Com es pot optimitzar el rendiment de les TI per a Analytics

Content

• Què és el rendiment informàtic?
• Com es mesura el rendiment informàtic
• Quins són els paràmetres de rendiment actuals?
• Quins són els inconvenients de la metodologia actual?
• Sense errors, sense estrès: la vostra guia pas a pas per crear programes que canvien la vida sense destruir la vida
• Com poden ajudar les dades grans i les anàlisis
• Conclusió

Font: Oez / Dreamstime.com

Emportar:

Les empreses de TI que no utilitzen analítica de dades grans manquen de tot el seu potencial.

L’analítica de dades grans forma part de tota la solució i gestió de negocis. Tots els departaments, des de vendes fins a serveis d’atenció al client, estan utilitzant el poder de les analítiques de dades grans per aprofitar els seus beneficis. El departament informàtic no és una excepció, ja que també té problemes com el rendiment i les pressupostos. Així, el departament d’informàtica també es pot beneficiar d’informacions i millorar el rendiment. Les solucions informàtiques tradicionals se centren en àrees particulars com la seguretat i la xarxa, però això no revela la imatge completa de l’entorn informàtic. Aquí, les dades i les analítiques grans poden ajudar a reunir totes les dades en un sol lloc i obtenir informació reals de tot el paisatge informàtic.

L’analítica de dades grans us donarà el poder d’afrontar qualsevol tipus de problema en el vostre negoci d’informàtica. També pot gestionar les seves operacions internes. Així, en definitiva, les analítiques de grans dades milloraran el nivell de productivitat del vostre negoci, retallaran els costos addicionals ocasionats i agilitzaran els processos segons les seves prioritats. (Per obtenir més informació sobre com pot ajudar-se l’analítica de dades a grans empreses, vegeu Canvien l’anàlisi de dades de grans dades?

Què és el rendiment informàtic?

Tradicionalment, el rendiment informàtic inclou el control i la mesura de diverses mètriques de rendiment rellevants en el camp. Això es fa bàsicament per avaluar el rendiment de la infraestructura, les operacions i la gestió d’un negoci d’informàtica. A més, el rendiment informàtic té diverses altres categories, com ara:

• Rendiment de la xarxa
• Rendiment de l'aplicació
• Rendiment del sistema
• Rendiment de transaccions comercials

Com es mesura el rendiment informàtic

La mesura del rendiment informàtic sempre ha estat una preocupació important pel nivell de competència. Avui dia, cada organització té un paper important en les TI, però tenir les TI al centre de la vostra empresa és diferent de mantenir-la operativa dins dels costos i nivells de rendiment adequats. El rendiment hauria de ser estable i no afectar-se de tot tipus de canvis en l’entorn, cosa que és molt habitual en el món canviant d’avui. Simplement no és acceptable esperar fins que el client es queixi d’una situació, ja que pot ser un indici de pèrdua de negoci. Avui en dia, idealment tots els problemes haurien de resoldre’s ells mateixos abans que es produís qualsevol avaria.

Així, els negocis informàtics tradicionals utilitzen eines diferents per a cada funció diferent, per optimitzar cada segment individualment. Però això no és tan senzill d’aconseguir, ja que la coordinació entre aquestes diferents eines és molt important per obtenir una visió global. Com que aquestes eines mesuren els paràmetres mitjançant la continuació de les exploracions o treballant a l’entorn del programari, s’informen de les seves maneres, que poden ser difícils de resoldre. A les informàtiques tradicionals, totes les eines estan presents per mesurar la infraestructura. Són prou capaços de fer front al que ja ha passat, més que de naturalesa més dinàmica i complexa. Les eines informàtiques tradicionals ajuden a controlar els serveis en una configuració d’infraestructura. També poden treballar en una gran quantitat de dades, però es posen en qüestió quant a crear una visió totalment sincronitzada del rendiment de la infraestructura de TI. Tanmateix, per gestionar la xarxa de TI de manera proactiva, els desenvolupadors necessiten dades analítiques, lògiques i en temps real. Així, per mesurar el rendiment i dur a terme l’anàlisi de manera adequada, les eines modernes es centren més en la capa d’aplicació, que afegeix diferents tipus de mètriques i fonts de dades pesades. (Per obtenir més informació sobre dades en temps real, vegeu Pesar els avantatges i els contres de les dades de gran anàlisis en temps real.)

Generalment, les empreses informàtiques paguen moltes solucions per supervisar el rendiment, però normalment aquestes solucions només controlen un segment específic del negoci. Algunes de les característiques principals que utilitzen les empreses informàtiques per mesurar el rendiment són els sistemes d’administració de serveis antivirus, el mapeig de dependències respecte a cada aplicació, la gestió de tota la xarxa i el seguiment del rendiment operatiu que gira al voltant de les dades.

Quins són els paràmetres de rendiment actuals?

Actualment, s’utilitzen molts tipus diferents de paràmetres per comprovar el rendiment de qualsevol negoci del sector informàtic. Els més importants són:

• Supervisar i controlar l'administració
• Analytics i rendiment lògic
• Runtime performance
• Rendiment en temps real
• Seguretat en tots els nivells
• Capacitat autore resolta

Quins són els inconvenients de la metodologia actual?

Els inconvenients clau existents en els mètodes actuals no només afecten els costos, sinó també la productivitat. Les solucions individuals es basen únicament en allò que saben, sense tenir idea del que els manca. Això pot conduir a:

Sense errors, sense estrès: la vostra guia pas a pas per crear programes que canvien la vida sense destruir la vida

No podeu millorar les vostres habilitats de programació quan ningú es preocupa per la qualitat del programari.

• Problemes importants en matèria de seguretat
• Llacunes de l’àrea de cobertura
• Llacunes de comunicació
• Dissimilar la informació
• Augment intens de les interrupcions
• Augment del temps pres per resoldre interrupcions

Com poden ajudar les dades grans i les anàlisis

Per evitar qualsevol de les situacions esmentades anteriorment, el big data reuneix tots els informes individuals de diverses fonts i proporciona un flux continu d’ETL. Aquí, ETL és l'abreviatura d'un procés de tres passos: extreure, transformar i carregar. El Big Data té la capacitat de processar totes les dades amb l'ajuda d'algorismes molt complexos en temps real. També fa ús d'una forma avançada d'analítica, escalabilitat lineal i alta taxa de rendiment. Un cop finalitzada, proporciona resultats molt precisos.

La combinació de big data, xarxa de TI i analítica s’anomena sector d’analítica d’operacions informàtiques. Si les empreses d’informàtica despleguen aquest sector al centre de la seva arquitectura, el control de les complexes i importants aplicacions i serveis informàtics serà molt fàcil. Aquesta plataforma ajudarà els desenvolupadors a donar sentit a totes les dades d’una manera fiable i duradora.

Analitzem alguns usos més d’aquest sector per optimitzar els vostres serveis informàtics en aquest mercat competitiu:

• L’ús principal serà la supervisió en temps real de la vostra infraestructura informàtica, que inclou tots els diferents tipus de mapeig realitzats entre el maquinari i el programari de la xarxa de serveis. Una visió general en temps real del rendiment del vostre entorn informàtic ajudarà a millorar la qualitat de l’experiència de l’usuari final.
• T’ajudarà a trobar la causa fonamental dels problemes que té la teva infraestructura informàtica en temps real. Els problemes que triguen molt a solucionar-se es poden solucionar automàticament i hi haurà un avís abans que es produeixi un problema d’aquest tipus. Avui en dia, calen molts estratègies amb talent i costosos per dur a terme aquestes anàlisis, però amb aquest sector es pot cuidar de forma automàtica.
• Avaluar l'impacte de cada situació i classificar els problemes segons la seva gravetat. Això ajudarà al desenvolupador a resoldre qualsevol problema de manera eficient. Si es produeix cap problema, el sistema també indicarà al desenvolupador quin servidor / aplicació s'ha d'utilitzar per reduir l'impacte del dany o solucionar el problema.
• Es millora el desenvolupament informatiu de la informació mitjançant la recollida de dades en temps real, l’actualització del sistema i la realització de mapeig efectiu en temps real.

Conclusió

Si esteu dins de la indústria informàtica, segur que esteu conscients del valor de les dades: és el cor de la vostra indústria. Supervisar i administrar la vostra xarxa de TI amb anàlisis de dades grans garantirà que el vostre negoci estigui en un estat saludable i totalment actualitzat. Us ajudarà a entendre adequadament la vostra pròpia xarxa i també us ajudarà a prendre decisions en temps real. Si podeu implementar aquesta idea en el vostre negoci, millorarà el servei d'usuari final, cosa que us ajudarà a competir amb força i superar els vostres competidors.