Cisco Tam Yığın Gözlemlenebilirlik Platformu: Hızlı Geliştirme ve İş Ortağı İşbirliği

İşbirliği, platformun geliştirilmesinde kilit rol oynadı

Haziran 2022’de Cisco, AppDynamics Cloud tarafınca belirlenen temelleri genişleterek Cisco Full-Stack Observability (FSO) platformunu geliştirmeyi planladığını duyurdu. Şubat 2023’e kadar, Cisco Live Europe esnasında Cisco FSO Platformunun teknik önizlemesini tanıttık. Yalnızca altı ay içinde, genel kullanılabilirlik sözümüz Cisco Live US tarafınca yerine getirildi ve altı yenilikçi modülü piyasaya sürerek ilk beklentileri aştık.

Bu başarının mühim bir yönü, dış ortaklarla işbirliğimizdi. Geliştirmeyi yalnızca şirket içinde yapmak yerine, bu modüllerin birçoğu FSO platformunda eğitilmiş ortaklar tarafınca oluşturuldu. Ondan sonra App Exchange’imizde gösterilen bu modülleri oluşturmak için araçlarını ve SDK’larını kullandılar. Cisco FSO Platformu, güm güm gümbür gümbür gelen bir platforma haiz olmak yerine, onu kontrol etmeye destek olan ve modülleri en başından itibaren oldukça gerçek, pazar lideri kıymet sunan istekli ortaklarla başlatıldı.

Şu anda Cisco FSO Platform App Exchange’de bulunan modüller, gerçek zamanlı maliyet içgörülerinden makine öğrenimi tabanlı Kubernetes performans optimize edicilere kadar çeşitli özellikler sunar.

Açık, genişletilebilir ve programlanabilir olması platformu kuvvetli kılar

Platform, özünde kapsamlı bir MELT yapısı ihtiva eder – Metrikler, Vakalar, Günlükler ve İzler. Bu sistem, çeşitli dijital sistemlerden oldukça oranda veriyi verimli bir halde işlemek için tasarlanmıştır. Sadece platformun gerçek gücü yalnızca MELT depolama ve sorgulamadan kaynaklanmaz. Toplu yada ayrı ayrı programlanabilen yedi kuvvetli özellikten ve bu çözümleri Cisco FSO Platform değişimine dağıtmak için benzersiz bir uygulama paketleme sisteminden türer. Alan kişi açısından bu, ufak geliştirmelerden belirli bir sanayi odaklı tam gelişmiş uygulamalara kadar çeşitli özellik setleri sağlayabilen abonelik çözümleri şeklinde kendini gösterir. Rekabetçi bir bakış açısından, platformun bulut mahalli tam yığın gözlemlenebilirlik çözümleri oluşturmak için en gelişmiş ve kapsamlı yaklaşımı sunduğunu güvenle söyleyebiliriz.

Platformun ve geliştirme modelinin parçalarını incelemeden ilkin, bir an için bu yeni uygulama kategorisini, doğrusu MELT uygulamasını tanımlamanın ne anlama geldiğini düşünün. Platformun sağlamış olduğu şey için kim bilir en iyi benzetme, toplama ve alımdan işlemeye, depolamaya ve sorgulamaya kadar MELT verilerinin tüm yaşam döngüsünü yöneten dağıtılmış bir işletim sistemi olarak hareket etmesidir. Bu, bir MELT uygulamasının dağıtılmış bir uygulama olduğu ve karmaşıklığın kolayca kontrolden çıkabileceği anlamına gelir.

Dağıtılmış mikro hizmetleri temel alan “uygulamaları” düşünün. Kendileri o denli karmaşık ve o denli dağıtılmış durumdalar ki, birçok yönden Cisco FSO Platformu şeklinde seyretme platformları için varoluş sebebini oluşturuyorlar. Bu “MELT uygulamasının” iyi mi etkinleştirileceği sorununa yaklaştığımızda, bildirimsel ve mecburi uygulamalar terimini benimsememiz icap ettiğini biliyorduk. Düşük seviyeli hepimiz için parasız bir çerçeveye karşı oldukça net bir çerçeve sağlamamız gerekiyordu. Öteki bir deyişle, bir Cisco FSO MELT uygulaması, her biri platformun belirli bir parçasına iyi mi davranması icap ettiğini söyleyen bir takım bildirimdir.

En başından itibaren kazanan, alan kişi odaklı bir yönetişim modeli

Ek olarak platformun, Uygulama A ve Uygulama B’nin güvenli bir halde bir arada var olmasını güvence edecek sağlam yalıtım ilkeleri sağlaması icap ettiğini de biliyorduk. Platforma akan verilerin kesinlikle haiz olunan alan kişi tarafınca ve bu uygulamaların Misafirler bir müşterinin verdiği geri alınabilir için ayrıcalıklar. “Uygulamaların verileri almış olduğu” ve “uygulamaların verilere haiz olduğu” argümanlarını duyduk. Biz bu fikirleri şiddetle reddettik. Alan kişi yutar onların veri. alan kişi sahibi onların veri. Uygulama, bir müşterinin davet etmiş olduğu ve MELT akışı üstünde açıkça anlatılmış, tahribatsız eylemler gerçekleştirmesine müsaade eden bir konuktur.

Bu önsözün haricinde, platformun çözümlere maruz bıraktığı ilkelleri inceleyelim.

1. Panolar ve Mikro Siteler – MELT UI, platformun en mühim ve öne bakan bileşeni olabilir. Panolar, çizelgeleri bir sayfaya atmanın bir yolu değildir. Bunlar kapsamlı bir çerçevedir ve uygulamalar MELT verileri üstünde tamamen etkileşimli deneyimler oluşturmak için yararlanabilir. Veriye dayalı görselleştirmenin zorluğunu üstlendiğimizde, Grafana panolarıyla öylece bir arada var olamayacağımızı biliyorduk. Oyunun kurallarını değiştirecek bir şeyler yapmalı ve çıtayı yükseltmeliyiz. Sektördeki en iyi MELT denetim paneli platformu olmayı hedefliyoruz. Bu özette her şeyi açıklayamasak da, kısaca özet geçmek gerekirse, JSONata adlı, gösterge panosu oluşturucusunu devreye sokan JSON verilerinin işlenmesi için yeni ortaya çıkan bir standardı benimsiyoruz. kökten Verilerin iyi mi dönüştürüldüğünü ve manipüle edildiğini denetim ederek, neredeyse tüm veri kaynaklarının herhangi bir görselleştirme ile eşleştirilebilmesini sağlar. Bunun da ötesinde, mikro siteler, çözüm geliştiricilerimizin kullanıcı için tutarlı bir authn/z deneyimi sağlarken, kendi seçtikleri arka uç çerçevelerinden ve dillerinden uygulama deneyimlerine hizmet eden kapsayıcılar sağlamalarına olanak tanır. Kullanıcı arabirimine yönelik bu kapsamlı yaklaşım, iş ortaklarına benzersiz bir takım beceri sağlar.
2. Genişletilebilir Erişim Kontrolü – Dinamik bir dijital ortamda, her insana uyan tek boyutlu erişim kontrolleri oldukça kısıtlayıcıdır. Platformumuzun genişletilebilir erişim kontrolü, değişen uygulama alanlarına uyum sağlar. Geliştiriciler, tesir alanına özgü rolleri kolaylıkla oluşturarak, kendilerinin sağladıkları özellikler üstünde kati ve güvenli erişim sağlayabilirler. Müşteriler, verilerine yalnızca doğru personel tarafınca erişilmesini elde eden sağlam, özelleştirilebilir rollerden yararlanır. Geliştiricilerin, kapsamı oldukça geniş olabilecek genel “yönetici” rollerine kıyasla kendi sektörleri için anlamlı olan yeni roller oluşturma kilidi açılır.
3. Bulut Toplayıcılar ve Hususi API’ler – İş ortaklarının ve çözüm geliştiricilerin entegre etmek istediği API’lerin şeklini ve çeşitliliğini anlamak kelimenin tam anlamıyla imkansızdır. Platformun hususi veri toplayıcılara yada “bulut toplayıcılara” verdiği destek, geliştiricinin entegrasyonları üstünden kendi kendine hizmet vermesine olanak tanır. Geliştiriciler, kapsayıcılı toplayıcılarla herhangi bir programlama dilini kullanarak çeşitli uç noktalardan veri toplayabilir. İşletmeler için bu, veri entegrasyonunda benzersiz esneklik ve benzersiz gereksinimler için platformun API’sini genişletme kabiliyeti anlamına gelir.
4. Data Deposu – Platformun dağıtılmış beyni olarak işlev gören data deposu, MELT ile ilgili olmayan detayları depolar. Bu, bir araştırma iş akışından bir panoya kadar her şey olabilir. Data deposu dahili olarak küresel olarak çoğaltılır ve katmanlıdır sadece rahat bir depo olarak sunulur. Bu, geliştiricinin yaşam tarzını büyük seviyede basitleştirir. Geliştiriciler, data deposunu yeni türlerle genişleten “data modelleri” oluşturabilir. Mesela, bir geliştirici, bir soruşturmanın bir sıhhat kuralı ihlaliyle ilişkilendirilmesine müsaade eden bir çözüm oluşturmak isterse, geliştiriciye, Data modelleme vasıtasıyla bir soruşturma terimini tamamen tanımlama yetkisi verilir. Data deposunun küresel, oldukça bölgeli doğası, geliştiricilerin müşterilerin küresel olarak birden oldukça bölgede birden oldukça hücrede yaşamış olduğu mevzusunda endişelenmesine ve hatta bunu bilmesine gerek olmadığı anlamına gelir. Rahat bir data modelini platforma aktarmanız yeterlidir ve dünya genelinde uygulamanıza abone olan kaç alan kişi olursa olsun hazırsınız anlamına gelir.
5. Sunucusuz İş Akışı – Gözlemlenebilirlik ardışık düzenleri, her insanın bilmiş olduğu şeklinde uğraşması zor olabilir. Cisco FSO Platformu, CNCF Sunucusuz İş Akışları ve Bulut Vakaları standartlarını uygulayarak, üçüncü taraf geliştiricilerin gözlemlenebilirlik ardışık düzenine hem rahat hem de karmaşık davranışlar eklemesine olanak tanır. Bu, alana özgü dönüşümlere ve hatta gelen akıştan yeni verilerin türetilmesine izin verir.
6. Varlık Modelleme – Kökleri AppDynamics’in Uygulama Performansı İzlemeye dayanan gelişmiş varlık modellememiz, karmaşık sinyalleri anlaşılır içgörüler halinde düzenler. Geliştiriciler, tesir alanları içinde sinyalleri ilişkilendirerek Esnek MELT Modelleme dili ile tesir alanlarını modelleyebilir. Müşteriler, probleminin kati olarak belirlenmesini ve çözülmesini elde eden katmanlı bir görünüm elde eder. Varlık modellemenin anahtarı, müşterilerin almış olduğu oldukça büyük oranda veri için alana özgü, organizasyonel bir şema sağlamasıdır. Varlık modellemesi olmadan, bir çok vazife yalnızca çözüm bulmakla adım atar. nerede ve ne belirli bir hata geldi. Varlık modellemeye yönelik kapsamlı destekle tesir alanları, verilerin tam yığın korelasyonunu anında sağlayabilir. Mesela, AB düzenlemelerine uygun olarak zamanında performans raporlaması sağlamakla görevli bir büyükşehir Avrupa transit acentesi olduğunuzu varsayalım. Varlık modelleme, hem canlı telemetri bildiren araçlar şeklinde gerçek fizyolojik varlıkları hem de büyük ölçekli toplu performansı izleyen şehirler ve bölgeler şeklinde toplu varlıkları temsil eden varlıklar oluşturmanıza olanak tanır. Turnikeleri ve kart okuyucuları etkileyen hatalar anında ilişkilendirilebilir yukarı istasyona ve etkilenen bölgelere yığının yanı sıra aşağı yığından kümelere, düğümlere ve işlemlere. Bu, tam yığın gözlemlenebilirliğidir.
7. Sıhhat Kuralları – Sıhhat kuralları, müşteriler için eksiksiz bir yığın deneyimi sağlamanın tehlikeli sonuç bir parçasıdır. Geliştiriciler, geliştiricinin çözümünde sağlanan varlık modellerinin ve tesir alanlarının tümleşik olarak bilincinde olan sistem durumu kuralları sağlayabilir. İstasyonlar ve araçlar örneğine dönecek olursak, bir istasyonun sağlığının tanımı, tam yığın geçiş seyretme çözümünün geliştiricisi tarafınca büyük olasılıkla detaylı bir şekilde anlaşılan faktörlere bağlıdır. Hususi sıhhat kurallarının çözüme dahil edilmesiyle, sağlığı gelen trenlerin zamanında performansına ve yolcu bekleme sürelerine bağlama şeklinde davranışlar mümkün hale gelir. Çözüm geliştirici, bu tarz şeyleri kullanıma hazır olarak sağlayarak müşteriye, müşteriden ‘kendini çözmesini’ istemek için ergonomik olarak mümkün olmayan varlıklı bir tesir alanı deneyimi sağlayabilir.

Paylaşmak: