Más capacidad de observación basada en IA para entornos Kubernetes con Dynatrace
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La plataforma de software de Dynatrace proporciona en su nueva versión más capacidad de observación, basada en inteligencia artificial, en la infraestructura en entornos de Kubernetes en todos los contenedores, pods, nodos y clúster.
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La presión para acelerar la transformación digital ha llevado a las empresas a aumentar su inversión en el desarrollo nativo de la nube utilizando microservicios y arquitecturas de contenedores. Según una encuesta reciente de la Cloud Native Computing Foundation, el 84% de las organizaciones utilizan contenedores en producción y para el 78% de ellas Kubernetes es la solución preferida para gestionarlos. Para garantizar el rendimiento y la disponibilidad de este tipo de entornos complejos y distribuidos es imprescindible mantener una capacidad de observación completa de las aplicaciones y los microservicios, así como de la infraestructura en la que se ejecutan. La unión de los equipos de infraestructura, aplicaciones y fiabilidad del sitio, usando todo ellos los mismos datos, permite optimizar las aplicaciones y la infraestructura de manera rápida y sencilla, resolver problemas y acelerar la transformación digital.
Dynatrace ya ofrecía seguimiento distribuido automático e información detallada a nivel de código sobre aplicaciones y microservicios que se ejecutan en dichos entornos. Ahora la compañía ha ampliado su plataforma de software para proporcionar visibilidad y capacidad de observación, basada en inteligencia artificial, a la infraestructura en entornos de Kubernetes en todos los contenedores, pods, nodos y clúster.
Con esta versión, sus clientes pueden conocer instantáneamente la disponibilidad, el estado y la utilización de recursos de la infraestructura de Kubernetes. Así, detecta continuamente todos los componentes de infraestructura, microservicios e interdependencias entre entidades para crear y mantener un mapa de topología preciso y en tiempo real. Davis, el motor de IA de la compañía, utiliza este mapa para identificar y priorizar automáticamente las anomalías y, si es necesario, habilitar la reparación automática.
