كيف تجعل IBM Instana قابلية الملاحظة أكثر ذكاءً وسرعة وتنبؤًا

تساعد التقنيات السحابية الأصلية، مثل الخدمات المصغرة، والحاويات، وKubernetes فرق التطبيقات على أن تكون أكثر استجابة مع العمل بكفاءة أكبر. ولسوء الحظ، فإنها تخلق أيضًا تعقيدًا هائلاً يمكن أن يؤدي إلى فجوات في الرؤية، مع كل تحديث أو إصدار جديد يضخم هذه الفجوات.

لهذا السبب يشعر الأطراف المعنيون بالتطبيقات من المعماريين والمطورين إلى الإداريين، وعمليات التطوير وموثوقية المواقع (SREs) أن الحفاظ على صحة التطبيقات وأدائها بشكل صحيح هو مطاردة لا تنتهي.

يتميز نهج Instana في قابلية الملاحظة بأنه فريد من خلال ثلاثة جوانب رئيسية:

• الأتمتة الشاملة في جميع أنحاء دورة حياة المراقبة.
• سياق فوري دقيق، مع فهم مستمر لكيفية تفاعل الخدمات ومجموعة التكنولوجيا.
• إجراءات ذكية للمساعدة في خلق رؤى من البيانات، والتصرف بشكل مناسب لإصلاح المشكلات أو حتى تجنبها من الأساس.

في الواقع، كانت الأتمتة، والسياق، والإجراءات الذكية مرادفة لاسم Instana منذ البداية، جنبًا إلى جنب مع التعلم الآلي المدمج.

وفي هذا العام، ارتقت IBM بتلك القدرات الجوهرية إلى آفاق جديدة بإضافة ميزات مُصممة لأعمال اليوم المستندة إلى الذكاء الاصطناعي، ما يعزز كيفية مراقبة الفرق وفهمها وتحسينها لأحمال التشغيل التقليدية وتلك المعتمدة على الذكاء الاصطناعي.

يستخدم التحقيق الذكي من Instana الذكاء الاصطناعي الوكيل للتحقيق في الحوادث تلقائيًا وربط الأعراض وتوجيه المستخدمين إلى الحل.

وبدلاً من الاكتفاء بتلخيص مكامن الخلل، تعمل Instana كمهندس ماهر لموثوقيه الموقع (SRE)، إذ تشرح لك علاقات السبب والنتيجة وتوصي بالخطوات التالية. والنتيجة هي تطبيقات أكثر قوة، ومشاكل أقل، ووقت حل أسرع (تقليل MTTR)، وجهد يدوي أقل، وكل ذلك مع إجابات قابلة للتفسير تعتمد على البيانات تعزز الثقة في كل إصلاح.

ومن خلال تحويل بيانات قابلية الملاحظة إلى قصص قابلة للتنفيذ، تُساعد Instana فرق عمليات التطبيقات على تقليل التركيز على "إطفاء الحرائق" (معالجة الطوارئ) وتوجيه وقتهم نحو تقديم قيمة أكبر.

توفر رؤية Instana للذكاء الاصطناعي التوليدي والكيانات القائمة على الوكلاء داخل التطبيقات بيانات حول الأداء واستخدام الموارد والقياس عن بُعد على مستوى النموذج، ما يساعد الفرق ليس فقط في فهم كيفية عمل الذكاء الاصطناعي، بل في الكيفية التي يتصرف بها (وسبب هذا التصرف).

وفي الوقت ذاته، تستخدم Instana الذكاء الاصطناعي لمراقبة بيئتك الأوسع نطاقًا. من خلال التخطيط الأساسي التكيفي والتنبيه السياقي والكشف الاستباقي عن الأعطال، يتعرف النظام على الحالة الطبيعية لنظامك ويحدد الانحرافات قبل أن تتحول إلى حوادث. النتيجة هي كفاءة تشغيلية، وتقليل الضوضاء، وتطبيقات أكثر موثوقية مدعومة بالذكاء الاصطناعي.

تتيح وظيفة المراقبة الاصطناعية في Instana لمستخدمي عمليات التطوير وهندسة موثوقية الموقع (SRE) تطبيق مبدأ "الإزاحة لليسار" وزيادة الجودة الشاملة عبر إجراء اختبارات اصطناعية تحاكي بيئة الإنتاج في بيئات ما قبل الإنتاج.

باستخدام استدعاءات OpenAPI البسيطة أو أدوات سطر الأوامر، يمكن للفرق تفعيل هذه الاختبارات داخل خطوط معالجة عمليات تطوير Jenkins أو GitHub Actions أو GitLab CI أو Azure. والنتيجة هي القدرة على استخدام تعريف اختبار واحد عبر جميع البيئات، التطوير، والاختبار، والمرحلة، والإنتاج، للمساعدة في فرض معايير الأداء والتوافر قبل أن يتم نشر الكود حتى. وهذا يعني تقليل الانحدار، والتعليقات الأسرع، وزيادة الثقة في الإصدار. ونظرا لأن الاختبارات مبنية على أساس قابلية الملاحظة الخاص بـ Instana، تأتي النتائج غنية بالسياق من التطبيق والبنية التحتية ومراقبة المستخدم النهائي.

تساعد قابلية الملاحظة في CI/CD الفرق على الأداء بسرعة وانضباط، حتى يتمكنوا من اكتشاف المشاكل مبكرًا، وليس بعد بدء التشغيل.

مع توسع المؤسسات في استخدام الذكاء الاصطناعي والأتمتة، يجب أن تتطور قابلية الملاحظة من المراقبة السلبية إلى اتخاذ إجراءات استباقية وذكية. تقود Instana هذا التطور من خلال جسر قابلية الملاحظة التقليدية مع رؤى وصناعة القرار مستند إلى الذكاء الاصطناعي.

تمثل أحدث ابتكارات Instana، تحقيقات الذكاء الاصطناعي الوكيل، وقابلية مراقبة أحمال التشغيل باستخدام الذكاء الاصطناعي، والأتمتة، الخطوات التالية في الرحلة نحو أنظمة الشفاء الذاتي، وتحسين ذاتها.

مع وجود الأتمتة والسياق والذكاء في جوهرها، تساعد Instana الفرق على الحركة بسرعة أكبر، والإصلاح بذكاء والبناء بثقة.

تعرَّف على المزيد حول Instana

استكشف قابلية الملاحظة آلية تحديد الوصول