Инструментарий OpenTelemetry дает организациям гибкость в сборе телеметрии. Получение отдачи от этих инвестиций зависит от того, что будет дальше: насколько эффективно команды смогут управлять растущими объемами данных и превращать эту телеметрию в надежные ответы.
Поскольку ИИ становится частью процесса разработки и эксплуатации ПО, командам и ИИ-агентам нужен контекст вокруг телеметрии, которую они получают, чтобы понять, что произошло, и решить, что делать дальше. Dynatrace добавляет этот контекст с помощью своего графа зависимостей в реальном времени и причинно-следственного ИИ (Causal AI), и теперь расширяет возможности анализа первопричин на сервисы, использующие OpenTelemetry.
Контролируйте свою телеметрию
По мере роста объемов телеметрии командам требуется контроль над тем, что они собирают, как обрабатывают и куда отправляют. Конвейеры телеметрии позволяют командам фильтровать, маскировать, обогащать и маршрутизировать данные перед анализом, помогая сократить ненужный объем, защитить конфиденциальную информацию и сохранить важные сигналы. Централизованное управление коллекторами помогает последовательно применять эти политики в различных средах.
Dynatrace объединяет все это воедино. Его OTel-Native Telemetry Pipeline помогает автоматизировать и управлять сбором и обработкой телеметрии в масштабе, чтобы оптимизировать затраты, максимизировать ценность данных и лучше соответствовать требованиям комплаенса.
Объединяйте данные и сохраняйте их контекст
Даже хорошо управляемую телеметрию становится сложнее использовать, когда логи, метрики и трассировки разбросаны по разным системам хранения. Сбор данных OpenTelemetry в едином хранилище данных (data lakehouse), таком как Dynatrace Grail, делает сигналы доступными для анализа и упрощает исследование различных типов телеметрии.
Но наличие данных в одном месте — это лишь часть уравнения. Понимание поведения системы также требует контекста: как сервисы связаны между собой и от чего они зависят. Топология Smartscape автоматически отображает эти взаимосвязи. Их сохранение помогает командам видеть, как проблема распространяется по среде, и обеспечивает контекст, необходимый для понимания того, где она возникла.
Понимайте свои данные с помощью анализа первопричин на базе ИИ
Когда данные хорошо организованы и хранятся в контексте, команды могут использовать их на протяжении всего жизненного цикла разработки ПО — от выявления проблем во время тестирования и проверки релизов до устранения неполадок в рабочей среде. Dynatrace Causal AI, часть Dynatrace Intelligence, помогает точно определить первопричину в сервисах OpenTelemetry, фронтендах и базах данных. Когда несколько сервисов в цепочке одновременно деградируют, их аномалии объединяются в единую «Проблему» (Problem), которая указывает на первопричину, вместо того чтобы оставлять команды с разрозненными проблемами в затронутых сервисах.
Это работает от отслеживаемого веб- или мобильного фронтенда через сервисы OpenTelemetry до баз данных, к которым они обращаются, включая облачные базы данных и базы данных, отслеживаемые с помощью расширения Dynatrace. Causal AI следует топологии Smartscape на данных Grail, используя фактические взаимосвязи между затронутыми компонентами, чтобы определить, где возникла проблема. Это дает командам первопричину, основанную на том, как связана их среда, а не просто еще один сигнал для исследования.
Результат — меньше шума, более быстрое выявление первопричин и меньше времени, затрачиваемого на сортировку затронутых сервисов. Сами сервисы OpenTelemetry могут быть определены как первопричина, так же как и отслеживаемый экземпляр базы данных, выдавший оповещение.
Используйте надежные инсайты с помощью агентного ИИ
Анализ первопричин предоставляет ИИ-рабочим процессам структурированную информацию о влиянии, источнике и причинно-следственных связях. По мере того как организации внедряют агентный ИИ, агентам требуются надежные доказательства того, что произошло, какие системы затронуты и почему. Будь то поддержка устранения неполадок, тестирование на устойчивость или доставка ПО, понимание причинно-следственных связей помогает агенту решить, какие действия предпринять и как оценить результаты.
Информация о первопричинах может предоставить агентам структурированный контекст о влиянии, выявленной первопричине и наблюдаемом причинном пути. Поведение агента, рекомендации и действия зависят от реализации агента, прав доступа и доступных данных.
Анализ первопричин делает операции умнее
Проект OpenTelemetry дает командам гибкость в инструментации своих приложений с помощью открытых стандартов. Благодаря тому, что Causal AI расширяет анализ первопричин на сервисы с инструментарием OpenTelemetry, команды могут проследить инцидент от затронутых сервисов до выявленной первопричины и увидеть, как распространялось его влияние. Тот же контекст дает ИИ-рабочим процессам все необходимое для реагирования на проблему и оценки результатов.
Начните работу с OpenTelemetry и Dynatrace
Готовы заставить свои данные OpenTelemetry работать? Следуйте нашему руководству по началу работы, чтобы подключить свои приложения и настроить прием телеметрии.
Впервые в Dynatrace? Начните бесплатную пробную версию. Поделитесь своими вопросами и отзывами в сообществе Dynatrace.
Будете на KubeCon в Солт-Лейк-Сити на этой неделе? Загляните на стенд Dynatrace, чтобы встретиться с командой и увидеть, как мы помогаем превращать сигналы OpenTelemetry в ответы и действия.
