确定利益相关者认为哪些见解最有价值,哪些见解不必要。为仅显示相关数据的每个组设置自定义仪表板。(但是,关键是所有仪表盘的基础数据都是一致的,并且基于相同的数据模型。)
5. 测试系统【 基础设施|云原生基础设施监控】如果不彻底测试系统,大多数企业永远不会启动系统或部署重大更改。基础设施监控也不例外。确定最可能的场景并设计测试框架,以确保基础设施监控解决方案按预期执行。最安全的方法是在指定的测试环境中进行测试,以防止生产和客户受到影响。然后,团队可以微调设置和警报配置,以确保一切正常。
6. 定期检查度量和KPI目标不断演变,因此定期审查指标以确保基础设施监控解决方案生成每个利益相关者所需的数据和洞察至关重要。评估KPI并与团队合作以确定未来要建立的新基准也是有益的。随着一个组织在数字化转型过程中的进一步发展,新的基础设施盲点将出现。定期的度量审查可以避免无意的疏忽,并确保在整个基础设施堆栈中保持完全的可见性。
7. 利用供应商专有技术和资源难以完善其监控设置或缺乏内部专有技术或经验的组织可以选择供应商提供支持。供应商专家将具备行业最佳实践方面的专业知识,并熟悉团队正在解决的问题。利用供应商的专业知识可以帮助团队更快地实现其监控目标,同时提高内部技能。
一种可扩展的基础设施监控方法随着企业继续向现代多云环境过渡,最大限度地延长正常运行时间和弹性对于确保业务连续性和客户满意度比以往任何时候都更为重要。将正确的监控解决方案落实到位,以实现基础设施性能的明确战略目标,可以让团队获得最大的成功。
对许多人来说,最有效的方法是实现一个统一的平台,该平台可以在一个地方为所有云环境提供可观察性。这有助于团队更有效地协作并充分利用时间。通过将AIOps驱动的自动化与这些功能结合起来,组织可以设计一个可扩展的基础设施监控框架——该框架将随着业务的发展而发展,为创新和进一步转型创造更多空间。
原文来自:https://www.linuxprobe.com/cloud-native-infrastructure-monitoring.html
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