Александр Стулов, глава представительства Riverbed Technology в России и СНГ
Все мы уже более или менее знакомы с концепцией «Интернета вещей» (IoT). Часто, когда мы думаем об IoT, первое, что приходит в голову — это фитнес-браслет или приложение для смартфона, с помощью которого можно управлять бытовым прибором (механизмом). На самом деле распространение IoT настолько широко, что, по прогнозу Gartner, к 2020 году в мире будет более 20 миллиардов подключенных устройств. Технология IoT оказывает влияние не только на потребителей. Она также стимулирует быструю цифровую трансформацию бизнеса. Мы уже видим, как IoT-устройства находят широкий спектр применения во всех отраслях. Например, The William Tracey Group, одна из крупнейших британских компаний, занимающихся переработкой мусора, использует IoT для сбора информации с передвижных мусорных контейнеров, оснащенных чипами, интеллектуальных подъемников мусоровозов и бортовых компьютеров. Собранные данные помогают организации формировать более эффективную политику в сфере защиты окружающей среды, утилизацию своих ресурсов, а также создавать новые бизнес-возможности.
Рост применения подключенных устройств в бизнес-процессах означает, что объем и количество источников данных также увеличивается. Тем не менее, хотя компании и могут проанализировать информацию, предоставляемую подключенными устройствами, для улучшения механизмов принятия решений, для службы ИТ это становится серьезным вызовом. Ведь новые источники и объемы данных диктуют дополнительные требования к поддержанию производительности приложений на необходимом уровне.
В этом случае внедрение системы мониторинга производительности приложений (APM) создает сквозную видимость, необходимую ИТ, чтобы мгновенно определить, из-за чего приложение работает плохо и устранить неисправность до того, как она станет критичной.
За кулисами работы IoT-устройств происходит немало интересного. С точки зрения пользователя, он всего лишь запускает простое приложение на своем смартфоне, но на успешную работу приложения влияет целый ряд факторов.
Например, у обычного фитнес-браслета пользовательский интерфейс очень прост, но браслет постоянно обменивается данными со смартфоном через Bluetooth, загружает эту информацию в облачное приложение, которое анализирует целый ряд параметров, включая уровень активности, питание, качество сна и сердечный ритм. Затем оно предоставляет результаты этого анализа в приложение смартфона и, возможно, в другие мобильные и веб-приложения.
Пользователи ожидают, что все эти процессы будут происходить в режиме реального времени. Чтобы соответствовать ожиданиям, все процессы обмена данными и функционирования компонентов должны проходить без помех и ошибок — малейший сбой в этой комплексной цепи приведет к остановке работы всей системы (или всего приложения).
С внедрением IoT в компаниях увеличивается и значение инструментов мониторинга производительности приложений, т.к. повышается зависимость бизнес процессов от применения IoT. Например, в службе доставки UPS реализована система сбора и анализа ключевых характеристик парка автомобилей. UPS установил на свои автомобили ряд устройств для мониторинга пробега, оптимальной скорости и общего состояния двигателя в режиме реального времени. Это позволяет компании обеспечивать безопасность вождения, автоматически планировать техобслуживание и немедленно извещать клиентов о состоянии выполнения заказа. Такая система становится еще более сложной, когда она масштабируется на целый парк машин.
Как достичь беспроблемной производительности приложений
Когда организации хранят информацию и в облаке и локально в корпоративном ЦОД, создавая так называемые гибридные среды, и позволяют своим сотрудникам обращаться к этим данным со множества подключенных устройств, включая смартфоны, ноутбуки и планшеты — число потенциальных ошибок приложений и внутренних проблем сети значительно возрастает.
Мониторинг производительности всех приложений и систем, запущенных в гибридных средах, становится все более сложным, дорогим и ресурсозатратным для ИТ. Именно поэтому многие организации применяют специальные технологии для того, чтобы видеть работу в реальном времени и наблюдать за производительностью множества приложений. Специализированные APM-инструменты позволяют:
- Осуществлять мониторинг приложений и сетей, что помогает ИТ определить тип информации, передаваемой по сети, построить схему ее сбора и обмена между устройствами, приложениями, облачными службами и системами аналитики. Также благодаря возможности видеть работу ИТ-специалисты быстро обнаруживают любые проблемы, влияющие на опыт конечного пользователя.
- Определить причины возникновения задержек или ошибок: ИТ может обнаружить случаи информационных помех, определить, какие из них отражаются на критически важных для бизнеса процессах, и оперативно их устранить в первую очередь.
- Найти возможности улучшения производительности: поскольку APM-инструменты постоянно следят за приложениями и передачей информации, ИТ получают большой объем данных, анализируют его на наличие повторяющихся схем. Это позволяет выявить ошибки до того, как они станут критичными, или обнаружить потенциальные области и возможности для повышения производительности.
Что дальше?
Критически важные для бизнеса IoT-приложения сейчас могут работать как в физических, так и в виртуальных и гибридных средах, и ожидания конечных пользователей продолжают расти. По прогнозам IDC, в ближайшие три года 50% всех ИТ-сетей изменятся таким образом, что лишних мощностей для поддержки дополнительных IoT-устройств у них уже не будет. Работа сетей будет затруднена, а почти 10% локаций будут перегружены.
Наблюдение за производительностью и доступностью бизнес-приложений никогда еще не было столь важным. Именно на эти данные полагаются сотрудники и клиенты, стремясь увеличить эффективность работы. Компаниям необходимо иметь возможность предотвратить неизбежный рост потоков данных и убедиться в том, что сети могут справиться с таким объемом информации.
Инструменты по управлению производительностью приложений обеспечивают сквозную наглядность работы и диагностику, которые необходимы для выявления проблем сложных сетей и распределенных приложений. Кроме того, подробные аналитические данные, предоставляемые APM, помогают компаниям не только управлять процессами улучшения производительности, но также и оценивать, как работа каждого отдельного приложения в сети влияет на их бизнес.