İzleme ve Gözlemlenebilirlik

İzleme (Monitoring):

Uygulama Performans İzleme (Application Performance Monitoring – APM):

Uygulamaların performansını izlemek, uygulamanın hızını, verimliliğini ve sorunları belirlemek için kullanılır. Bu çözüm genelde ajanlı bir çözümdür. Uygulamalarınızın kod seviyesinde , sürelerin nerede uzadığı, db ve diğer konuştuğu servislerinde neresinde sorun yaşandığını tespit eder. Bu sayede uygulamalarınızın performansı izlenmiş olur.

Ağ Performansı İzleme (Network Performance Monitoring):

Ağ performansı izleme (NPM) çözümleri temel izleme methodlarından olan SNMP/WMI/API/Telemetri/CLI/Flow vb. teknolojiler ile ağ bileşenlerini (switch,router,firewall vb.) keşfeden, performans metriklerini toplayan, L2/L3 cihaz ilişkilerini gösteren, ağ haritalaması ve raporlamasını yapan yazılımlar bütünüdür. NPM ürünleri ağdaki cihazların sensörleri aracılığıyla elde ettiği performans metriklerini ve hata mesajlarını raporlayabilir ve alarma dönüştürebilir, cihaz konfigürasyon yedeğini saklar ve güvenlik standartlarına uyumluluğunu kontrol eder.

Paket Tabanlı Ağ ve Uygulama İzleme (Packet Based Network and Application Monitoring):

Paket tabanlı ağ ve uygulama performansı izleme çözümleri, ağ cihazlarından(switch,router,firewall vb.) port aynalama teknolojileri (SPAN,TAP,Packet Broker vb.) ile toplanan paketleri analiz eden pasif izleme ve gözlenebilirlik yazılımlarıdır.

Bu tür yazılımlar temel TCP ve UDP paket analiz yöntemlerini kullanır, toplanan paketler üzerinden ağ ve uygulama performansını görselleştirir, sorun teşhisi ve çözümünü hızlandırır. Yönlendirilen ağ paketlerinin bir kopyasını pcap vb. formatlarda saklar ve ihtiyaç halinde indirmeye olanak tanır.

Çok sayıda bileşenden oluşan uygulamalarda yaşanan yavaşlıklarda, katmanlar arasında izolasyonunu sağlar ve kök sebep analizine katkıda bulunur. Servisi oluşturan uygulamaların cevap sürelerini ağ perspektifinden inceler, toplam cevap süresini oluşturan bileşenlerin alt kırılımlarını sunar.

Analiz edilen ağ paketlerinden TCP soket detaylarını gösterir. Ağ hata mesajlarını raporlar, DNS sorgu detaylarını gösterebilir. Toplanan trafik içeriğindeki SSL/TLS trafik ve sertifika detayını sunar.

Toplanan TCP trafik içeriğindeki http/https protokolleri ile çalışan web uygulamalarını L7 katmanında analiz eder sayfa/URL çağrılma adeti, http dönüş kodu, sayfa yüklenme süresini vb. çıktıları gösterebilir.

Veritabanı analiz yeteneği sayesinde ağ paket içeriğindeki SQL sorgu detaylarını gösterebilir.

Sistem İzleme (Infra Monitoring):

Altyapı izleme, sunucular, sanal makineler, konteynerler, veritabanları ve diğer arka uçtaki sağlık ve performans sistemlerinizdeki sorunları izlemenize, belirlemenize ve hızla düzeltmenize yardımcı olan bir yazılımdır. İdari ekiplerin sistemlerinin nasıl performans gösterdiğine ilişkin CPU,RAM ve Disk kullanımı gibi canlı bilgileri görmesine olanak sağlayarak işletmenin çalışır durumda olmasını sağlar.

Olay İzleme (Event & Log Monitoring):

Bir bilgisayar sistemi, ağ veya uygulamanın faaliyetlerini, olaylarını ve kayıtlarını düzenli olarak takip etmek ve analiz etmek amacıyla kullanılan bir bilgi teknolojileri uygulamasıdır. Bu yöntem, bir sistemde meydana gelen olayları, hataları, kullanıcı etkileşimlerini, ağ trafiğini ve diğer önemli bilgileri kaydederek, organizasyonlar için güvenlik, hata ayıklama ve performans izleme gibi bir dizi amaç için kritik veriler sağlar.

Gözlemlenebilirlik (Observability):

Konsalt olarak genel izleme bakış açımız ve katmanları aşağıdaki resimdeki gibidir.

Dağıtılmış Sistem Gözlemlenebilirliği (Distributed System Observability):

Büyük ve karmaşık dağıtılmış sistemlerin davranışını izlemek, anlamak ve sorunları hızla tanımak için kullanılır.

Servis Ağacı (Service Tree):

Servis ağacı, genellikle büyük bir organizasyonun veya işletmenin sunduğu hizmetleri ve bu hizmetlerin hiyerarşisini göstermek amacıyla kullanılan bir organizasyonel yapıdır. Bu ağaç, hizmetlerin kategorilere, alt kategorilere ve alt hizmetlere ayrılmasını içerir ve böylece organizasyonun hizmet portföyünü düzenler ve görsel bir temsil sunar. Servis ağacı, müşterilere veya paydaşlara sunulan hizmetlerin karmaşıklığını azaltırken, organizasyon içinde hizmet yönetimini kolaylaştırır. Her bir hizmet, ağacın bir dalı olarak temsil edilir ve bu yapı, organizasyonun hizmetlerinin ne kadar kapsamlı ve nasıl bir hiyerarşi içinde düzenlendiğini gösterir. Bu, hizmetlerin daha iyi anlaşılmasını, yönetilmesini ve geliştirilmesini kolaylaştırır.

Anomali Algılama (Anomaly Detection):

Normalden sapmaları tanımlayarak ve anormal durumları tespit ederek hataları ve performans sorunlarını hızla tespit etmek için kullanılır.

Olay Kökeni Analizi (Root Cause Analysis):

Sorunların nedenlerini bulmak için sistemlerdeki değişiklikleri ve etkileşimleri izlemek ve analiz etmek amacıyla kullanılır.

Büyük Veri Havuzu ( Data Lake)

Büyük Veri Havuzu (Data Lake), büyük miktarda veriyi depolamak, işlemek ve analiz etmek amacıyla kullanılan bir veri depolama yaklaşımını temsil eder. Data Lake, geleneksel veri depolama sistemlerinden farklı olarak veriyi yapılandırılmamış, yarı yapılandırılmış ve yapılandırılmış formlarda depolama yeteneği sunar. Bu, çeşitli veri kaynaklarından farklı veri türlerini, biçimlerini ve formatlarını kolayca bir araya getirmeyi mümkün kılar. Genellikle bulut tabanlı veya yerel veri merkezlerinde kullanılan Data Lake, büyük veri analizi, iş zekası ve yapay zeka uygulamaları için büyük fayda sağlar. Veriyi sakladığı gibi, verinin işlenmesi ve analiz edilmesi amacıyla bu veriye erişim sağlayan birçok araç ve platformla entegre edilebilir, böylece organizasyonlar daha fazla içgörü elde edebilir ve veriye dayalı kararlar alabilir.

Data Lake, organizasyonların büyük miktardaki veriyi maliyet etkin bir şekilde saklamalarını ve analiz etmelerini sağlayan bir esneklik sunar. Ancak, veri kalitesi, güvenlik ve erişim kontrolü gibi bazı zorlukları da beraberinde getirebilir. Veri Lake’lerini etkili bir şekilde yönetmek ve kullanmak, organizasyonlar için doğru veri stratejileri ve yönetim politikalarının geliştirilmesini gerektirir.

AIOPS

AIOps (Artificial Intelligence for IT Operations) kavramı, bilgisayar sistemlerinin ve ağların yönetimi için yapay zeka ve otomasyonun kullanılmasını ifade eder. Geleneksel olarak, büyük ölçekli IT altyapılarının izlenmesi, sorunların tespiti ve çözümü, genellikle insan yöneticiler tarafından manuel olarak gerçekleştirilirdi. Ancak AIOps, bu süreçleri otomatikleştirmek ve hızlandırmak için yapay zeka, makine öğrenimi ve büyük veri analitiği gibi teknolojileri kullanır. AIOps, anormal durumları tespit ederek ve öngörücü analizler yaparak operasyonel etkinliği artırır, hataları azaltır ve daha hızlı yanıtlar sağlar. Bu, büyük ölçekli ve karmaşık IT altyapılarını daha verimli ve güvenilir bir şekilde yönetmek için önemli bir araç haline gelmiştir.

Konsalt Observability Ürünler

Konsalt aşağıdaki resimdeki ürünler ile ilgili uzman kadrosu ile çözümler sunmaktadır. Müşterilerimizin ihtiyaçlarına göre analizler yapılarak her bir katman için ya da toplu olarak çözümler sunmaktadır.