IT管理员正在面临系统数据过载,根据大型企业800多家CIO的调查,由瓦森博恩举行,由Dynatrace委托。
随着企业的IT环境变得更加复杂,收集的系统监控数据正在变得无法管理,使IT管理员越来越困难地识别问题。
该研究发现,平均而言,它和云运营团队每天收到2,973个警报,从他们的监控和管理工具中每天收到2,973个警报。
根据Dynatrace的说法,IT团队平均花费15%的时间试图确定他们需要关注哪些警报。近五分之四的组织参加了调查的组织承认,警报的数量以及筛选通过它们所需的时间来确定相关结果,是难以自动化的企业云运行。
事实上,Dynatrace的研究报告称,由于持续的警报量过多,有超过三分之二的IT团队的IT团队遇到了损害的问题。
研究公司每年花费平均花费1020万美元,研究报告说,它队伍花费试图确定哪些警报专注于,这是一个不相关的费用,平均每年1.53亿美元。
该研究还发现,平均而言,只有26%的警报组织每天都需要采取行动。它可以快速识别问题区域意味着IT团队无法正常支持业务和客户。
Dynatrace表示,一部分问题是传统的监控工具只提供来自技术堆栈的狭窄组件的数据,这意味着IT团队被迫在手动识别根本原因之前手动将警报集成和关联警报。问题。
“几年前,我们看到企业云环境的规模和复杂性被设定为超越当今IT和云运营团队的能力,”Dynatrace的伯尔尼格雷菲丁们表示,伯尔尼格雷菲丁们说。“我们意识到传统的监测工具和方法不会接近了解当今生成的容量,速度和各种警报。”
分析师Forrester表示,通过AIOPS,人工智能(AI)已成为Arsenal的一部分,即IT管理员现在必须使他们能够更有效地管理复杂的系统。在其报告中,福尔特指出:“当前的工具和流程不达到监控当今应用程序及其内在的任务,以确保数字服务履行客户期望。AIOPS通过分析规模和速度分析数据来帮助缓解这种赤字,以提供I&O团队可以采取行动的见解。“
但Forrester警告说,购买和部署这种基于AI的系统监测并不便宜。“如果您有授权,则预算至少150,000美元,请继续撕裂和更换,”报告说。
它敦促CIO随预算来改变其监控工具,以巩固监控,可以处理一个可以处理组织的数据监控需求的80-90%。
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