Neue Funktionen in Splunk Observability für schnellere Entwicklung, Fehlerbehebung und Innovationen

Das letzte Jahr war ein sehr innovatives für Splunk, und wir freuen uns, neue Features vorstellen zu können, die DevOps-, IT Operations- und Softwareentwicklungsteams helfen, die Entwicklung, das Troubleshooting und Innovationen schneller voranzutreiben. Unsere Kunden haben groß angelegte Initiativen zur IT-Modernisierung, zur Cloud-Migration und zur Anwendungsmodernisierung gestartet. Angesichts des Zuwachses an Daten, Abhängigkeiten und Änderungen in Produktionsumgebungen gibt es mittlerweile mehr Ausfallszenarien als die Teams je vorhersehen könnten und einen erhöhten Bedarf an Monitoring und raschen Reaktionen.

Splunk Observability ist die einzige Lösung, die Folgendes bietet: End-to-End-Transparenz in hybriden Landschaften, AIOps-Funktionen für die vollständige Korrelation von Logs, Metriken und Traces, um Probleme beheben zu können, bevor sie sich auf Kunden auswirken, und KI-gesteuertes Troubleshooting, das ein einheitliches Entitätsmodell nutzt und die vollständigen Telemetriedaten analysiert, um die Probleme zu ermitteln, die sich am stärksten auf Services und Kunden auswirken.

Nachfolgend ein kurzer Blick auf die jüngsten Neuerungen. 

End-to-End-Transparenz in hybriden Cloud-Umgebungen

Es ist schwierig, die Auswirkungen des Infrastrukturzustands und der Anwendungs-Performance auf das digitale Kundenerlebnis zu messen, wenn ihr zwischen unterschiedlichen Tools oder Monitoring-Oberflächen wechseln müsst. Da Observability in die Splunk-Plattform eingebunden ist, könnt ihr eure gesamte Tech-Landschaft ausschließlich mit Splunk instrumentieren – von lokal ausgeführten standardisierten Anwendungen (wie die Auftragsabwicklungs- oder Fulfillment-Systeme von Drittanbietern) bis hin zu Cloud-nativen Webanwendungen, und zwar ganz ohne Sampling. So erreicht ihr End-to-End-Transparenz und könnt Probleme, die sich auf mehrere Bereiche eures Software-Stacks auswirken, rasch korrelieren.   

Hier sind einige der Neuerungen: 

Splunk Log Observer Connect ist jetzt allgemein verfügbar. Diese Funktion von Splunk Log Observer verbindet eure Logs mit Metriken und Traces und hilft euch, bei der Untersuchung von Performance-Problemen einen Überblick darüber zu gewinnen, welche Logs von der Infrastruktur und den Anwendungen abhängen. Mit mehr Kontext zu Metrik-, Trace- und Logdaten könnt ihr Probleme in Produktionsumgebungen schnell eingrenzen, Latenzen isolieren und granulare Details erkennen. So lässt sich die Kernursache schneller ermitteln.

^{Log Observer Connect hilft Log-, Metrik- und Trace-Daten im Kontext zu betrachten, um Performance-Probleme in eurer gesamten Infrastruktur und euren Anwendungen einzugrenzen und zu isolieren.}

Eine weitere Funktion, die eine bessere Verknüpfung granularer Logdaten mit Metriken ermöglicht, ist die Vorschau von Logs in Observability-Dashboards. Ihr habt jetzt die Möglichkeit, Logs und Metriken in euren Observability-Dashboards zu kombinieren, um die Schwere und Reichweite eines Problems besser beurteilen und bei der Untersuchung möglicher Ursachen rasch detailliertere Drilldowns vornehmen zu können.

Mit der Vorschau der automatischen Instrumentierung von Java-Anwendungen über den Open Telemetry Collector könnt ihr mit dem Streaming der entsprechenden Trace-Daten beginnen und eure verteilten Anwendungen mit Splunk APM innerhalb von Minuten überwachen. Dieses Feature verkürzt die Zeit der Datenaufnahme in Splunk Observability Cloud und bietet sofortigen Nutzen ohne Konfigurationsaufwand für die Instrumentierung und die Datenerfassungs-Agenten

Der nun allgemein verfügbare Infrastructure Navigator 2.0 aus Splunk Infrastructure Monitoring bietet in hybriden Cloud-Umgebungen sofortige Transparenz des gesamten Stacks über Hosts, Container, Datenbanken und Services hinweg. Ingenieure können Integritäts- und Performance-Probleme im gesamten Technologie-Stack mit benutzerfreundlichen, intelligenten Funktionen und Pivot-Sidebars in einem komplexen Infrastrukturumfeld schnell diagnostizieren.

Probleme vorhersagen und verhindern bevor Kunden darauf aufmerksam werden 

Es ist unmöglich, das Unbekannte zu antizipieren, wenn ihr nur bei Veränderungen Warnmeldungen erhaltet. In Splunk Observability ist AIOps integriert. So wird es möglich, Probleme vorherzusagen und zu verhindern, bevor sie sich zu Incidents entwickeln, die sich beim Kunden negativ auswirken.  

Hier sind einige der Neuerungen: 

Wir haben unsere Synthetic Monitoring-Funktionen in Splunk Observability integriert, und zwar in Form einer Vorschau, damit ihr die Uptime und Performance kritischer APIs und Services und das Kundenerlebnis auf einer zentralen Benutzeroberfläche proaktiv testen und überwachen könnt. Mit den in Splunk Observability integrierten Synthetic Monitoring-Funktionen seid ihr in der Lage, Probleme zu erkennen und zu lösen, bevor sie sich auf Kunden auswirken – mit nahtlosem Kontext für die Client-seitige und Backend-Performance

^{Das erstklassige Synthetic Monitoring in Splunk Observability bietet eine vollständige Aufschlüsselung der Seiten-Performance mit Filmstreifen und Videowiedergabe zur Visualisierung des Kundenerlebnisses.}

Im Bereich IT Service Intelligence (ITSI) haben wir euer Feedback berücksichtigt und fügen drei Funktionen hinzu, denen ihr auf ideas.splunk.com höchste Priorität eingeräumt habt. Allgemein verfügbar ist nun Splunk Observability Content Pack, Version 2, mit einem breiten Funktionsspektrum – von Executive Glass Tables für einen schnellen Überblick bis hin zu einer schnellen Navigation aus ITSI und IT Essentials Work zu Splunk Observability für weitere Untersuchungen der Endbenutzererfahrung mit Splunk RUM, der Anwendungs-Performance mit Splunk APM und des Zustands der Infrastruktur mit Splunk Infrastructure Monitoring. Mit der Vorschau von Custom Threshold Windows lässt sich das mögliche Auftreten eines erwarteten anormalen Verhaltens leichter erkennen. So könnt ihr Over-Alerting reduzieren und euch auf bevorstehende Änderungen bei euren KPIs und Services vorbereiten. Unser Service Now Content Pack ist jetzt allgemein verfügbar. Mit dieser Funktion werden wichtige Daten aus euren ServiceNow-Instanzen wie Events, Änderungsanfragen, Incidents und Geschäftsanwendungen eingebunden und damit problemlos sichtbar und verfügbar.

Für Ingenieure, die sich einen schnellen Überblick über ihre Infrastruktur verschaffen und Probleme rasch beheben möchten, ist AutoDetect with Customization jetzt allgemein verfügbar. Diese Funktion bietet intuitive Benachrichtigungsintegrationen und Workflows für eine konsolidierte Sicht auf Infrastruktur-Warnmeldungen sowie Streaming-Analysen in Echtzeit, mit denen sich kritische Muster und Anomalien sofort erkennen lassen.

KI-gesteuertes Troubleshooting zur gezielten Problemlokalisierung 

Es ist schwierig, der Kernursache von Problemen auf den Grund zu gehen, wenn ihr manuell Dashboards durchkämmen müsst, um nach und nach Antworten zu finden und nach der sprichwörtlichen Nadel im Heuhaufen sucht. Nur Splunk bietet ein gezieltes Troubleshooting mit Business-Kontext, damit ihr wisst, wo ihr suchen müsst, und die MTTR verkürzen könnt.  

Hier sind einige der Neuerungen: 

Wir kündigen die Vorschau von Splunk Incident Intelligence in Splunk Observability Cloud an. Damit werden IT- und DevOps-Teams mit Warnmeldungen über den gesamten Stack und vollständigen Kontextinformationen beim Verhindern ungeplanter Ausfallzeiten unterstützt. Diese neue Lösung reduziert die Warnmeldungsflut mit vorkonfigurierten Korrelationen für Benachrichtigungen von Splunk und Drittanbietern, damit die für die Incident Response zuständigen Mitarbeiter ihre Mean-Time-To-Acknowledge verkürzen können. Incident Intelligence automatisiert den gesamten Incident Response-Workflow von der Planung bis zur Nachbereitung von Incidents und lässt sich in Slack, Microsoft Teams und ServiceNow integrieren, um die Zusammenarbeit, die Wissensdatenbank und die MTTR zu optimieren.     

^{Splunk Splunk Incident Intelligence hilft Incident Response-Teams, ungeplante Ausfallzeiten zu verhindern, ihre Mean-Time-To-Acknowledge zu verkürzen und Probleme zu lösen, die sich auf kritische Services auswirken.}

Wir bauen die AlwaysOn Profiling-Funktionen von Splunk APM für das kontinuierliche Monitoring von CPU und Arbeitsspeicher aus. Es sind Vorschauen für das CPU-Profiling von Node.js- und .NET-Anwendungen verfügbar und Arbeitsspeicher-Profiling für Java-Anwendungen. Ingenieure können die Performance auf Code-Ebene jetzt kontinuierlich überwachen, um Serviceengpässe in Node.js- und .NET-Anwendungen zu ermitteln und sich in Java-Anwendungen ein Bild davon zu machen, wie Code sich auf die Arbeitsspeichernutzung auswirkt.

 ^{AlwaysOn Memory Profiling in Splunk APM hilft beim Aufspüren von Code, der für eine hohe Arbeitsspeicherauslastung verantwortlich ist.} 

Splunk for Observability noch heute testen

Wir empfehlen euch, die Reise mit Splunk fortzusetzen und unsere Observability-Funktionen auszuprobieren. Ganz gleich, ob ihr Splunk bereits nutzt und die erstklassigen Sicherheits- oder Logging-Funktionen erweitern möchtet oder ob ihr eure IT- und Engineering-Teams auf einer zentralen Plattform zusammenführen möchtet, um Initiativen zur IT-Modernisierung, Migration in die Cloud oder Anwendungsmodernisierung umzusetzen – Splunk Observability hilft euch, Probleme schneller zu lösen, während ihr skaliert.

Probiert gleich heute eine kostenlose Testversion von Splunk Observability aus. 

Allen Unterhaltungen auf der #splunkconf22 folgen!

@splunkde folgen

_{*Dieser Artikel wurde aus dem Englischen übersetzt und editiert. Den Originalblogpost findet ihr hier.}