SignalFx Microservices APM und Infrastructure Monitoring Splunk überwacht Cloud-Native- und Container-Umgebungen

Splunk aktualisiert das Performance Monitoring für Microservice- sowie Kubernetes-basierte Anwendungen: „SignalFx Microservices APM“ und „SignalFx Infrastructure Monitoring“ ermöglichen das Management auf Basis offener Standards und eine KI-gesteuerte Fehlerbehebung.

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Kernaufgabe von SignalFx Microservices APM (Application Performance Monitoring) ist die Möglichkeit, Cloud-native Infrastrukturen umfassend beobachten und überwachen zu können (Observability). Die Vision einer derart mächtigen APM-Lösung ist aber erst im Zuge strategischer Übernahmen Realität geworden.

In weniger als einem Jahr hat Splunk wichtige Funktionen der akquirierten Anbieter SignalFx und „Omnition“ in einer integrierten Lösung kombiniert: „Nosample Full Fidelity Tracing“ (Genauigkeitsverfolgung), Microservice-Management auf Basis offener Standards und eine KI-gesteuerte, gezielte Fehlerbehebung.

Dies helfe insbesondere bei der digitalen Transformation, sagt Rick Fitz, Senior Vice President und General Manager von IT Markets bei Splunk: „Bei der Umstellung von lokalen Installationen auf hybride und Cloud-native Umgebungen ist Splunk der einzige Anbieter, der die Observability-Anforderungen von Unternehmen über alle Phasen […] hinweg unterstützen kann.“

Echtzeitanalysen und Open Source

Laut Splunk sei die proprietäre Datenerfassung nicht auf moderne Cloud-Umgebungen oder eine Microservice-orientierte Arbeitsweise der Entwickler ausgelegt. SignalFx Microservices APM hingegen unterstütze eine auf Open Source und offenen Standards basierende Instrumentierung, die eine große Flexibilität beim Erfassen von Unternehmensdaten biete.

In „Kubernetes“-Umgebungen baut Splunk die Observierbarkeit mit Echtzeit-Monitoring und KI-gesteuerten Analysen ebenfalls weiter aus. SignalFx Infrastructure Monitoring soll DevOps-Teams den Zugang zu ihren Container-Daten erleichtern. Der Kubernetes Navigator ist dabei eine „schlüsselfertige“ Lösung, um die Leistung von Kubernetes-Umgebungen zu verstehen und zu verwalten.

Automatisierte, KI-gesteuerte Analysen liefern dabei Empfehlungen, mit denen sich das Sichten und Beheben von Fehlern beschleunigen lässt. Eine nahtlose Workflow-Integration zwischen Kubernetes Navigator und Splunk Enterprise oder Splunk Cloud soll dabei ohne Kontextwechsel detaillierte Erkenntnisse liefern und die Analyse von Kernursachen erleichtern.

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