DevOps时代已经彻底改变了传统的监控方式，各种各样的、短暂的数据流从此而来容器、microservices和服务器无功能以及直接从这些新技术支持的应用程序。为了有效地利用网络、存储和计算的每一点，现代应用程序带来了新的挑战，使遗留的IT操作管理(ITOM)工具变得无效。利用的概念可观察性已经成为解决和防止“新慢下来”的实际方法，这种情况会导致客户更换供应商。必威亚洲体育 官网登陆在云尺度上实现可观察性是一项重要的技术成就，它需要处理大量的数据流高聚合度的数据在整个过程中提供真知灼见DevOps生命周期。
操作管理中的高基数的影响
最近进入ITOM领域的人一直在吹嘘他们处理高基数数据的能力，值得赞扬的是，这些工具在收集大量机器数据和为以前难以到达的领域提供故障排除功能方面迈出了重要的第一步。使高基数数据不同于通常在传统仪表板中观察到的数据的原因是，为每个度量、日志、事件等存储的维度和关联元数据数量大得令人难以置信。例如，现代应用程序由数百万个容器和分布在多个云上的无服务器函数组成，每个应用程序组件可能存在几天或不到一秒钟。将所有这些信息拼接在一起，同时试图找到异常值，这比试图隔离典型应用服务器上的异常Java线程要困难得多。
能够获取所有这些数据的原始值是传统工具不容易实现的，这就是原因本地工具正在被可扩展的基于云的工具所取代关于当今的应用。更复杂的是，试图通过对维数快速增长的数据运行查询来理解这种不断变化的大杂烩，其中预定义的索引曾经为遗留数据库提供了相对静态的选择。简而言之，对高基数数据的吸收、查询和提供洞察是DevOps时代运营管理工具的必备能力。
Zenoss注入关键组件:关系和时间
现代应用程序的故障诊断和调试工具对于那些能够轻松维护纯云应用程序的人来说非常有用，但是对于大多数企业来说，操作环境要复杂得多。基于devops的应用程序混合在一起，并且常常依赖于遗留应用程序和基础设施。虽然仅仅查询一组相对不相关的数据可能有助于调查情况，了解如何及时组合应用程序/服务实体对于全堆栈根源分析以及训练机器学习算法来在问题影响用户之前检测问题是至关重要的。
芝诺云利用一个正在申请专利的ingest/query引擎，允许存储(和检索)具有无限维数和相关元数据的所有类型的操作数据。与Zenoss Cloud应用用户可配置策略的能力相结合，有价值的元数据可以与收集时的流实体相关联，可以通过数据总线传输，甚至可以在存储后关联。更重要的是，对实体元数据的更改会随时间进行跟踪，这意味着对关系和其他有价值的指示器的更改可用于智能仪表板和机器学习算法。这种强大的组合允许运营商管理遗留和多云应用程序制度化现场可靠性工程(SRE)实践通过一个通用工具。
有关如何利用Zenoss云来统一遗留和现代IT环境中的可观察性实践的更多信息，请与Zenoss联系建立一个演示。
