SolarWinds hat seine SaaS-basierten, selbstgehosteten und On-Premises-Observability-Lösungen verbessert – für eine Verwaltung von hybriden, cloudnativen und On-Premises-Ökosystemen mit Full-Stack-Einblick in Netzwerke, Infrastrukturen, Datenbanken, Nutzererlebnis und Security.
Aus einer Studie von Gartner geht hervor, dass sich bis 2027 50 Prozent der kritischen Anwendungen außerhalb von zentralisierten öffentlichen Clouds befinden werden. Die KI-gestützten Observability-Lösungen von SolarWinds würden Unternehmen eine vollständige und vereinheitlichte Übersicht über ihren gesamten Technologie-Stack bieten – sowohl über eine selbstgehostete Lösung als auch über ein cloudnatives SaaS-Angebot.
On-Premises-Infrastrukturen, so SolarWinds, seien in absehbarer Zukunft unverzichtbar, um die Ausgaben für die Cloud zu begrenzen und Datenschutzgesetze einzuhalten. Mit SolarWinds könnten Unternehmen nun On-Premises- und Cloud-Ökosysteme in einer ganzheitlichen Übersicht zusammenführen, um Probleme proaktiv zu erkennen, schneller zu beheben und so das Nutzererlebnis zu verbessern.
„Durch die sich rasant weiterentwickelnde Technologielandschaft und die fortlaufende Modernisierung von Unternehmen wächst auch die digitale Komplexität. In einer Welt mit hybrider IT, Multi-Cloud und containerisierten Microservices gibt es eines, das wir sicher wissen: Diese Komplexität wird nicht wie von Zauberhand wieder verschwinden“, sagt Cullen Childress, SolarWinds SVP of Product. „Gleichzeitig werden die Anforderungen an Betriebszeit und Servicelevel immer strenger, während Budgets stagnieren.“
SolarWinds zufolge betreffen die KI-gestützten Verbesserungen u.a. die Netzwerk- und Infrastruktur-Observability. Diese biete eine komplette hybride Transparenz für On-Premises- und Cloud-Netzwerke und umfasse On-Premises- und Cloud-Netzwerkgeräte, virtuelle Maschinen, Hypervisoren, Container, Kubernetes und Infrastructure-as-a-Service-Ressourcen. Zusätzlich habe SolarWinds seine Database Observability-Funktionen um einen Abfrage-Explorer und visuelle Explain-Pläne erweitert. Eine AIOps-fähige Muster- und Anomalie-Erkennung biete zudem Einblicke in korrelierte Warnungen und Ereignisse, mit denen IT-Teams die Analyse von Problemursachen beschleunigen und auch in wachsenden Unternehmen produktiver arbeiten könnten.
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Stand vom 30.10.2020
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