zuverlässigkeit der Plattform durch proaktives Monitoring und intelligente Warnungen zu verbessern. Bessere Transparenz hinsichtlich der Abhängigkeiten zwischen den Services, gesteigerte betriebliche Effizienz und eine verbesserte Kundenerfahrung durch die Minimierung der Auswirkungen von Leistungsproblemen. Angesichts der stetig wachsenden Workloads der Kunden bietet IBM Instana die skalierbare Observability-Grundlage, die Lumenore benötigt, um die Expansion sicher zu unterstützen, die Ausfallsicherheit zu verbessern und eine hohe Servicequalität in immer komplexer werdenden Hybridumgebungen aufrechtzuerhalten.
Lumenore ist eine KI-gestützte Business-Intelligence- und Analyseplattform mit Hauptsitz in Detroit, Michigan, USA. Die Plattform hilft Unternehmen dabei, Daten aus verschiedenen Quellen zu integrieren, KI-gestützte Erkenntnisse zu generieren und durch dialogbasierte Analysen, prädiktive Intelligenz und interaktive Dashboards geschäftliche Entscheidungen schneller zu treffen. Lumenore bedient Unternehmen verschiedenster Branchen, die in komplexen Hybrid-Cloud-Umgebungen operieren.
Rechtshinweise
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Alle angeführten Beispiele illustrieren lediglich, wie einige Kunden IBM Produkte verwendet haben und welche Ergebnisse sie dabei erzielt haben. Tatsächliche Leistung, Kosten, Einsparungen oder andere Ergebnisse in anderen Betriebsumgebungen können abweichen.