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IT-SOURCING 2019 – Einkauf meets IT
09.09.19 - 10.09.19
In Düsseldorf

IT-Sourcing 2019 - Einkauf meets IT
09.09.19 - 10.09.19
In Düsseldorf

ACMP Competence Days Berlin
11.09.19 - 11.09.19
In Stiftung Deutsches Technikmuseum Berlin, Berlin

MCC CyberRisks - for Critical Infrastructures
12.09.19 - 13.09.19
In Hotel Maritim, Bonn

Rethink! IT 2019
16.09.19 - 17.09.19
In Berlin

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performance concept

Manche Dinge ändern sich nie – zum Beispiel Probleme mit der Application Performance. In diesem Kommentar erläutert Oliver Burgstaller, Director, Advanced Business Solutions, Riverbed Technology, drei häufige Probleme und was Unternehmen tun können.

IT‑Verantwortliche kämpfen ständig damit, ein aktives Performance‑Management zu erreichen, anstatt auf Probleme nur zu reagieren. Allerdings wird diese Aufgabe nicht leichter: Verteilte, agile IT-Umgebungen, DevOp‑Ansätze oder Cloud‑Services erschweren die Problemlösung.

Wir stellen drei gängige Probleme bei der Application Performance vor und erklären, wie Unternehmen diese aktiv adressieren können.

Problem 1: Es dauert zu lange, um Vorfälle in komplexen Umgebungen zu beheben

Ausfallzeiten und eine schwache Performance wichtiger Anwendungen wirken sich direkt auf das Geschäft aus. Und wie die Riverbed Digital Performance Global Survey 2018 zeigt, treten solche Probleme bei vielen Unternehmen nicht nur einmal, sondern mehrmals im Monat auf. Wenn es Anwendungsprobleme gibt, müssen die Verantwortlichen das Problem schnell erkennen, isolieren und beheben. Doch mit domänenspezifischen Tools in Silos kann das Tage, im schlimmsten Fall Wochen dauern. Damit diese Probleme gelöst werden können, ist es wichtig, alle notwendigen Daten zur Hand zu haben. Big Data im Bereich Application Performance Management (APM), also sämtliche Transaktionen und Benutzermetadaten, kann den Kontext bereitstellen, den Transaktions-Sampling-Strategien nicht liefern. Besonders nützlich ist Künstliche Intelligenz (KI) für die Fehlersuche in dynamischen und verteilten Umgebungen, wenn beispielsweise Container, Microservices, virtuelle Maschinen und Public Cloud Services im Spiel sind.

Problem 2: Anwender dringen nicht zur Ursache der Performance-Probleme vor

Egal ob kurzzeitig oder dauerhaft: Performance‑Probleme senken die Zufriedenheit und Produktivität der Endnutzer. Hier kommt die Analytik – einschließlich des maschinellen Lernens und der künstlichen Intelligenz (KI) – ins Spiel. KI wird laut aktueller Riverbed‑Umfrage von 51 Prozent der Befragten als entscheidende Technologie angesehen – zu Recht. Denn im Gegensatz zu Menschen kann KI Anomalien und Muster über Petabyte-große APM-Daten hinweg analysieren und die Probleme auch in extrem großen Datensätzen schnell erkennen. Zugleich helfen neue Arten der Visualisierung, die zugrunde liegenden Zusammenhänge zwischen den Anwendungen besser zu verstehen. IT-Teams können sich dann auf die Probleme konzentrieren, die den größten Einfluss auf den Geschäftsbetrieb haben. Daten sind also entscheidend, denn jede Analyse ist nur so gut, wie die zugrunde liegenden Daten (und Metadaten).

Problem 3: Silos vs. Zusammenarbeit

Die Anwendungsperformance wird nicht von einem einzelnen Team verantwortet. Das soll sie auch nicht, denn Anwendungsperformance geht jeden im Unternehmen etwas an – von der IT-Abteilung bis zur Geschäftsführung. In einem Anwendungs‑fokussierten Umfeld ist es entscheidend, dass das Team sich umfassend über die Anwendungsleistung austauschen kann. Dafür braucht es eine Sprache, die auf das technische und geschäftliche Publikum zugeschnitten ist. Rollenbasiertes Reporting kann dazu beitragen, dass alle Beteiligten verstehen, worum es geht. Zugleich bietet es eine Möglichkeit, Probleme mit der Anwendungsperformance in einer „geschäftsfreundlichen“ Sprache zu kommunizieren.

www.riverbed.com/de
 

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