Содержание
- Что такое производительность ИТ?
- Как измеряется производительность ИТ
- Каковы текущие параметры производительности?
- Каковы недостатки в современной методологии?
- Нет ошибок, нет стресса - ваше пошаговое руководство по созданию изменяющего жизнь программного обеспечения без разрушения вашей жизни
- Как большие данные и аналитика могут помочь
- Заключение
Источник: Oez / Dreamstime.com
вынос:
ИТ-компании, которые не используют аналитику больших данных, полностью теряют свой потенциал.
Аналитика больших данных теперь является частью управления бизнесом и его решений. Все отделы, от продаж до обслуживания клиентов, используют возможности аналитики больших данных, чтобы использовать ее преимущества. ИТ-отдел не является исключением - он также сталкивается с такими проблемами, как производительность и бюджетное давление. Таким образом, ИТ-отдел также может извлечь выгоду из анализа и повысить производительность. Традиционные ИТ-решения ориентированы на конкретные области, такие как безопасность и сетевое взаимодействие, но это не раскрывает полную картину ИТ-среды. Здесь большие данные и аналитика могут помочь собрать все данные в одном месте и получить реальное представление обо всем ИТ-ландшафте.
Аналитика больших данных даст вам возможность решать любые проблемы в вашем ИТ-бизнесе. Он также может обрабатывать ваши внутренние операции. Короче говоря, анализ больших данных повысит уровень производительности вашего бизнеса, сократит дополнительные расходы и оптимизирует процессы в соответствии с их приоритетами. (Подробнее о том, как аналитика больших данных может помочь в бизнесе, см. Может ли аналитика больших данных закрыть пробел в бизнес-аналитике?)
Что такое производительность ИТ?
Традиционно, производительность ИТ охватывает мониторинг и измерение различных показателей производительности, которые имеют отношение к области. Это в основном делается для оценки производительности инфраструктуры, операций и управления ИТ-бизнесом. Кроме того, производительность ИТ имеет несколько других категорий, таких как:
- Производительность сети
- Производительность приложения
- Производительность системы
- Выполнение бизнес транзакций
Как измеряется производительность ИТ
Измерение производительности ИТ всегда было серьезной проблемой из-за уровня конкуренции. В настоящее время каждая организация играет главную роль для ИТ, но ИТ в центре вашего бизнеса отличается от поддержания ее работоспособности в рамках подходящих затрат и уровней производительности. Производительность должна быть стабильной и не подвергаться влиянию всевозможных изменений в окружающей среде, что является очень распространенным явлением в современном постоянно меняющемся мире. Просто недопустимо ждать, пока клиент пожалуется на ситуацию, поскольку это может быть признаком потери бизнеса. В настоящее время в идеале все проблемы должны решаться до того, как произойдет сбой.
Таким образом, традиционные ИТ-компании используют разные инструменты для каждой отдельной функции, чтобы оптимизировать каждый сегмент в отдельности. Но это не так просто сделать, так как координация между этими различными инструментами очень важна для получения общего представления. Поскольку эти инструменты измеряют параметры путем непрерывного сканирования или работы в программной среде, они создают отчеты по-своему, что может быть трудно для сортировки. В традиционных информационных технологиях присутствуют все инструменты для измерения инфраструктуры. Они достаточно способны справиться с тем, что уже произошло, а не с тем, что является более динамичным и сложным по своей природе. Традиционные ИТ-инструменты помогают контролировать услуги в инфраструктурной среде. Они также могут работать с огромными объемами данных, но их задача заключается в создании полностью синхронизированного представления о производительности ИТ-инфраструктуры. Однако для упреждающего управления ИТ-сетью разработчикам требуются аналитические, логические данные и данные в реальном времени. Таким образом, чтобы измерить производительность и провести анализ надлежащим образом, современные инструменты больше внимания уделяют прикладному уровню, который добавляет различные типы метрик и источники тяжелых данных. (Подробнее о данных в режиме реального времени см. Раздел «Взвешивание за и против» аналитики больших данных в реальном времени.)
Как правило, ИТ-компании платят за множество решений для мониторинга производительности, но эти решения обычно отслеживают только определенный сегмент всего бизнеса. Некоторыми из ключевых функций, используемых ИТ-компаниями для измерения производительности, являются системы администрирования антивирусных служб, сопоставление зависимостей для каждого приложения, управление всей сетью и мониторинг производительности, которая связана с данными.
Каковы текущие параметры производительности?
В настоящее время множество различных типов параметров используются для проверки эффективности любого бизнеса в ИТ-индустрии. Самые важные из них:
- Мониторинг и контроль администрации
- Аналитика и логическая производительность
- Производительность во время выполнения
- Производительность в реальном времени
- Безопасность на каждом уровне
- Возможность самостоятельного разрешения
Каковы недостатки в современной методологии?
Ключевые недостатки, которые существуют в настоящих способах, влияют не только на затраты, но и на производительность. Индивидуальные решения основаны исключительно на том, что они знают, без какого-либо представления о том, чего им не хватает. Это может привести к:
Нет ошибок, нет стресса - ваше пошаговое руководство по созданию изменяющего жизнь программного обеспечения без разрушения вашей жизни
Вы не можете улучшить свои навыки программирования, когда никто не заботится о качестве программного обеспечения.
- Основные проблемы в сфере безопасности
- Пробелы в зоне покрытия
- Коммуникационные пробелы
- Различие в отчетах
- Сильное увеличение простоев
- Увеличение времени, необходимого для устранения простоев
Как большие данные и аналитика могут помочь
Чтобы избежать любой из ситуаций, упомянутых выше, большие данные объединяют все отдельные отчеты из разных источников и обеспечивают непрерывный поток ETL. Здесь ETL является сокращением процесса, состоящего из трех этапов: извлечение, преобразование и загрузка. Большие данные имеют возможность обрабатывать все данные с помощью очень сложных алгоритмов в режиме реального времени. Он также использует расширенную форму аналитики, линейную масштабируемость и высокую производительность. После завершения это обеспечивает очень точные результаты.
Комбинация больших данных, ИТ-сети и аналитики называется сектором анализа ИТ-операций. Если ИТ-компании развернут этот сектор в центре своей архитектуры, тогда мониторинг сложных и важных ИТ-приложений и услуг станет очень простым. Эта платформа поможет разработчикам разобраться во всех данных надежным и надежным способом.
Давайте рассмотрим еще несколько вариантов использования этого сектора для оптимизации ваших ИТ-услуг на этом конкурентном рынке:
- Основным применением будет мониторинг вашей ИТ-инфраструктуры в режиме реального времени, который включает в себя все различные типы сопоставления, выполняемые между аппаратным и программным обеспечением в сети обслуживания. Обзор производительности вашей ИТ-среды в режиме реального времени поможет улучшить качество работы конечного пользователя.
- Это поможет вам в реальном времени найти причину проблем, с которыми сталкивается ваша ИТ-инфраструктура. Те проблемы, которые занимают много времени, могут быть обработаны автоматически, и перед любой такой проблемой будет предупреждение. В настоящее время для проведения такого анализа требуется много талантливых и дорогих стратегов, но с этим сектором все можно решить автоматически.
- Оценка воздействия каждой ситуации и ранжирование проблем в соответствии с их серьезностью. Это поможет разработчику эффективно решить любую проблему. Если возникнет какая-либо проблема, то система также сообщит разработчику, какой сервер / приложение следует использовать, чтобы уменьшить влияние повреждения или исправить проблему.
- Адаптивное развитие ИТ улучшается за счет сбора данных в режиме реального времени, обновления системы и эффективного картирования в реальном времени.
Заключение
Если вы работаете в ИТ-индустрии, вы наверняка знаете о ценности данных - это сердце вашей отрасли. Мониторинг и администрирование вашей ИТ-сети с помощью анализа больших данных гарантирует, что ваш бизнес находится в исправном и полностью обновленном состоянии. Это поможет вам правильно понять вашу собственную сеть, а также поможет вам принимать решения в режиме реального времени. Если вы сможете реализовать эту идею в своем бизнесе, то это улучшит обслуживание конечных пользователей, что в дальнейшем поможет вам сильно конкурировать и превзойти ваших конкурентов.