Die Heinzelmännchen der Zukunft: Ohne Mütze, dafür mit künstlicher Intelligenz
Stefanie Berger
Software und Webapplikationen werden stets komplexer. Zusätzlich steigen die Erwartungen der Enduser zu deren Performance, Funktionalität und Erreichbarkeit. Um diesen Anforderungen gerecht zu werden, setzen wir auf Application-Performance-Monitoring-Tools. Diese geben einen tiefen Einblick in die Qualität der Lösungen und unterstützen uns bei der Überwachung der Systeme – neu mit künstlicher Intelligenz.
Die Suche nach der Nadel im Heuhaufen
Eine moderne Webanwendung besteht aus einer Vielzahl von Services, die individuell konfiguriert und in verschiedenen Umgebungen betrieben werden. Dass es in einem derart komplexen Setting zu Leistungsproblemen und Softwarefehlern kommen kann, liegt auf der Hand. Deshalb beraten wir unsere Kunden zu Performance-Themen, und dies sowohl proaktiv als auch reaktiv.Reaktiv tun wir dies, wenn bei unseren Kunden bereits Performance-Probleme bestehen und sich das Kundenerlebnis auf der Webseite dadurch verschlechtert hat. Dieses eingeschränkte Kundenerlebnis manifestiert sich zum Beispiel in Form von längeren Ladezeiten oder Unterbrüchen. Die Ursachen dafür können unterschiedlicher Natur sein: Ein Release auf dem System oder auf den Umsystemen, falsche Konfigurationen oder Probleme auf der Infrastruktur sind denkbar. Was auch immer der Grund für die Beeinträchtigung ist, er muss in jedem Fall rasch eruiert werden. In der Zeit vor intelligenten Application-Performance-Monitoring-Tools mussten wir dazu unzählige Systemlogs durchforschen – ein Unterfangen, das dem Suchen der Nadel im Heuhaufen gleichkommt.Proaktiv unterstützen wir Kunden im Rahmen von Last- und Performance-Tests. Hierbei werden unter der Berücksichtigung der zu erwartenden Anzahl an User Lasttests auf dem System durchgeführt. Dafür wird das System einem Vielfachen des zu erwarteten Traffics ausgesetzt. Für einen E-Commerce-Kunden, der jeweils im Herbst in eine umfassende Marketingkampagne investiert und deshalb wissen möchte, ob die Plattform dem daraus folgenden Ansturm standhält, durften wir im August dieses Jahres solche Lasttests durchführen. Lasttests wie diese realisieren wir grundsätzlich ca. zwei Monate vor der zu erwartenden Lastspitze, damit Anpassungen an Code, Infrastruktur oder Umsystemen beizeiten gemacht werden können. Insgesamt gilt, ob reaktiv oder proaktiv: Für sämtliche Performance-Analysen setzen wir diverse Tools ein, um ein umfassendes Bild über die gegenwärtige Situation zu erhalten. Performance-Probleme und Softwarefehler sollen frühzeitig erkannt und mit dem negativen Kundenerlebnis assoziiert werden.
Mit Dynatrace die Übersicht behalten
Grosse Fortschritte bei der Analyse von Performance-Problemen und Softwarefehlern haben wir mit dem Einsatz von Dynatrace gemacht. Dynatrace ist eine All-in-One-Application-Performance-Monitoring-Lösung (APM), die als einzige auf dem Markt die Überwachung von Software und Infrastruktur mit dem Kundenerlebnis vereint. So werden nicht nur die Performance und die Funktionalitäten der verschiedenen Server-Infrastruktur-Komponenten überwacht, sondern es werden sämtliche Aspekte und Abhängigkeiten in Bezug auf das Kundenerlebnis analysiert. Ist dieses negativ, weil ein User einer Webseite eine Aktion nur noch eingeschränkt oder gar nicht ausführen kann, findet Dynatrace in Sekundenschnelle die Ursache dafür.
Bei unserem oben erwähnten E-Commerce-Kunden, bei dem wir erste Lasttests durchgeführt hatten, konnten wir aus den Resultaten des Monitorings und in unseren Systemlogs erkennen, dass die Plattform zum Zeitpunkt des ersten Tests der zu erwarteten Last nicht gewachsen sein würde. Wo die genaue Ursache für den Ausfall des Teilsystems unter Hochlast gelegen hat, konnten wir allerdings nicht eruieren. Erst als wir beim zweiten automatisierten Lasttest das APM-Tool Dynatrace im Betrieb hatten, konnten wir in kurzer Zeit erkennen, dass eine der Schnittstellen zu einem Fremdsystem zu langsam antwortete. Dadurch wurde das System so stark belastet, dass die Server nicht mehr reagieren konnten. Aufgrund des Tests mit Dynatrace konnten wir im Anschluss den Code und die Infrastruktur anpassen.
Was zeichnet das APM Dynatrace aus?
Der hohe Automatisierungsgrad ist eines der Hauptmerkmale von Dynatrace. Dynatrace automatisiert die Instrumentierung der Umgebung sowie die grafische Darstellung der gewünschten Metriken. Es erkennt sämtliche Services, Prozesse und Abhängigkeiten ohne manuelles Eingreifen durch eine Administratorin oder einen Administrator. Durch künstliche Intelligenz erkennt Dynatrace, was eine normale Auslastung und die Funktionsweise einer Plattform ist, und identifiziert die damit verbundene Standard-Performance. Bei Anomalien kann Dynatrace die Zusammenhänge sowie die Auswirkungen auf den Enduser feststellen und alarmiert die verantwortlichen Personen. Beim dauerhaften Einsatz von Dynatrace auf den Plattformen unserer Kunden erkennen wir Performance-Probleme also nicht nur reaktiv, sondern auch proaktiv. So gesehen arbeitet Dynatrace ähnlich wie die sagenumwobenen Heinzelmännchen: zwar ohne Mütze, allerdings genauso «unbemerkt und still» – und darüber hinaus mit künstlicher Intelligenz.
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