Медленная работа приложений и простои серьезно влияют на удовлетворенность клиентов, вызывают перебои в бизнес-процессах и могут отражаться на выручке. Когда критически важное приложение дает сбой в сложной распределенной среде, главная трудность заключается в том, чтобы быстро определить первопричину. Во время инцидентов высокой важности ИТ-команды оказываются в ситуационных комнатах для диагностики, где снова и снова возникает один и тот же вопрос: проблема находится в базовой инфраструктуре или в самом приложении?
При традиционном подходе сетевые, инфраструктурные и DevOps-команды вынуждены работать изолированно. Они используют разные инструменты и разрозненные наборы данных, не имея сквозной видимости. В результате возникает изматывающий цикл обмена сообщениями туда и обратно. Поиск первопричины превращается в тяжелый и медленный процесс, который занимает дни, а иногда и недели. Устаревшие балансировщики нагрузки, хотя и видят транзакции как со стороны клиента, так и со стороны сервисов, способны предоставлять только фрагментированные метрики.
Как Avi ускоряет диагностику с помощью App Health Score
Программно-определяемая архитектура балансировки нагрузки Avi является основой его аналитического преимущества. Avi собирает полную телеметрию на уровне транзакций по каждому потоку и показывает ее в единой панели управления. Благодаря этому разрозненные команды получают доступ к одной и той же сквозной аналитике задержек приложения на стороне клиента, сервера и самого приложения. Все участники могут быстро и точно определить первопричину узких мест производительности или угроз безопасности. Рассмотрим подробнее.
Сокращение Mean Time to Innocence (MTTI) за счет детальной аналитики:
Avi Analytics сводит данные о производительности приложений в понятные оценки здоровья от 0 до 100. Avi App Health Score дает комплексную оценку общего состояния приложения или виртуального сервиса, объединяя показатели производительности, доступности ресурсов, аномального поведения и факторов риска безопасности. Эти оценки дают администраторам практические подсказки и позволяют быстро находить проблемы прямо на панели управления. Например, желтая оценка 72 для «confluence prod» сразу указывает на деградацию сервиса из-за базовых ресурсов и подсвечивает критические проблемы вместе с релевантной диагностической информацией.
Кроме того, Avi Analytics существенно сокращает MTTI, предоставляя детальную видимость каждой транзакции приложения. Централизация этих метрик в единой панели помогает кросс-функциональным командам сразу понять, что задержка 75 мс возникает в приложении, а не в сети или на стороне клиента. Такой подход на основе данных сокращает длительный триаж и позволяет организациям с высокой точностью определить конкретный источник проблем производительности.
Повышение устойчивости приложений благодаря встроенной веб-безопасности:
Интегрируя сведения о безопасности непосредственно в App Health Score, Avi улучшает защиту приложений за счет встроенного web application firewall (WAF). Аналитика платформы в реальном времени выявляет частые ошибки соединений и отмечает сложные веб-атаки, включая DDoS-атаки: от обнаружения до автоматического смягчения последствий проходят минуты. В результате устойчивость приложений повышается, а высокая доступность и производительность сохраняются даже при большой нагрузке или целевых веб-угрозах.
Минимизация простоя приложений за счет выявления временных проблем:
Avi ускоряет анализ первопричин, используя глубокую историческую аналитику и избавляя команды от необходимости ждать, пока периодическая проблема повторится. Традиционным аппаратным балансировщикам нагрузки почти невозможно находить временные аномалии уровня «иголка в стоге сена», тогда как подробные журналы транзакций Avi позволяют инженерам переходить к конкретным IP-адресам серверов пула и выявлять исчерпание ресурсов виртуальных машин, то есть базовую проблему на стороне приложения.
Преимущество Avi Analytics: аналитика задержек приложений
Устаревшие балансировщики нагрузки уже не соответствуют требованиям современных приложений к производительности, гибкости и масштабируемости. Диагностика проблем производительности приложений стала реактивным и утомительным процессом. Avi собирает аналитику прямо из трафика и предоставляет единый «источник истины», который сокращает длительный операционный триаж между сетевыми, безопасностными и прикладными командами.
Программно-определяемая архитектура: Avi обеспечивает глубокую видимость в реальном времени, разделяя централизованную плоскость управления и распределенную плоскость данных. Avi развертывается как виртуальные машины рядом с вычислительной инфраструктурой. Он собирает детальную телеметрию из потока трафика и дает комплексную аналитику со сквозной видимостью из одной консоли, чтобы ускорять диагностику, автоматизировать масштабирование и заранее поддерживать высокую производительность приложений.
Полнота данных и охвата: Avi Controller непрерывно агрегирует более 700 метрик производительности из распределенных балансировщиков нагрузки. Используя высокопроизводительные вычислительные ресурсы, Avi обрабатывает крупное озеро телеметрических данных и применяет расширенные ML/AI-выводы для анализа паттернов и аномалий. Avi Analytics преобразует инфраструктурные данные в практические сведения о приложениях, позволяя ИТ-командам перейти от реактивного устранения неполадок к проактивной оптимизации.
Контекст VCF без сложной настройки: Avi глубоко и нативно интегрируется с частным облаком VCF. Благодаря контексту рабочих нагрузок VCF Avi обеспечивает согласованную видимость для виртуальных машин и контейнеров. Такая контекстная осведомленность связывает доставку и безопасность приложений с инфраструктурой, уменьшает слепые зоны и упрощает балансировку нагрузки в VCF.
Как крупная финансовая организация сократила количество заявок на 90%
Сетевые команды одной очень крупной финансовой организации до внедрения Avi Analytics постоянно были перегружены большим накопившимся объемом заявок на диагностику приложений. Ограниченная видимость, которую давали устаревшие балансировщики нагрузки, приводила к тому, что все проблемы приложений направлялись сетевым командам, даже если сеть не была их причиной. Это создавало серьезное узкое место: операционные специалисты обрабатывали почти все заявки.
После развертывания Avi Analytics организация предоставила более чем 50 DevOps-командам прямой доступ к единой аналитической панели. Команды получили практические сведения по более чем 90 000 виртуальных IP-адресов и смогли самостоятельно диагностировать, находится ли причина проблемы в приложении или в сети.
Переход к современной балансировке нагрузки на основе аналитики привел к резкому сокращению количества заявок, связанных с приложениями, которые попадали в сетевую команду: их стало меньше на 90%. В результате операционные специалисты смогли перераспределить ресурсы с обработки заявок на более ценные стратегические проекты, что показывает явное преимущество такого подхода по сравнению с традиционной балансировкой нагрузки.
RSS
