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Von Predictive Maintenance zum Predictive IT-Desaster-Management

Auf der Dash-Konferenz von Datadog standen zwei Neuankündigungen in den Bereichen APM und Logdaten-Management im Zentrum.

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Von Predictive Maintenance zum Predictive IT-Desaster-Management

Das in New York beheimatete Start-up-Unternehmen Datadog veranstaltete letzte Woche seine Entwicklerkonferenz Dash, zu der über 1000 Teilnehmer kamen. Im Mittelpunkt standen zwei Neuankündigungen in den Bereichen Application Performance Management (APM) und Logdaten-Management.

APM, Logfile-Analysen und Cloud-Management entwickeln sich zunehmend zum neuen Hype-Thema des IT-Managements. Angetrieben wird der Trend einerseits durch die Entwicklungen bei Containern, Microservices und horizontalen Anwendungsskalierungen sowie andererseits durch die zunehmenden Ansprüche an die Webseiten- und Anwendungsperformance.

APM ist die Kernkompetenz von Datadog, und hierzu wurde eine neue Komponente vorgestellt. Unter dem Namen Watchdog bietet das Unternehmen eine KI-basierte Kontroll- und Managementplattform an. "Die bisherigen APM-Tools basieren darauf, dass man vorher die richtigen Fragen stellen muss, die dann näher betrachtet und untersucht werden – Watchdog beobachtet dagegen selbstständig das gesamte Netz und alle Anwendungen und hält nach Anomalien Ausschau", sagte Ilan Rabinovitch, Vice President of Product Management bei Datadog. Anhand vorgegebener Parameter wird dann automatisch das gesamte Monitoring auf die Anomalien umgestellt. "Observability" nennt Datadog diese kontextbezogene Überwachung.

James Turnbull, CTO bei Empatico und Berater bei Datadog: "Beim Monitoring geht es um die Symptome, bei der Observability dagegen um das Verstehen."

(Bild: Harald Weiss)

Besonderes Interesse galt in diesem Zusammenhang dem im Dezember vorgestellten Forecasts-Modul. Dabei handelt es sich um eine Art von "Predictive Desaster" für die IT-Infrastruktur. "Bislang unterstützten alle Systemmanagement-Programme nur die Analyse von bereits aufgetretenen Fehlern und Engpässen – mit Forecasts können wir aber bereits frühzeitig vor möglichen Problemen und Schwachstellen warnen", sagt Brad Menezes, Product Manager für Künstliche Intelligenz (KI) und Machine Learning (ML) bei Datadog. Diese Vorwarnungen beziehen sich nicht nur auf wenige Tage, sondern auch auf Wochen oder gar Monate. Genug Vorlaufzeit also, um rechtzeitig gegensteuern zu können.

Kundenresonanz gab es dazu noch nicht, aber die Analysten und Datadog-Partner äußerten sich vor Ort sehr zufrieden. Nancy Gohring, Analystin bei der 451-Group, sieht Forecasts ähnlich zu anderen Vorhersagemodellen: "Moderne Monitoring-Tools, die mit ausgefeilten ML-Algorithmen ausgestattet sind, können Trends aufzeigen und aufziehende Probleme frühzeitig erkennen, und zwar sowohl im Business als auch in der Industrie und natürlich erst recht innerhalb von IT."

Beim Logfile-Management gab es ebenfalls eine Neuankündigung: Das Angebot "Logging ohne Grenzen" besteht aus einem Tool-Satz, mit dem sich die immensen Logfile-Datenberge komplexer Cloud-Applikationen kosteneffizient verwalten lassen sollen.

Besonders wichtig soll hierbei der Kostenaspekt sein. "Log-Management-Tools sind für moderne Cloud-Umgebungen prohibitiv teuer. Das geht noch zurück auf die Zeiten, in denen es keine Microservices und kein massives horizontales Scale-out gab", meint Renaud Boutet, Director of Product Management bei Datadog.

Renaud Boutet erläutert die Vorteile zeitgemäßer Log-Management-Tools.

(Bild: Harald Weiss)

Den deutschen Markt stuft man bei Datadog als sehr bedeutend ein. Beispielsweise gehören Media-Saturn und die Lufthansa zu den Referenzkunden. Außerdem soll hier ein neues Rechenzentrum für die europäischen Kunden entstehen. "Deutschland hat die schärfsten Datenschutzregeln, viele Kunden sind unbesorgt, wenn ihre Daten in Deutschland abgespeichert sind", gibt Datadogs Produkt-Chef Amit Agarwal als Grund für dieses Infrastrukturprojekt an. (Harald Weiss) / (ane)