W obecnym krajobrazie technologii dla przedsiębiorstw jesteśmy świadkami gorączkowej, ogólnobranżowej pogoni. W momencie, gdy organizacje odchodzą od architektur monolitycznych na rzecz złożonych środowisk opartych na niejednorodnej infrastrukturze, chmurowe platformy danych zderzają się ze ścianą braku widoczności — czyli obserwowalności. Ich reakcją jest fala gwałtownych, wielomiliardowych przejęć, mających na celu „doklejenie“ obserwowalności, której brakuje im u samych podstaw.
Obserwowalność nie powinna być jednak dodatkiem do scenariusza lub pozycją z niedawnej fuzji — to musi być podstawowa zdolność. W Cloudera rozwijamy nasze natywne DNA obserwowalności w ujednolicone, hybrydowe i potężne rozwiązanie, udowadniając, że prawdziwy wgląd w całość danych jest podstawowym wymogiem dla ujednoliconej struktury danych, otwartego lakehouse'u danych, danych w ruchu, sztucznej inteligencji i platformy danych jako całości. Dotyczy to zarówno uruchamiania aplikacji, zadań, modeli i agentów w chmurach publicznych, lokalnie w centrach danych, jak i na krawędzi.
Wieloaspektowość obserwowalności: dlaczego monitoring to dopiero początek
Prawdziwa obserwowalność to nie pojedyncze narzędzie – to fundamentalna kompetencja, integralnie wpisana w architekturę platformy danych. Pozwala ona każdemu interesariuszowi uzyskać odpowiedzi na kluczowe pytania dotyczące całego ekosystemu danych w organizacji. Niezależnie od tego, czy analityk biznesowy szuka przyczyny braku odświeżenia pulpitu nawigacyjnego, administrator bazy danych bada zbyt długo trwające zapytanie, czy administrator systemowy diagnozuje nierównomierne rozmieszczenie danych na węzłach klastra — obserwowalność musi dostarczać spójną telemetrię, która daje natychmiastowe i gotowe do wdrożenia odpowiedzi.
W rzeczywistości środowisk hybrydowych i wielochmurowych poleganie na rozproszonych, wyspecjalizowanych narzędziach — osobnych dla jakości danych, wydajności chmury czy kondycji infrastruktury — które nie obejmują całego ekosystemu danych, nie zapewnia rzeczywistego wglądu w sytuację. Zamiast tego tworzy problem silosów danych – odizolowanych wysp obserwowanych systemów.
To wzajemne oddziaływanie między tymi systemami (w danych, zadaniach, wykorzystaniu zasobów itp.) wymaga obserwowalności. Kiedy te kategorie są odizolowane, organizacje tracą głęboki kontekst wymagany do osiągnięcia doskonałości operacyjnej. Osiągnięcie tak głębokiego wglądu wymaga pełnej widoczności, która w sposób spójny wiąże logi, metryki i ślady. Powinna ona obejmować całą architekturę — od warstwy danych, przez wszystkie elementy pośrednie, aż po same fundamenty infrastruktury.
Nieunikniona złożoność ery hybrydowej AI
Rozwój generatywnej sztucznej inteligencji i modelowania na dużą skalę zasadniczo powoduje, że architektura hybrydowa to już nie strategiczny wybór, ale techniczna konieczność. Obsługa zadań związanych z AI wymaga zachowania precyzyjnej równowagi: z jednej strony potrzebujemy potężnej mocy obliczeniowej w skali chmurowej do trenowania modeli, z drugiej zaś — lokalnej grawitacji danych, która zapewnia prywatność i minimalne opóźnienia podczas wnioskowania. W efekcie nowoczesne przedsiębiorstwo staje się zawiłą siecią wzajemnie powiązanych, niejednorodnych środowisk.
Przejście na model w pełni rozproszony — obejmujący zasięgiem główne centrum danych, chmurę publiczną oraz krawędź — w naturalny sposób potęguje złożoność operacyjną. Wynika to z faktu, że obciążenia zachowują się odmiennie zarówno w obrębie poszczególnych środowisk, jak i w relacjach między nimi. Ta złożoność sprawia, że dotarcie do sedna problemu — zrozumienie przyczyn spadków wydajności, nagłych skoków kosztów czy anomalii w zużyciu zasobów — staje się o wiele trudniejsze. W erze hybrydowej AI złożoność systemu bez jednolitego spojrzenia i telemetrii staje się niemożliwą do zarządzania czarną skrzynką, przez co liderzy IT nie są w stanie przewidzieć ani zapobiec krytycznym awariom.
Pułapka „doklejek”: dlaczego obserwowalności nie wolno zostawiać na później
W ostatnim czasie nastąpił gwałtowny wzrost liczby dostawców danych opartych na chmurze nabywających startupy zajmujące się obserwowalnością: Snowflake nabywa Observe, Palo Alto Networks nabywa Chronosphere i wiele innych. Te wielomiliardowe przejęcia dowodzą, że gdy platformy danych są pozbawione natywnej obserwowalności, prędzej czy później zderzają się ze „ścianą braku widoczności“. Dostawcy ci próbują teraz dokleić to, co powinno być podstawową funkcjonalnością.
W nowoczesnym przedsiębiorstwie fragmentaryczne podejście oparte wyłącznie na chmurze nie zapewni widoczności potrzebnej do osiągnięcia prawdziwej doskonałości operacyjnej:
Narzędzia działające wyłącznie w chmurze są ograniczone do określonego segmentu stosu, ignorując ogromne zasoby danych istniejące poza chmurą publiczną.
Narzędzia bazujące na „doklejonej“ obserwowalności nie radzą sobie z budowaniem spójnego kontekstu, który jest niezbędny do zrozumienia źródeł problemów w złożonych, hybrydowych ekosystemach. Klienci często stają przed koniecznością żonglowania rozproszonymi interfejsami logów, metryk i śladów. Taka fragmentacja obnaża krytyczny brak spójności między warstwą danych a infrastrukturą, na której ona spoczywa.
Natywna i ujednolicona funkcja obserwowalności Cloudera
Cloudera Observability to natywna, podstawowa funkcja, która wykracza daleko poza ramy zwykłego monitoringu, pełniąc rolę potężnej siły integrującej całe środowisko danych. Poprzez traktowanie widoczności jako podstawowego wymogu, Cloudera zapewnia pełny wgląd w całej hybrydowej chmurze: lokalnej, publicznej chmurze oraz na krawędzi. Wykorzystując OpenTelemetry jako fundament do gromadzenia rozproszonych śladów i metryk, zapewniamy pełną zgodność z wiodącym światowym standardem w dziedzinie obserwowalności.
Cloudera Observability oferuje znacznie więcej niż tylko diagnozę przyczyn działania; zapewnia kompleksowy cykl analiz. Przekuliśmy wiedzę diagnostyczną, zebraną z ponad 1,3 miliona subskrybowanych węzłów, w zestaw zaawansowanych narzędzi analitycznych. Teraz, dzięki integracji Cloudera Cloud Factory (dawniej znanej jako Taikun CloudWorks), jesteśmy najlepiej przygotowani do rozszerzenia tych możliwości poza zarządzanie infrastrukturą natywną dla chmury.
Ta ewolucja sprawia, że niezawodność predykcyjna staje się realnym standardem w nowoczesnym przedsiębiorstwie. Zmienia ona model utrzymania systemów: z cyklu reaktywnych napraw staje się on przemyślaną, proaktywną strategią działania. Dzięki wykorzystaniu wczesnych ostrzeżeń o znanych błędach i lukach w zabezpieczeniach, organizacje mogą wreszcie wykroczyć poza schemat tradycyjnego usuwania usterek i osiągnąć stan niezakłóconej, stabilnej wydajności w całym swoim ekosystemie danych.
W ostatecznym rozrachunku obserwowalność to jedyny sposób na sprawne nawigowanie w gąszczu złożoności ery hybrydowej AI. Warunkiem sukcesu jest jednak platforma danych, która ma tę obserwowalność wpisaną w swoje technologiczne DNA. Aby dowiedzieć się więcej o tym, jak można osiągnąć prawdziwą obserwowalność wspólnie z Cloudera, skontaktuj się z naszym zespołem usług konsultingowych, zapoznaj się z prezentacjami produktów lub zapisz się na bezpłatny 5-dniowy okres próbny.
