Cloud, Dynatrace estende il data lakehouse Grail a nuove tipologie dati

Grazie all’estensione il data lakehouse Grail è in grado di memorizzare e analizzare l’enorme volume e varietà di dati provenienti dagli ecosistemi,

automazione cloud

Dynatrace ha esteso il data lakehouse Grail della sua piattaforma oltre i log e gli eventi legati al business con l’obiettivo di offrire supporto per metriche, trace distribuite e topologia e dipendenze multicloud. Questo aumenta la capacità di Grail di memorizzare, elaborare e analizzare l’enorme volume e varietà di dati provenienti dai moderni ecosistemi cloud mantenendone il contesto. Anche senza doverne impostare preventivamente la struttura o ripristinarlo dall’archivio.

Più collaborazione tra i team di sviluppo e di business

Dynatrace ha inoltre rilasciato una nuova esperienza utente per la sua piattaforma di software intelligence. Questa novità è dotata di potenti funzionalità di rappresentazione dei dati e di un’interfaccia visiva per una maggior collaborazione tra i team di sviluppo e di business. Questa UX alimenta Dynatrace Notebooks, nuova funzionalità con documenti interattivi che consente ai team IT, di sviluppo, sicurezza e business di collaborare utilizzando codice, testo e contenuti multimediali. Funzionalità in grado di creare, valutare e condividere insight derivanti da progetti di analisi esplorativa basati sull’intelligenza artificiale causale.

Il data lakehouse Grail

Queste nuove funzionalità aggiungono alle potenti analisi già disponibili nella piattaforma Dynatrace, l’analisi dei grafici alimentata dall’AI per query personalizzate. In questo modo si ottengono risposte immediate e precise per una serie illimitata di casi d’uso BizDevSecOps.

  • Proteggere clienti e brand conducendo analisi forensi sulla sicurezza delle applicazioni per identificare, ridurre e prevenire le violazioni dei dati.
  • Migliorare la soddisfazione del cliente e contribuire a massimizzare i ricavi facendo ricerche sugli utenti dell’e-commerce, che non sono stati in grado di finalizzare il check-out a causa di un’interruzione del servizio.
  • Consentire operazioni multicloud più efficienti prevedendo prestazioni e utilizzo del cloud nel tempo.

Gli svantaggi del monitoraggio tradizionale

Secondo una ricerca https://www.dynatrace.com/info/cio-report-data-at-scale/, il 71% dei Cio ritiene che l’esplosione di dati prodotti da stack tecnologici multicloud e cloud-native vada oltre la capacità umana di gestione. Le soluzioni di monitoraggio tradizionali mancano della flessibilità, della velocità e della scalabilità necessarie per un’analisi precisa e in tempo reale in questi ecosistemi. Si basano su dati campionati e incomplete.

Esteso il data lakehouse Grail

Quindi non possono rappresentare le relazioni dinamiche tra milioni e miliardi di componenti distinti nelle moderne architetture cloud. Inoltre, non dispongono di funzionalità che consentano ai team di sviluppo, sicurezza e business di collaborare a progetti di analisi dei dati. Mentre la piattaforma Dynatrace, grazie alle nuove funzionalità di graph analytics, risponde a queste esigenze.

Eseguire query personalizzate

Bernd Greifeneder, fondatore e Chief Technical Officer di Dynatrace
La capacità di condurre analisi esplorative basate sull’AI causale su petabyte di dati unificati di osservabilità, sicurezza e business moltiplica il valore di queste informazioni per i nostri clienti. Ora possono eseguire query personalizzate che sfruttano i grafi diretti (digrafi) che riflettono topologia e dipendenze dell’ecosistema, continuamente aggiornate, per ricavare risposte con causalità. Queste risposte sono molto più precise dei risultati dell’analisi dei dati correlati e consentono analisi proattive e reattive più potenti per un ampio numero di casi d’uso e automazione di BizDevSecOps.

La nuova esperienza utente di Dynatrace, che presenta dashboard e notebook collaborativi, è ottimizzata per la collaborazione tra team e per l’interpretazione e la visualizzazione dei dati nel contesto. Ciò consente alle persone di tutta l’organizzazione di prendere decisioni basate sui dati. Inoltre trasforma le enormi quantità di dati dei cloud moderni in una miniera d’oro per ottenere risposte precise e automazione intelligente.