วันที่ 6 เมษายนที่ตะวันออก 14:00 น. 11:00 AM แปซิฟิก

ลงทะเบียนที่นี่
ตามผู้เชี่ยวชาญ สภาพแวดล้อมเสมือนมากกว่าเตรียมใช้งานที่มากถึง 80% มันจะเสียหมื่นดอลลาร์ต่อปีบนฮาร์ดแวร์ ซอฟต์แวร์ และไอเวลาที่ไม่ได้รับประโยชน์บริษัท ไม่ มีวิธีการดูไซโลเสมือนโครงสร้างพื้นฐาน และ เป็นการโต้ตอบระหว่างส่วนประกอบ มันเป็น blind-sided โดยปัญหาประสิทธิภาพการทำงาน ทำงานเกินกำลังการผลิต และผลอื่น ๆ ที่ไม่คาดคิด โปรแกรมประยุกต์ที่สำคัญจะถูกย้ายลงในสภาพแวดล้อมเสมือน ความดันเป็นยิ่งให้ประสิทธิภาพสูงอย่างต่อเนื่องและมีต้นทุน มุมมองนี้จำกัดเป็นเสมือนโครงสร้างพื้นฐานทำให้เกิดการเก็บสแนปช็อตที่ไม่จำเป็น VMDKs โกง และไม่ได้ใช้ VMs ในสัมมนานี้ ผู้ก่อ ตั้ง ActualTech และ vExpert ตั้งข้อสังเกต เด วิดาวิด และของ SIOS กรรมการผู้จัดการผลิตภัณฑ์ Jim Shocrylas หารือแก้ไขง่ายขวาขนาดสภาพแวดล้อมเสมือนที่เป็นไปได้ ด้วยคะแนนการเรียนรู้ของเครื่องวิเคราะห์

เข้าร่วมสัมมนาออนไลน์เพื่อเรียนรู้วิธีเรียนรู้ของเครื่องจากโซลูชั่นการวิเคราะห์กำลังส่งข้อมูลที่ถูกต้อง แม่นยำต้องขวาขนาดของสภาพแวดล้อมเสมือนโดยไม่ต้องเสี่ยงประสิทธิภาพหรือความพร้อมใช้งาน

ชมการสาธิตของเครื่องใช้เครื่องมือวิเคราะห์เกี่ยวกับ การขจัดปัญหาประสิทธิภาพการทำงานประยุกต์ เสมือนทรัพยากรเพื่อประสิทธิภาพสูงสุดและประสิทธิภาพ การคาดการณ์ความต้องการเรียนรู้

• ความท้าทายของ Admin vSphere และโซลูชั่น
• ความสัมพันธ์ที่ซับซ้อนและวิธีการระบุสาเหตุ
• ระบุทรัพยากรที่สิ้นเปลืองและค่าใช้จ่าย recouped
• เรียนรู้ของเครื่องและวิธีการที่มันสามารถช่วยคุณ
• อะไรแอ VMs ต้องแค SSD และชนิด
• ป้องกันปัญหาก่อนที่จะเกิดขึ้น และแก้พวกเขาถ้าพวกเขาเคยทำ

สัมมนาออนไลน์นี้เป็นแบบโต้ตอบเพื่อ นำคำถามของคุณ

ลงทะเบียนที่นี่

 

สภาพแวดล้อม VMware ขวาปรับขนาด ด้วยการเรียนรู้ของเครื่อง

ตามที่นักวิเคราะห์ชั้นนำ วันนี้ข้อมูลเสมือนศูนย์จะเป็นมากว่าร้อยละ 80 overprovisioned – ปัญหาที่สูญเสียนับหมื่นดอลลาร์ต่อปี มีความเสี่ยงของสภาพแวดล้อมเสมือนที่ไม่สามารถแก้ไขได้ทันที และเร่งด่วน ผู้จัดการเผชิญกับความหลากหลายของความท้าทายที่เกี่ยวข้องกับการจัดเตรียมโครงสร้างพื้นฐานเสมือนถูกต้อง พวกเขาต้องอยู่ภายในงบประมาณขณะที่หลีกเลี่ยงการหยุดทำงาน ประสิทธิภาพสูงสำหรับผู้ใช้ปลายทางเพิ่มผลผลิตการส่งมอบ ความพร้อมใช้งานสูง และประชุมความต้องการบริการอื่น ๆ ที่หลากหลาย ข้อเสนอมักกับความกลัวของพวกเขาของปัญหาประสิทธิภาพการทำงานของโปรแกรมประยุกต์ ด้วยการโยนฮาร์ดแวร์ที่มีปัญหา และหลีกเลี่ยงความเป็นไปได้ใด ๆ ภายใต้การจัดสรร  อย่างไรก็ตาม กลยุทธ์นี้คือขับจ่ายไปใช้จ่าย และการระบายน้ำเวลามัน  และแย่กว่า เมื่อมันมาเวลาเปรียบเทียบเศรษฐศาสตร์ของระบบโฮสติ้งในสถาน ค่าใช้จ่ายของโครงสร้างพื้นฐานในสถานอย่างมากลมเมื่อทรัพยากรไม่มีประสิทธิภาพ  นี้สามารถนำไปตัดสินใจไม่ดีเมื่อวางแผนการย้ายไปยัง cloud

กับความเสี่ยงเหล่านี้ในการเล่น ทีมมันรู้ได้อย่างไรเมื่อสภาพแวดล้อม VMware เหมาะสม

มีการเข้าถึงข้อมูลที่ถูกต้องที่เป็นที่เข้าใจง่ายเป็นสิ่งจำเป็น  ขั้นตอนแรกของงานประยุกต์ขวาปรับขนาดเป็นความเข้าใจรูปแบบของงานและทรัพยากรที่พวกเขาใช้ช่วงเวลา  อย่างไรก็ตาม เครื่องมือส่วนใหญ่ใช้วิธีง่าย ๆ เมื่อแนะนำเพิ่มประสิทธิภาพของทรัพยากร  พวกเขาใช้ง่ายค่าเฉลี่ยของตัวชี้วัดเกี่ยวกับเครื่องเสมือน  วิธีการนี้ไม่ได้ให้ข้อมูลที่ถูกต้อง ยอดเขาและหุบเขาของการใช้งานและ interrelationships ทรัพยากรทำให้ผลกระทบที่ไม่คาดคิดสำหรับโปรแกรมประยุกต์อื่นเมื่อคุณกำหนดค่าใหม่ได้  เมื่อได้รับข้อมูลที่ถูกต้อง และตัดสินใจเหมาะสมสำหรับขวาปรับขนาด ต้องการแก้ไขปัญหาเช่นไอคิว SIOS  ไอคิว SIOS ใช้เครื่องจักรการเรียนรู้การเรียนรู้รูปแบบของพฤติกรรมของวัตถุที่เชื่อมโยงระหว่าง ช่วงเวลา และโครงสร้างพื้นฐานจะถูกต้องแนะนำเพิ่มประสิทธิภาพที่ช่วยให้การดำเนินงาน ร้ายพวกเขา  วิเคราะห์อัจฉริยะเต้นเฉลี่ยทุกครั้ง

ขั้นตอนสองไปทางขวาขนาดกลยุทธ์คือการกำจัดความกลัวของการจัดการกับปัญหาด้านประสิทธิภาพเมื่อเกิดปัญหา หรือแม้กระทั่งการป้องกันอย่างใดอย่างหนึ่งในสถานที่แรก  ซึ่งหมายความว่า มีความมั่นใจว่า คุณมีข้อมูลที่ถูกต้องเพื่อระบุ และแก้ไขปัญหาแทนที่จะเพียงแค่โยนฮาร์ดแวร์มันอย่างรวดเร็ว และหวังว่ามันหายไป

ในปัจจุบันเครื่องมือไม่ถูกต้องมาก พวกเขานำมันผ่านทางวงกตของกราฟและวัดโดยไม่ตอบคำถามสำคัญชัดเจน It โดยทั่วไปดำเนินการ และจัดการสภาพแวดล้อมในไซโลแยก – เก็บ เครือข่าย การใช้งาน และโฮสต์แต่ละเครื่องมือของตัวเอง เข้าใจความสัมพันธ์ระหว่างส่วนประกอบโครงสร้างพื้นฐานต้องการมากของการทำงานด้วยตนเองและขุด  เพิ่มเติม เครื่องมือเหล่านี้ไม่ส่งข้อมูล พวกเขาสามารถส่งข้อมูลที่ถูกต้องเล็กน้อยเท่านั้น และพวกเขาต้องการจะทำมากของการทำงานจะได้รับข้อมูลที่ไม่ถูกต้อง นั่นเป็น เพราะพวกเขามีขีดจำกัด มีการตั้งค่าแต่ละเกณฑ์สำหรับแต่ละวัดที่พวกเขาต้องการวัด – การใช้งาน CPU การใช้หน่วยความจำ เวลาแฝงเครือข่าย ฯลฯ … สภาพแวดล้อมอาจต้องการตั้งค่า ตรวจสอบ และปรับแต่งของแต่ละเกณฑ์อย่างต่อเนื่อง ทุกครั้งที่สิ่งแวดล้อมมีการเปลี่ยนแปลง เช่นเมื่อปริมาณงานจะถูกย้าย หรือถูกสร้าง VM ใหม่ thresholds มีการดังกล่าวใหม่ เมื่อเกินขีดจำกัด เครื่องมือเหล่านี้มักจะสร้างหลายพันของการแจ้งเตือน ฝังศพข้อมูลสำคัญใน "แจ้งเตือนพายุ" มีรากไม่ระบุสาเหตุ หรือความละเอียดที่แนะนำ

แม้สำคัญ เพราะเหล่านี้มีการแจ้งเตือนปิดวัดเป็นวัดเดียวกับทรัพยากร มันมีการแปลความหมายและความสำคัญ  ในที่สุด ด้านความถูกต้องของการตีความการทักษะและประสบการณ์จาก admin เมื่อระบบมีการเปลี่ยนแปลง และเติบโตอย่างรวดเร็ว และมันก็ไม่ทันมัน ทั้งหมด – และหลักสูตรที่ง่ายที่สุดของการกระทำคือการ สำรองมากกว่า เสียเวลาและเงินในกระบวนการ นอกจากนี้ สาเหตุแท้จริงของปัญหามักจะไม่สมบูรณ์ได้

ทีม IT จำเป็นเครื่องมือที่ใช้ประโยชน์จากเครื่องจักรขั้นสูงการเรียนรู้วิเคราะห์เพื่อให้การรวบรวม วิเคราะห์โครงสร้างพื้นฐานทั้งหมดของพวกเขา การแก้ปัญหาเช่นไอคิว SIOS ช่วยให้ปรับการจัดเตรียม ลักษณะปัญหาพื้นฐาน และระบุ และจัดลำดับความสำคัญของปัญหาในสภาพแวดล้อมเสมือน ไอคิว SIOS ไม่ได้ใช้เกณฑ์ มันโดยอัตโนมัติวิเคราะห์รูปแบบไดนามิกของลักษณะการทำงานระหว่างส่วนประกอบที่เกี่ยวข้องในสภาพแวดล้อมของช่วงเวลา มันจะระบุความหลากหลายของทรัพยากรที่สิ้นเปลือง (โกง vmdks ภาพเสีย ไม่ได้ใช้ VMs) มันยังแนะนำการเปลี่ยนแปลงขนาดขวาทั้งเหนือ และใต้จัดเตรียม VMs

เมื่อตรวจพบความผิดปกติรูปแบบของลักษณะการทำงาน มีการวิเคราะห์ที่สมบูรณ์ของสาเหตุของปัญหา คอมโพเนนต์ที่ได้รับผลกระทบจากปัญหา และแนะนำโซลูชั่นเพื่อแก้ไขปัญหา มันไม่เพียงแต่แนะนำที่เหมาะสมเตรียม vCPU, vMem และ VMs แต่ยัง มีการวิเคราะห์รายละเอียดของการประหยัดต้นทุนที่สามารถให้คำแนะนำของ เรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับไอคิว SIOS เครื่องคิดเลขประหยัดและร้อย

มีเครื่องวิเคราะห์การเรียนรู้สามารถช่วยหลีกเลี่ยงไม่สามารถแก้ไขได้ 3 วิธี:

1. เข้าใจสาเหตุของประสิทธิภาพ: โดยอัตโนมัติ และต่อเนื่อง สังเกตทรัพยากรรูปแบบการใช้ประโยชน์ใน แบบเรียลไทม์ เครื่องวิเคราะห์การเรียนรู้สามารถระบุเกินและสเกาท์ VMs และแนะนำการตั้งค่าคอนฟิกการขวาขนาด VM สำหรับประสิทธิภาพการทำงาน ถ้ามีการเปลี่ยนแปลง เครื่องการเรียนรู้สามารถปรับปรุงคำแนะนำแบบไดนามิก
2. ลดการพึ่งพาทรัพยากรขนาดทีม IT: เจ้าของ App มักจะร้องขอพื้นที่จัดเก็บมากที่สุด ขณะ VMware ผู้ดูแลระบบต้องการจำกัดการจัดเก็บมากที่สุด เครื่องวิเคราะห์การเรียนรู้ใช้เวลาเดาจากทรัพยากรขนาด และกำจัดการชี้ที่มักเกิดขึ้นในหมู่องค์กรมันทีมเมื่อมีปัญหา
3. กำจัดไม่ได้ใช้ หรือสิ้นเปลืองทรัพยากร IT: SIOS iQ จะให้การประหยัด และโกงร้อยวิเคราะห์ทรัพยากรสิ้นเปลือง รวมทั้งจัดสรรพื้นที่ส่วนเกิน VMs, VMDKs ไม่ได้ใช้ VMs และสแนปช็อตเสีย นอกจากนี้มันยังให้คำแนะนำในการกำจัดพวกเขา และคำนวณต้นทุนที่เกี่ยวข้องบันทึกในการลงทุนและค่าใช้จ่าย
4. ตรวจสอบว่า คลัสเตอร์สามารถทนต่อความล้มเหลวในการโฮสต์: เครื่องวิเคราะห์การเรียนรู้ แพร่สามารถ CPU ขวาขนาดได้อย่างง่ายดายและเก็บโดยไม่วาง SQL Server หรือผู้ใช้ผลผลิตที่มีความเสี่ยง It เข้าใจลึกลงในความจุของโฮสต์ขององค์กร และรู้ว่า สามารถทนการคลัสเตอร์ล้มเหลวหรือปัญหาอื่น ๆ

เรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับวิธีขวาปรับขนาดของสภาพแวดล้อม VMware เครื่องเรียนสามารถประหยัดเวลาและทรัพยากร เช็คที่เราสัมมนา: "บันทึกใหญ่โดยขนาดของสภาพแวดล้อม VMware Server SQL"

นี่คือโพสต์ที่สองในชุดสองส่วนเน้นวิธี AIOps คือการเปลี่ยนแปลงประสิทธิภาพ ส่วนที่ 1 อธิบายหลักการพื้นฐานของ AIOps ข้อความเดิมของชุดนี้ปรากฏในบทความเกี่ยวกับการจัดการข้อมูล  ที่นี่เราดูที่ความต้องการของธุรกิจในปัจจุบัน AIOps

ทำไมธุรกิจต้อง AIOps

แพร่:ย้ายโปรแกรมประยุกต์ทางธุรกิจที่สำคัญเพิ่มเติมในสภาพแวดล้อมที่ virtualized ดัง หาสาเหตุของปัญหาประสิทธิภาพการทำงานของโปรแกรมประยุกต์ที่ซับซ้อนมากขึ้นกว่าที่เคย  ผู้จัดการต้องค้นหาปัญหาในเว็บซับซ้อนของ VM ประยุกต์ อุปกรณ์จัดเก็บข้อมูล อุปกรณ์เครือข่าย และบริการ ส่วนประกอบเหล่านี้ที่เชื่อมต่อด้วยวิธีที่ไม่สามารถจะเข้าใจ

มักจะ การประกอบ VMware หรือสภาพแวดล้อมอื่น ๆ เสมือนกันพึ่งพากัน และเกี่ยวพัน เมื่อการจัดการ IT ย้ายปริมาณงาน หรือทำการเปลี่ยนแปลงคอมโพเนนต์หนึ่ง พวกเขาทำให้เกิดปัญหาในหลายส่วนประกอบอื่น ๆ ที่ไม่มีความรู้ หากคอมโพเนนต์ในไซโลที่เรียกว่าแตกต่างกัน (เครือข่าย โครงสร้างพื้นฐาน โปรแกรมประยุกต์ เก็บข้อมูล ฯลฯ), ข้อดีมันมีปัญหามากยิ่งขึ้นในการหาสาเหตุแท้จริงของปัญหา

เครื่องมือมากเกินไปจำเป็นต้องค้นหาสาเหตุรากของปัญหาประสิทธิภาพการทำงาน

กระบวนการกำลังรวบรวมสำหรับปัญหาประสิทธิภาพ IT เพื่อสาเหตุรากได้ยาก ถ้าไม่ไปไม่ได้สำหรับผู้นำด้าน IT  ตามรายงานล่าสุด SIOS ร้อยละ 78 ของผู้เชี่ยวชาญใช้เครื่องมือต่าง ๆ เพื่อระบุสาเหตุของปัญหาประสิทธิภาพการทำงานของโปรแกรมประยุกต์ใน VMware เช่น พวกเขาจะใช้เครื่องมือเช่นโปรแกรมตรวจสอบ วิเคราะห์รายงานและโครงสร้างพื้นฐาน

มักจะ เมื่อต้องเผชิญกับปัญหา มันประกอบทีมกับตัวแทนจากไซโล IT หรือความเชี่ยวชาญแต่ละ สมาชิกทีมแต่ละคนใช้ของเขา หรือเธอเองวินิจฉัยเครื่องมือ และดู มุมมองของตนเองเฉพาะไซโลที่มีปัญหา ถัดไป สมาชิกทีมเปรียบเทียบผลลัพธ์ของแต่ละคนวิเคราะห์ระบุองค์ประกอบทั่วไป บ่อย กระบวนการนี้ได้ด้วยตนเองสูง พวกเขาดูที่การเปลี่ยนแปลงในโครงสร้างพื้นฐานที่แสดงในการวิเคราะห์หลายในเวลาเดียวกัน เป็นผล แผนก IT จะเสียมากขึ้นและงบประมาณของพวกเขาทำงานด้วยตนเองและใจทดลองผิดพลาดไม่ถูกต้อง

การแก้ปัญหานี้ และลดการเสียเวลา พวกเขาใช้วิธีการ AIOPs AIOps ปัญญาประดิษฐ์ (เช่น เครื่องการเรียนรู้ การเรียนรู้ลึก) เพื่อทำให้การแก้ปัญหานี้ แนวโน้ม AIOPs เป็นกะสำคัญห่างจากวิธีดั้งเดิมใช้เกณฑ์การวัดคุณภาพแต่ละ (การใช้งาน CPU แฝง ฯลฯ) เพื่อการเพิ่มเติมข้อมูลซึ่งองค์ ดังนั้น ผู้จัดการใช้เครื่องมือวิเคราะห์เพื่อวิเคราะห์ข้อมูลทั้งไซโลโครงสร้างพื้นฐานในเวลาจริง พวกเขากำลังใช้เรียนลึกขั้นสูงและเรียนรู้เครื่องมือการวิเคราะห์ที่ได้เรียนรู้รูปแบบของลักษณะการทำงานระหว่างองค์ประกอบเวลา เครื่อง  เป็นผล พวกเขาสามารถระบุพฤติกรรมระหว่างคอมโพเนนต์ที่อาจระบุปัญหาอัตโนมัติ สำคัญ พวกเขาโดยอัตโนมัติแนะนำเฉพาะขั้นตอนการแก้ไขปัญหา

ถัดไปสำหรับ AIOps

สภาพแวดล้อมเสมือนมันกำลังสร้างวอลุ่มขนาดใหญ่ของข้อมูลและระดับประวัติการณ์ของความซับซ้อน เป็นผล ผู้จัดการไม่สามารถจัดการสภาพแวดล้อมเหล่านี้ได้อย่างมีประสิทธิภาพ ด้วยวิธีการแบบดั้งเดิม คู่มือ ช่วงไม่กี่ปีถัดไป อาชีพมันจะรวดเร็วย้ายจากวิธีวิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์แบบดั้งเดิมที่ทันสมัย "ข้อมูลวิทยาศาสตร์" วิธี AIOPs สำหรับทีม ซึ่งหมายความว่า กอดโซลูชั่นการวิเคราะห์คะแนนการเรียนรู้ของเครื่อง ความเข้าใจวิธีการใช้การแก้ปัญหาอย่างมี ประสิทธิภาพ ในที่สุด ผู้บริหารต้องทำงานกับแผนก IT ของพวกเขาระบุไปแพลตฟอร์ม AIOps เหมาะสำหรับธุรกิจของพวกเขา

อ่านตอนที่ 1

นี้เป็นโพสต์แรกในสองส่วน เราจะเน้นวิธี AIOps คือการเปลี่ยนแปลงประสิทธิภาพ ข้อความเดิมของชุดนี้ปรากฏในบทความเกี่ยวกับการจัดการข้อมูล

ในช่วง 2 ปีถัดไป บริษัทถูกตั้งค่าให้ใช้ 31.3 พันล้านเหรียญในการเครื่องมือระบบความรู้ความเข้าใจ วันนี้ บริษัทกำลังใช้เครื่องมือที่อิงเทคโนโลยีเหล่านี้ (เช่น วิเคราะห์ข้อมูลและการเรียนรู้ของเครื่อง) เพื่อแก้ปัญหาในพื้นที่หลากหลาย ตัวอย่างเช่น บริษัทใช้ปัญญาประดิษฐ์ (AI) -เปิดบอบริการลูกค้าและเส้นทางรถขนส่งออกนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่ แดกดัน แผนกเทคโนโลยีสารสนเทศ (IT) มีไม่ ยังครบ leveraged พลังของการเรียนรู้ของเครื่องวิเคราะห์ตาม — มัน

สำรวจแสดง Apps ที่สำคัญยิ่งใน VMware

อย่างไรก็ตาม ที่มีการเปลี่ยนแปลงเนื่องจากสภาพแวดล้อมมันจะกลายเป็นซับซ้อนมากขึ้น พวกเขากำลังจะย้ายจากเซิร์ฟเวอร์ทางกายภาพสภาพแวดล้อมเสมือน ตามการศึกษาล่าสุดจากเทคโนโลยี SIOS ร้อยละ 81 ของทีม IT กำลังเรียกใช้โปรแกรมประยุกต์ทางธุรกิจที่สำคัญในสภาพแวดล้อม VMware

สภาพแวดล้อมเสมือนประกอบขึ้นจากส่วนประกอบ เช่น VMs โปรแกรมประยุกต์ เก็บข้อมูล และเครือข่ายที่เกี่ยวข้องสูง และเปลี่ยนแปลงตลอดเวลา การจัดการ และปรับปรุงสภาพแวดล้อมเหล่านี้ ผู้จัดการจะต้องวิเคราะห์ปริมาณมหาศาลของข้อมูล พวกเขาเรียนรู้รูปแบบของลักษณะการทำงานระหว่างส่วนประกอบ ทำให้พวกเขาได้อย่างแม่นยำสัมพันธ์บริการแอพลิเคชันปัญหาสาเหตุของปัญหาในสภาพแวดล้อมเสมือน  เป็นผล ฟิลด์ใหม่ได้เกิด – AIOps

AIOps คืออะไร

AIOps (อัลกอริทึมการดำเนินงานไอแพลตฟอร์ม) เป็นคำใหม่ที่ใช้พิจารณาเพื่ออธิบายวิเคราะห์การดำเนินงาน IT ไประยะ แพลตฟอร์มเหล่านี้ใช้เครื่องการเรียนรู้และการเรียนรู้เทคโนโลยีลึกเพื่อทำให้กระบวนการของการค้นหาปัญหาด้านประสิทธิภาพในการดำเนินงาน

ขณะ Gartner ประมาณเพียงร้อยละห้าของธุรกิจมีการแพลตฟอร์ม AIOps อย่างไรก็ตาม มีธุรกิจจะนำแพลตฟอร์มเหล่านี้ในช่วง 2 ปีถัดไป นำตัวเลขร้อยละ 25 สำคัญ AIOps แทนปัญญามนุษย์ ด้วยปัญญาเครื่อง มันถอดรหัสปฏิสัมพันธ์ภายในสภาพแวดล้อมเสมือนได้ ดังนั้น พวกเขาสามารถเปิดเผยปัญหาโครงสร้างพื้นฐาน สัมพันธ์พวกเขาประยุกต์การดำเนินงานปัญหา และแนะนำโซลูชั่น

แพลตฟอร์ม AIOps ใช้เครื่องในการเรียนรู้ที่จะเข้าใจวิธีการทำงานสภาพแวดล้อมเหล่านี้เพื่อระบุลักษณะการทำงานผิดปกติ นอกจากนี้ มันยังสามารถใช้แพลตฟอร์ม AIOps เพื่อค้นหา และหยุดภัยคุกคามก่อนที่พวกเขากลายเป็นปัญหาประสิทธิภาพการทำงานของโปรแกรมประยุกต์

นี้เป็นบล็อกสองในสองส่วนชุดตรวจสอบความท้าทายมันทีมในการเพิ่มประสิทธิภาพประสิทธิภาพของโปรแกรมประยุกต์และปัญหาอื่น ๆ ในสภาพแวดล้อม VMware ข้อความเดิมของชุดนี้ปรากฏในบทความในการแจ้งข้อมูล  

ในส่วนหนึ่งของชุดนี้ เรารู้สึกว่า มันทีมกำลังใช้เครื่องมือต่าง ๆ เพื่อทำความเข้าใจปัญหาประสิทธิภาพการทำงานของโปรแกรมประยุกต์ใน VMware อ่านเพื่อเรียนรู้เกี่ยวกับความท้าทายทีม IT กำลังเผชิญในสภาพแวดล้อมเสมือน

ปัญหาประสิทธิภาพการทำงานของโปรแกรมประยุกต์รับประทานห่างกันในเวลาและทรัพยากร

ในขณะที่ผู้เชี่ยวชาญจะให้คำปรึกษาการใช้สภาพแวดล้อม VMware เครื่องมือตรวจสอบ ชั่วโมงสำคัญฟ้องด้วย สำหรับธุรกิจขนาดเล็กที่มีจำกัดมันพนักงาน นี้อาจทำให้เกิดความล่าช้ามากในการดำเนินงานประจำวัน ทีมงาน IT ไม่สามารถเสียเวลาไล่ลวงหรือโฟกัสพลังงานของพวกเขาบนพื้นที่สภาพแวดล้อมที่ไม่แท้จริงสาเหตุของปัญหาประสิทธิภาพของแอพลิเคชัน นอกจากนี้ หลายทีมก็มีน้ำท่วม โดยการแจ้งเตือนจากสภาพแวดล้อม VMware เครื่องมือ ทำให้ยากที่จะระบุการแจ้งเตือนซึ่งมีความหมายและเป็นมูลค่าการวินิจฉัยในการแก้ปัญหาประสิทธิภาพการทำงานโปรแกรมประยุกต์อาจเกิดตรวจสอบ

ขัดจังหวะเหล่านี้มีความสำคัญ พิจารณาว่า เราสำรวจล่าสุดพบมากกว่าครึ่งหนึ่งของมันมืออาชีพกำลังเผชิญกับปัญหาด้านประสิทธิภาพการใช้งานทุกเดือน นอกจากนี้ 44 เปอร์เซ็นต์ระบุว่า ใช้เวลาให้มากกว่าสามชั่วโมงเมื่อต้องการแก้ไขปัญหาประสิทธิภาพการทำงานของโปรแกรมประยุกต์ที่อาจเกิดขึ้น โดยรวม เป็นที่ชัดเจนว่า ทีมมันบ่อยกำลังเผชิญปัญหาในสภาพแวดล้อม VMware และพวกเขาจะเสียกำลังคนสำคัญและทรัพยากรในการแก้ปัญหาเหล่านี้

สาเหตุของปัญหาประสิทธิภาพการทำงานของโปรแกรมประยุกต์ยังคง เป็นปริศนา

แม้ มีเครื่องมือที่หลากหลายและปริมาณของเวลาที่ใช้แก้ปัญหาประสิทธิภาพของแอพลิเคชันทางธุรกิจที่สำคัญ ผู้เชี่ยวชาญยังคงไม่แน่นอนพวกเขาสามารถโจมตีปัญหาเหล่าอาชญากร ของผู้เชี่ยวชาญสำรวจ เพียง 20 เปอร์เซ็นต์เชื่อว่า กลยุทธ์ที่มีดำเนินการแก้ไขปัญหาประสิทธิภาพการทำงานของโปรแกรมประยุกต์จะถูกต้อง 100 เปอร์เซ็นต์เป็นครั้งแรก น่ากลัวมาก เจ็ดเปอร์เซ็นต์จะลักษณะความละเอียดของปัญหาประสิทธิภาพการทำงานประยุกต์เป็นการ "เดา" และทั่วกระดาน มันเป็นเรื่องยากสำหรับมันทีมในการดำเนินการแก้ไขปัญหาประสิทธิภาพการทำงานสมบูรณ์แบบ-บ่อยจำเป็นต้องปรับหรือแม้แต่การทำใหม่ที่สมบูรณ์ในระดับ

ถัดไปคืออะไร

แนวโน้มนี้ไปย้ายข้อมูลธุรกิจออก จากเซิร์ฟเวอร์จริง และ บนสภาพแวดล้อมเสมือนจะยังคงสำหรับอนาคตอันใกล้ และความสัมพันธ์ระหว่างการใช้งาน VM อุปกรณ์เครือข่าย อุปกรณ์จัดเก็บข้อมูล และบริการจะเติบโตขึ้นซับซ้อน หลาย CIOs จะเปลี่ยนเครื่องโซลูชั่นการเรียนรู้เพื่อช่วยให้เข้าใจในโครงสร้างพื้นฐานที่ดีขึ้น และเรียนรู้การปรับปรุงความสัมพันธ์ที่อยู่ระหว่างความแตกต่างมันสาขาวิชา เป็นผล วิธีหลักที่ใช้ โดยผู้เชี่ยวชาญกำลังเปลี่ยนจากวิธีการวิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์แบบดั้งเดิมจะเน้นวิทยาศาสตร์เป็นศูนย์กลางข้อมูล นอกจากนี้เรายังได้เห็นการเพิ่มขึ้นของ "AIOps" หรืออัลกอริทึมมันดำเนินงานสถาปัตยกรรมในปี คำประกาศเกียรติคุณ โดย Gartner อธิบายการประยุกต์ใช้การเรียนรู้ของเครื่องใน Gartner ประมาณเพียงร้อยละห้าของธุรกิจในปัจจุบันมีแพลตฟอร์ม AIOps อย่างไรก็ตาม ตัวเลขคาดว่าจะเห็ดถึง 25 เปอร์เซ็นต์ในอีกสองปีมันกลายเป็นซับซ้อนมากขึ้น และยากต่อการจัดการ

อุปสรรคในการอ่านเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพของโปรแกรมประยุกต์ในสภาพแวดล้อม VMware ส่วนหนึ่ง