München, 5. Februar 2020 – Dynatrace, die „Software Intelligence Company“, hat neue Erweiterungen für den Kubernetes-Support auf der Konferenz Perform 2020 vorgestellt. Die Dynatrace KI-Engine Davis integriert nun automatisch zusätzliche Kubernetes-Events und -Metriken. Somit liefert sie in Echtzeit präzise Antworten auf Performance-Probleme und Anomalien über den gesamten Stack von Kubernetes-Clustern, Containern und Workloads hinweg. Zudem kann Dynatrace jetzt auch heterogene Container-Technologien innerhalb von Kubernetes automatisch erkennen, instrumentieren und abbilden. Dies vereinfacht das Implementieren und Verwalten selbst der größten und vielfältigsten containerisierten Umgebungen und somit die IT-Journey in Cloud-native Umgebungen.

Laut einer aktuellen CIO-Studie nutzen bereits 68 Prozent der Unternehmen Container. Dabei erwarten 86 Prozent eine vollständige Installation innerhalb von zwölf Monaten. Kubernetes entwickelt sich zum beliebtesten Container-Orchestrierungssystem. Da Unternehmen ihre Kubernetes-Anwendungen und -Microservices in der Produktion skalieren, ist es aufgrund der dynamischen und verteilten Natur dieser Umgebungen unmöglich geworden, sie einfach über Metriken und Dashboards zu verstehen und zu verwalten. Dies erfordert eine umfassende Transparenz, in Kombination mit präzisen KI-basierten Antworten, über die Kubernetes-Plattform, -Container und -Workloads hinweg.

„Wir haben Dynatrace speziell zur Unterstützung von Multi-Cloud- und Microservices-Architekturen neu erfunden, um präzise Antworten über Anwendungen und Infrastrukturen in diesen Umgebungen in Echtzeit und skalierbar zu liefern“, so Steve Tack, SVP of Product Management bei Dynatrace. „Unsere KI-Engine Davis integriert nun automatisch zusätzliche Kubernetes-Metriken, wodurch Dynatrace noch intelligenter in Bezug auf Cluster und Container wird. Damit ist sie die einzige Lösung, die präzise Antworten auf Probleme und Anomalien über den Full Stack hinweg gibt – von der Plattform bis zu den darauf laufenden Workloads. Letztlich versetzt dies unsere Kunden in die Lage, die Komplexität in Kubernetes-Umgebungen schnell und effizient zu bewältigen.“

„In der dynamischen Cloud-Umgebung ist es entscheidend, dass wir Transparenz für den vollständigen Stack erhalten, damit wir die Performance kontinuierlich verstehen und optimieren können“, sagt Takuya Tonaru, Product Owner bei Yahoo! Japan. „Dynatrace ermöglicht uns genau dies, indem es automatisch sowohl tiefe Einblicke in die Ressourcenauslastung und Performance bietet als auch über seine KI-Engine Davis Probleme und Anomalien in unserer gesamten Web-Scale-Cloud erkennt. So können wir unsere Zeit dazu nutzen, ein besseres Erlebnis für unsere Kunden zu bieten, statt Fakten aus einzelnen Tools für die Analyse von Leistungseinbußen zu sammeln.“

Zu den wichtigsten Verbesserungen der Dynatrace-Plattform für die Unterstützung von Kubernetes-Umgebungen gehören:

  • Präzise, KI-basierte Antworten – Davis kann nun zusätzliche Kubernetes-Events und -Metriken aufnehmen, einschließlich Status- und Workload-Änderungen sowie kritische Ereignisse über Cluster, Container und Runtimes hinweg. So versteht Dynatrace besser alle Abhängigkeiten und Beziehungen im gesamten Kubernetes-Stack, von Clustern bis hin zu Containern, und die darin laufenden Workloads. Dadurch kann Dynatrace nun skalierbare Full-Stack-Transparenz bieten sowie präzisere, KI-basierte Antworten liefern, um das Roll-out und das Management von Kubernetes deutlich zu vereinfachen.
  • Neue Analysefunktionen für Cloud-Anwendungen und Microservices – Mit Dynatrace können Unternehmen jetzt die Ressourcenauslastung von Kubernetes verstehen und optimieren. Dies ermöglicht es Administratoren und Application-Ownern, Performance-Probleme zu erkennen und zu lösen sowie die Geschäftsergebnisse proaktiv zu verbessern.
  • Erweiterte automatische Container-Instrumentierung – Dynatrace kann nun automatisch heterogene Containertechnologien in Kubernetes-Umgebungen erkennen, instrumentieren und abbilden. Dazu gehören auch Implementierungen auf Basis von Docker, CRI-O und Containern. Dadurch lassen sich selbst die größten containerisierten Umgebungen einfach implementieren und verwalten. Die neue Nutzungsanalyse für Container-Ressourcen bietet auch eine breitere Abdeckung der von Unternehmen genutzten Container-Runtimes.