Tiefere Einblicke in den Stack dank Workload- und Plattformanalyse Dynatrace erweitert Kubernetes-Support

Autor / Redakteur: Dr. Dietmar Müller / Ulrike Ostler

Performance-Experte Dynatrace hat auf seiner „Perform“-Konferenz in Las Vegas Erweiterungen für den Kubernetes-Support vorgestellt: Die KI-Engine „Davis“ integriert nun automatisch zusätzliche Kubernetes-Events und -Metriken, einschließlich Status- und Workload-Änderungen sowie kritische Ereignisse über Cluster, Container und Runtimes hinweg.

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Dynatrace hat auf seiner „Perform“-Konferenz in Las Vegas Erweiterungen für den Kubernetes-Support vorgestellt.
Dynatrace hat auf seiner „Perform“-Konferenz in Las Vegas Erweiterungen für den Kubernetes-Support vorgestellt.
(Bild: gemeinfrei, PhotoMIX-Company / Pixabay)

Anwender sollen damit bessere Einblicke in Abhängigkeiten und Beziehungen im gesamten Kubernetes-Stack, von Clustern bis hin zu Containern, und die darin laufenden Workloads erhalten. Auch Roll-out und Management von Kubernetes dürfte sich so vereinfachen.

Zudem kann Dynatrace jetzt auch heterogene Container-Technologien innerhalb von Kubernetes automatisch erkennen und abbilden. Dazu gehören auch Implementierungen auf Basis von Docker, CRI-O und Containern. Auch Container-Runtimes werden abgedeckt.

In Las Vegas wurden zudem neue Analysefunktionen für Cloud-Anwendungen und Microservices vorgestellt. Damit können Unternehmen die Ressourcenauslastung von Kubernetes einsehen und gegebenenfalls verbessern.

„Wir haben Dynatrace speziell zur Unterstützung von Multi-Cloud- und Microservices-Architekturen neu erfunden, um präzise Antworten über Anwendungen und Infrastrukturen in diesen Umgebungen in Echtzeit und skalierbar zu liefern“, so Steve Tack, SVP of Product Management bei Dynatrace.

„Unsere KI-Engine Davis integriert nun automatisch zusätzliche Kubernetes-Metriken, wodurch Dynatrace noch intelligenter in Bezug auf Cluster und Container wird. Damit ist sie die einzige Lösung, die präzise Antworten auf Probleme und Anomalien über den Full Stack hinweg gibt – von der Plattform bis zu den darauf laufenden Workloads. Letztlich versetzt dies unsere Kunden in die Lage, die Komplexität in Kubernetes-Umgebungen schnell und effizient zu bewältigen“, so der Dynatrace-Manager.

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