Drei Säulen des Monitoring

Die Migration in die Cloud nimmt Fahrt auf. Und mit zunehmender Digitalisierung der IT wachsen auch die Anforderungen an ein modernes Monitoring. Nicht selten erfolgt die Umstellung von IT-Systemen in Phasen. Bestehende Systeme laufen weiter, während gleichzeitig cloudbasierte Systeme etabliert werden sollen: Unter Produktionsbedingungen. Detailliertes Monitoring kann das reibungslose Zusammenspiel aller Technologien gewährleisten und das Konzept "Cloud" nutzbar machen.

Funktionsmonitoring

Beim "ganzheitlichen" Monitoring übernimmt das klassische (Funktions-) Monitoring die zentrale Funktion des Leitstandes. Funktionsmonitoring dokumentiert laufend den Status von Hardware und Diensten. Sobald das System bestimmte Schwellwerte erreicht, erzeugt das Funktionsmonitoring eine Nachricht und gibt sie an relevanter Stelle aus. Dependencies — Flapping — Downtimes: Gutes Funktionsmonitoring berücksichtigt Abhängigkeiten in den ermittelten Daten. Es interpretiert rasch wechselnde Zustände korrekt und ermöglicht einen umsichtigen Umgang mit Abschaltzeiten.

Metric Monitoring

Die Cloud bringt große Mengen an Performancedaten aller Systembereiche hervor. Die Daten werden in Echtzeit erfasst, indiziert und als TimeSeriesDB gespeichert. Die Analyse ermittelt Trends und Relationen, indem sie simultan auf Performancedaten, auf Werte des Funktionsmonitoring und auf Ergebnisse der Loganalyse zugreift. Wird das Resultat verständlich visualisiert, dann kann auch ein Außenstehender die richtigen Schlüsse daraus ziehen. Gleichzeitig werden Unregelmäßigkeiten automatisch an das Funktionsmonitoring gemeldet, um eine direkte Reaktion zu veranlassen.

Logmonitoring

IoT und Cloud haben den hohen Standards des europäischen Datenschutzes zu entsprechen. Besonders wenn persönliche und technische Daten miteinander in Berührung kommen, ist Sorgfalt gefragt. Für das Logmonitoring werden Logdateien unterschiedlicher Herkunft normalisiert und zentral gespeichert. Das erleichtert die technische Absicherung und Anonymisierung. KI-Technologien scannen Logs auf Korrelationen und Anomalien und liefern dem Funktionsmonitoring die Grundlage für entsprechende Reaktionen.

Im Monitoring für die Cloud übernimmt das Funktionsmonitoring die Stellung eines Leitstandes. Ergebnisse aus Metrik und Loganalyse fließen hier mit ein.

Reibungsloses Zusammenspiel für Ihr Business

Ihre Investition in ein funktionierendes Monitoring trägt schnell Früchte.
Ihre IT wird besser skalierbar und läuft stabiler.
Antizipative Mechanismen senken die Ausfallzeiten.
Ihre IT-Prozesse werden für mehr Menschen nachvollziehbar, Komplikationen werden besser erkannt.
Verständliche Analysen erleichtern das Feedback zwischen „Dev“ und „Ops“.

Die Technologien

Die zentralen Anforderungen an wettbewerbsfähige IT sind schnell genannt:

  • Qualitätvoller, transparenter Code
  • Detaillierte Automatisierbarkeit
  • Freie und einfache Handhabung

Nüchtern betrachtet führt am konsequenten Einsatz von OpenSource kein Weg vorbei.
open*i empfiehlt daher die gezielte Kombination von drei offenen Technologien. Da sie den OS-Standards entsprechen, können sie um weitere Speziallösungen erweitert werden.

Funktionsmonitoring mit Icinga

Das wichtigste Enterprise-Monitoring System der OpenSource-Welt ist Icinga2. Sein modularer Aufbau und seine nahtlose Skalierbarkeit sind schlagkräftige OS-Eigenschaften.

Features:

  • Hochverfügbar
  • Satelliten-Konzept
  • Loadbalancing
  • Anbindung an CMDBs
  • Erweiterbares, integrierendes Web-GUI
  • Nutzerfokussiert

icinga

Metric Monitoring mit InfluxDB

Hochperformante Timeseries-Datenbanken ermöglichen es, Performancedaten über einen langen Zeitraum zu speichern. Damit können SLAs überprüft und TrendAnalysen erstellt werden.

InfluxDB ist eine robuste TimeseriesDB. Sie ist schlanker als Grafite und OpenTDSB.

Grafische Auswertungen sind über den populären Visualisierer Grafana möglich.

Influx

Logmonitoring mit ELK

ELK steht für die Hauptbestandteile des Lösungsstacks von elastic, Elasticsearch – Logstash – Kibana:

  • Elasticsearch – skalierende Search-Engine und Datastore
  • Logstash – sammeln und verarbeiten von Loginformationen unterschiedlicher Quellen
  • Kibana – visualisieren

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