Wie geht es dem User wirklich? Häufig nehmen die Anwender Einschränkungen wahr, obwohl im Monitoring noch alle Lichter auf Grün stehen. NetEye erfasst die Situation der Benutzer auf zwei Arten: Anwendereingaben werden am Client simuliert, um so die wirkliche Latenz End-to-End zu messen. Darüber hinaus erfasst NetEye mit RUE (Real User Experience) die als durchschnittlich angenommene Performance im Netz nicht nur als Mittelwert, sondern basierend auf einer ausgeklügelten Analyse mit komplexen statistischen Methoden und Machine Learning.
Performance und Arbeitsabläufe werden in NetEye mittels End-to-End User Experience Monitoring durchgängig mit einer leistungsfähigen Simulationsanalytik ausgewertet. Damit öffnet sich der Blick auf die tatsächlichen, vom Anwender wahrgenommenen Daten zu Performance, Verfügbarkeit und Latenz auf Client-Ebene. Sie sehen im Detail und in Echtzeit, wie Ihre Nutzer die Leistungsfähigkeit der IT wahrnehmen. Sie erkennen frühzeitig sich abzeichnende Engpässe, bevor diese sich spürbar auf die Arbeitsfähigkeit der Benutzer auswirken.
Mit NetEye ITOA (IT Operation Analytics) können Sie Ihre vorhandenen Ressourcen wie CPU-Last, RAM-Nutzung oder Latenzen auf verschiedenen Ebenen wie Betriebssystem, Datenbank, Applikation oder Netzwerk messen. Über das Performance Problem Solving lassen sich Engpässe vermeiden. Die Messungen stellen zudem detaillierte Daten bereit, um die Wirtschaftlichkeit einer Migration einzelner Dienste in die Cloud abzuschätzen. Cloud-Ressourcen werden exakt analysiert, um ungenutzte Komponenten unmittelbar zu erkennen und damit das Potential von Kostensenkungen in der Cloud-Nutzung besser ausschöpfen zu können.
Neben der reinen Visualisierung von Performance-Metriken ermöglicht es NetEye, die gesammelten Daten mittels multivariater Methodik zu analysieren. Machine-Learning-Algorithmen sind in der Lage, zahlreiche Zeitreihen gleichzeitig zu untersuchen und jeden einzelnen Timestamp als Zustand des Gesamtsystems zu interpretieren. Anhand dieser historischen Daten kann NetEye Prognosen für die Zukunft erstellen und so ermitteln, mit welcher Wahrscheinlichkeit in einer gegebenen Konstellation eine Störung eintreten wird.
Sich anbahnende Störungen und auch Angriffe auf die Systeme zeigen sich zunächst als Anomalien im Netzwerk. NetEye ist in der Lage, diese Anomalien mit hoher Zuverlässigkeit frühzeitig zu erkennen. Dazu nutzt NetEye komplexe statische Methoden, die weit über die herkömmlichen, mittelwertbasierenden Ansätze hinausgehen. Durch die grafische Aufbereitung der Informationen haben Ihre Administratoren den Datenverkehr im Netz zu jeder Zeit unter Kontrolle und können Probleme schneller beseitigen.
Der Bedarf an Ressourcen wie CPU, RAM, Storage nimmt stetig zu. Oft ist es schwierig einzuschätzen, wie schnell der Bedarf wächst oder zu welchem Zeitpunkt neue Ressourcen in Rechenzentren oder der Cloud benötigt werden. Moderne Technologien bieten zwar die Möglichkeit, Ressourcen "on demand" hinzuzufügen, entsprechend steigen aber auch die Kosten. Durch das Forecasting in NetEye können für Ihr Capacity Management Modelle erstellt werden, die den zukünftigen Bedarf exakt veranschaulichen und damit eine bessere Planung der Ressourcen und Kosten ermöglichen.
IoT und IIoT erzeugen riesige Datenmengen, die theoretisch wichtige Einblicke und Vorhersagen erlauben. Dazu müssen die Daten jedoch in Echtzeit zu Informationen gemacht und mit Hilfe von Machine Learining und künstlicher Intelligenz (KI) aufbereitet werden. NetEye wertet die Daten aus den IoT- und IIoT-Sensoren aus und bereitet diese in übersichtlichen Dashboards so auf, dass Sie zu jeder Zeit Einblick in alle relevanten Informationen zum Zustand Ihrer IoT und IIoT-Prozesse haben.
In verteilten Applikations-Architekturen und Microservices ist das Auffinden und Troubleshooting von Engpässen in produktiven Umgebungen meist aufwändig und komplex. Application Tracing kann hier unterstützen, um exakt jene Code-Passagen, welche für Blockaden verantwortlich sind, zu identifizieren. In NetEye ist dafür die APM Technologie von Elastic integriert.