Расширение возможностей экосистемы наблюдаемости с помощью платформы Cisco Full-Stack Observability Platform
Сегодня управление предприятиями происходит с помощью технологий, предоставляя своим заказчикам и потребителям дополнительные возможности с помощью приложений. Среды, в которых построены эти приложения, сложны и быстро развиваются, что требует от ИТ—отделов, служб безопасности и руководителей бизнеса возможности наблюдать за всеми аспектами производительности своих приложений и уметь увязывать эту производительность с четкими бизнес-результатами. Это требует создания платформы нового типа, которая может масштабироваться в масштабах бизнеса и легко распространяться на всю инфраструктуру организации и жизненный цикл приложений. Руководителям крайне важно иметь полную видимость, контекст и контроль над своими приложениями, чтобы обеспечить своим заинтересованным сторонам — от сотрудников до деловых партнеров и клиентов — наилучший возможный опыт.
Что такое платформа Cisco Full-Stack Observability (FSO)?
Платформа Cisco FSO - это открытая и расширяемая платформа наблюдаемости полного стека (FSO), управляемая API, ориентированная на OpenTelemetry и основанная на метриках, событиях, журналах и трассировках (MELT), предоставляющая аналитику на основе AI /ML, а также новую экосистему наблюдаемости, предоставляющую актуальную и эффективную бизнес-информацию благодаря новому использованию-футляры и расширения.
Преимущества платформы Cisco FSO
Платформа Cisco FSO ориентирована на будущее и не зависит от поставщика, объединяя данные из множества областей, включая приложения, сети, инфраструктуру, безопасность, облако, устойчивость, а также бизнес—источники. Это унифицированная платформа наблюдаемости, обеспечивающая расширяемость от запросов, конвейеров приема данных и моделей сущностей вплоть до API и компонуемой структуры пользовательского интерфейса.
Это предоставляет заказчикам Cisco контекстную, коррелированную и прогнозирующую информацию, которая позволяет им сокращать время на решение проблем, оптимизировать работу своих пользователей и минимизировать бизнес-риски — и все это с дополнительной гибкостью для расширения возможностей платформы Cisco FSO за счет создания новых или индивидуальных вариантов бизнес-использования. Такая расширяемость открывает доступ к разнообразной экосистеме разработчиков, которые могут создавать новые решения или развивать существующие, чтобы быстро повысить ценность благодаря наблюдаемости, телеметрии и полезной информации.
Первое приложение на платформе Cisco FSO – Наблюдаемость собственных облачных приложений
Наблюдаемость собственных облачных приложений - это первоклассное решение, поставляемое на платформе Cisco FSO. Решение Cisco extensible application performance management (APM) для собственных облачных архитектур, наблюдаемость собственных облачных приложений в бизнес–контексте – теперь на платформе Cisco FSO - помогает клиентам достигать бизнес-результатов, принимать правильные решения, связанные с цифровым опытом, обеспечивать соответствие производительности ожиданиям конечных пользователей, расставлять приоритеты и снижать риски при одновременной защите рабочие нагрузки.
Ниже приведены некоторые из модулей, построенных на платформе Cisco FSO, которые работают с возможностью наблюдения за собственными облачными приложениями.
Модули, созданные Cisco
- Анализ затрат: Этот модуль обеспечивает наглядность и понимание затрат на уровне приложений наряду с показателями производительности, помогая компаниям понять финансовые последствия их облачных приложений. Он использует передовую аналитику и автоматизацию для выявления и устранения ненужных затрат, а также поддерживает усилия по обеспечению устойчивого развития.
- Оптимизатор ресурсов приложения: Этот модуль обеспечивает более глубокое понимание рабочей нагрузки Kubernetes и обеспечивает наглядность использования ресурсов рабочей нагрузки. Это помогает определить наилучших кандидатов для оптимизации — и сократить использование ваших ресурсов. Проводя непрерывные эксперименты с AI /ML рабочими нагрузками, оптимизатор ресурсов приложения создает базовый уровень использования и предлагает конкретные рекомендации, которые помогут вам улучшить его. Он анализирует и оптимизирует рабочие нагрузки приложений, чтобы максимально использовать ресурсы и сократить чрезмерные расходы на облако.
- Информация о безопасности: Этот модуль обеспечивает возможность наблюдения за бизнес-рисками для облачных приложений. Он предоставляет информацию о собственной облачной инфраструктуре для обнаружения угроз и уязвимостей; безопасность данных во время выполнения для обнаружения и защиты от утечки конфиденциальных данных; а также определение приоритетов бизнес-рисков для облачной безопасности. Интегрируя функции из нашего лидирующего на рынке портфолио решений для обеспечения безопасности, специалисты по безопасности и приложениям расширили видимость угроз, а интеллектуальная система анализа бизнес-рисков позволяет в режиме реального времени реагировать на риски безопасности, влияющие на доходы, и снижать общие характеристики организационных рисков.
- Cisco AIOps: Этот модуль помогает визуализировать контекстуализированные данные, относящиеся к инфраструктуре, сети, инцидентам и производительности бизнес-приложения, все в одном месте. Это упрощает и оптимизирует потребности ИТ-операций и ускоряет вывод на рынок возможностей и требований AIOps, специфичных для конкретного заказчика.
Модули, созданные партнерами
- Evolutio Fintech: Этот модуль помогает снизить потери доходов финансовых клиентов в результате сбоев авторизации кредитных карт. Он отслеживает влияние на работоспособность инфраструктуры ежечасных авторизаций по кредитным картам, агрегированных на основе таких метаданных, как регион, схемы, компоненты инфраструктуры и продавцы.
- Наблюдаемость CloudFabrix vSphere и модернизация данных: Этот модуль помогает наблюдать за vSphere через платформу FSO и обогащает данные vShpere и vROps данными Kubernetes и инфраструктуры вашей среды.
- Kanari Capacity Planner and Forecaster: Этот модуль предоставляет информацию о факторах риска инфраструктуры, которые были определены с помощью прогностических алгоритмов ML (ARIMA, SARIMA, LSTM). Это помогает составлять прогнозы и планы пропускной способности, используя эти аналитические данные и базовый прогноз пропускной способности, для анализа меняющихся потребностей в пропускной способности со временем.
