Date: 2월 6, 2017
이것은 검토 과제 얼굴 최적화 응용 프로그램 성능 및 vm 웨어 환경에서 다른 문제에 팀 2 부분 시리즈에서 두 번째 블로그 게시물입니다. 이 시리즈의 원래 텍스트 데이터 정보에 대 한 기사에 등장.
이 시리즈의 한 부분에서 우리는 IT 팀 현재 사용 하는 여러 도구 VMware에서 응용 프로그램 성능 문제를 이해 하는 것 발견. 읽어보고 IT 팀은 가상 환경에 직면 하 고 다른 문제에 대해 자세히 알아보기
응용 프로그램 성능 문제 시간 및 자원에 멀리 먹고 있다
IT 전문가 VMware 환경 응용 프로그램을 모니터링 도구 컨설팅은, 하는 동안 중요 한 시간으로 똑 딱 거리는. 그것은 직원 제한 된 작은 기업에 대 한이 일상적인 작업에 상당한 지연이 발생할 수 있습니다. IT 팀은 시간 쫓는 가양성 낭비 되지 않은 진정한 그들의 응용 프로그램 성능 문제의 근본 원인을 환경 분야에 그들의 에너지를 초점을 감당할 수 없습니다. 또한, 모니터링 도구, 어렵게 경고 의미와 잠재적인 응용 프로그램 성능 문제를 해결 하기 위해 진단 가치가 정확 하 게 그들의 vm 웨어 환경에서 경고로 침수는 많은 IT 팀.
이러한 중단은 중요 한, 응용 프로그램 성능 문제 매달 마다 직면 하는 우리의 최근 설문 조사 발견 그것의 절반 이상이 전문가 고려. 또한, 44%는 그들이 걸리는 3 개 이상 시간 그들은 발생으로 응용 프로그램 성능 문제를 해결 하려면 표시. 전반적으로, 그것은 분명 IT 팀 자주 vm 웨어 환경에서 문제를 직면 하 고 그들은 중요 한 인력 및 이러한 문제를 해결 하는 자원을 낭비 하 고.
응용 프로그램 성능 문제의 원인을 신비에 남아 있다.
도 불구 하 고 도구를 사용할 수의 광범위 한 양의 시간 해결 비즈니스 크리티컬 응용 프로그램 성능 문제, IT 전문가 남아 불확 실한 그들은 이러한 문제를 정면 공격할 수 있다. IT 전문가 조사의 20%만 그들은 응용 프로그램 성능 문제를 해결 하려면 구현 전략은 100% 정확 하 게 처음으로 믿습니다. 더욱 놀라운 7% 것 특성 응용 프로그램 성능 문제 해결 방법으로 "교육 추측." 그리고 전반적으로, 그것은 드문 그것은 성능 문제를 위해 완벽 한 솔루션을 구현 하기 위해 팀-그들은 자주 조정 또는 심지어 완전 한 재작업의 수준이 필요로.
다음 무엇입니까?
물리적 서버와 가상 환경에 비즈니스에 중요 한 데이터 이동으로이 추세는 네트워크 장치, 저장 장치 및 서비스 것만 더 복잡 한 성장 예측 가능한 미래, 그리고 VM 응용 프로그램 간의 관계에 대 한 계속 됩니다. 많은 cio 들은 그들의 인프라를 이해 하 고 관계 사이 존재 하는 다른 그것은 분야를 최적화 배울 수 있도록 기계 학습 솔루션을 돌고 있다. 결과적으로, IT 전문가가 사용 하는 코어 접근 데이터 과학 중심의 접근 방식에 전통적인 컴퓨터 과학 접근에서 변화는. 우리는 또한 작년에 "AIOps" 또는 알고리즘 IT 운영 플랫폼의 증가 보았다. 가트너에 기계 학습 응용 프로그램을 설명 하기 위해 만들어낸 용어, 가트너의 5 %만 현재 자리에 있는 AIOps 플랫폼을 견적 한다. 그러나, 그 숫자는 점점 더 복잡 하 고 관리 하기 어려운 되는 대로 다음 2 년에서 25%로 버섯 예정 이다.