在今天的 Perform 2020 大會上，Dynatrace 宣布了其一體化軟件智能平台中的下一代基礎設施監控模塊。 最新一代平台將包括增強的人工智能、擴展的開箱即用的可觀察性以及從日誌事件創建自定義指標的能力等升級。 該公司還宣布通過其可解釋的人工智能引擎 Davis 擴大對 Kubernetes 的支持，現在自動攝取額外的 Kubernetes 事件和指標，使其能夠實時提供有關 Kubernetes 集群、容器、和工作量。
在今天的 Perform 2020 大會上，Dynatrace 宣布了其一體化軟件智能平台中的下一代基礎設施監控模塊。 最新一代平台將包括增強的人工智能、擴展的開箱即用的可觀察性以及從日誌事件創建自定義指標的能力等升級。 該公司還宣布通過其可解釋的人工智能引擎 Davis 擴大對 Kubernetes 的支持，現在自動攝取額外的 Kubernetes 事件和指標，使其能夠實時提供有關 Kubernetes 集群、容器、和工作量。
在過去幾年中，許多公司已經從傳統數據中心轉向某種形式的混合和/或多雲方法。 大多數公司也在利用微服務。 綜上所述，利用現有的監控工具變得越來越困難。 這導致許多公司開發自己的工具，這會帶來一系列問題。 Dynatrace 對其基礎設施監控模塊進行了增強以解決上述問題。
Dynatrace 基礎設施監控模塊的新增強功能包括：
- 針對雲原生環境擴展開箱即用的可觀察性——Dynatrace 現在自動從其他來源獲取數據，包括新的 AWS 和 Azure 服務、Kubernetes 原生事件、Prometheus OpenMetrics 和 Spring Micrometer 指標。 這提供了開箱即用的、全面的大規模可觀察性，以及更精確的答案，可以在多雲環境中更快地解決問題、提高生產力和快速創新。
- 來自日誌監控的自定義指標和事件——Dynatrace 平台現在可以根據日誌數據創建自定義指標和事件，因此組織可以將基礎架構的可觀察性擴展到寫入日誌文件的任何應用程序、腳本或進程。 這有助於工具整合併減少手動管理所涉及的成本和工作量。
- 更智能的基礎設施監控——Dynatrace Davis AI 引擎現在自動為所有基礎設施性能和可靠性指標提供閾值和基線算法，擴展根本原因分析並使組織能夠輕鬆擴展基礎設施監控，而無需在動態雲環境中進行手動配置。 因此，組織可以實時獲得精確的答案，支持更快的創新，同時確保基礎設施的性能和可用性。
容器在過去幾年真正起飛。 超過三分之二的組織使用某種形式的容器，我們只能預計這個數字會增長。 Kubernetes 是一個容器編排系統，它已經超越了所有其他系統，並且是迄今為止最受歡迎的。 隨著 Kubernetes 變得越來越無所不在，管理它們或簡單地使用儀表板查看某些指標的能力可能會變得困難。 搭載在上面。 Dynatrace 增強了其平台以進一步支持 Kubernetes，同時使全棧可觀察並向平台添加 AI。
Dynatrace 平台對 Kubernetes 環境的支持的主要增強包括：
- 精確的、人工智能驅動的答案——戴維斯已經豐富了攝取額外的 Kubernetes 事件和指標的能力，包括跨集群、容器和運行時的狀態變化、工作負載變化和關鍵事件。 因此，Dynatrace 可以更好地了解整個 Kubernetes 堆棧（從集群到容器）以及內部運行的工作負載的所有依賴關係和關係。 這進一步使 Dynatrace 能夠提供大規模的全堆棧可觀察性，並提供更精確的、人工智能驅動的答案，從而顯著簡化 Kubernetes 的推出和管理。
- 新的雲應用程序和微服務分析功能——借助 Dynatrace，組織現在可以了解和優化 Kubernetes 資源利用率，使管理員和應用程序所有者能夠主動識別和解決性能問題並改善業務成果。
- 擴展的自動容器檢測——Dynatrace 現在自動發現、檢測和映射 Kubernetes 環境中的異構容器技術，包括基於 Docker、CRI-O 和容器的實現。 這使得即使是最大的容器化環境也能輕鬆部署和管理。 新的容器資源使用分析還為組織使用的容器運行時範圍提供了更廣泛的覆蓋範圍。
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