企业数字化转型初期,通过资源池云化,解决了IDC时代运维、部署、扩容的难题,但传统应用单体架构厚重、烟囱式架构等带来的一系列应用层面的问题并没有得到有效解决,云对业务的价值主要还停留在资源供给的阶段,无法充分发挥出云的价值。
伴随着企业数字化转型的全面深入,云原生技术的诞生为企业解决摆脱现有困境提供了有效的解决方案。基于容器化、微服务、DevOps等先进技术手段,打造敏捷化的IT体系,逐渐成为了企业IT架构优化升级的新方向。然而,云原生技术的全面应用,也使得企业IT系统复杂度大幅上升。但企业传统运维工具体系由于数据割裂现象严重、智能化水平较低以及缺乏数据分析洞察能力等弊端,逐渐难以适用。因此,企业急需搭建新型数字化、智能化的运维体系以保障自身业务系统在云原生架构下的稳定性和安全性,具体核心需求如下:
需要能够对全量数据进行统一采集、治理和存储。企业IT架构较为复杂,各层级IT设施所产生的运维数据类型也有着较大差异,如日志数据、指标数据、链路数据等。然而,传统运维监控体系普遍缺乏完善的统一数据采集、治理和存储能力,导致不同类型运维数据间割裂现象严重,数据价值难以有效发挥,对于运维效率的提升也形成了较大阻碍。因此,是否具备完善的数据采集、治理和存储能力,是当前企业搭建新型运维体系的核心关注点。
需要具备精准的异常定位能力。云原生体系下,分布式和微服务架构使得企业IT架构复杂度上升,企业IT运维问题定位能力受影响较大。底层资源的容器化,使得上层应用与基础设施间的调用链变得不清晰,进而严重影响了运维体系的排障效率。因此,具备精准的异常定位能力,也成为了企业对于新型运维体系的核心要求之一。
在上述背景下,可观测性平台应运而生,并且凭借能够帮助企业对全量运维数据进行归集、监控及分析等核心能力,逐渐成为企业在云原生时代提升整体运维能力的有效手段之一。具体而言,一方面,可观测性平台能够通过对应用请求调用链进行追踪和拓扑分析,解决在云原生环境下,业务应用端与基础设施端之间的调用链不清晰的问题,提升企业问题定位效率;另一方面,可观测性平台还能够通过帮助企业搭建标准化的运维数据池,并结合统一可视化数据监控告警以及多种AIOps能力,在使企业运维能力全面提质增效的同时,深挖数据价值,赋能运营决策。
综上所述,为了帮助企业了解可观测技术现阶段应用情况,以及可提供产品的优质厂商,爱分析将对可观测性平台市场展开研究,并将于2023年Q2发布《2023爱分析·IT运维厂商全景报告》,详细介绍可观测性平台市场中的优质厂商,对其产品和服务能力进行评估,并提供系统性的市场分析及全面的产品选型参考。
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