Monitoring de Contenedores Kubernetes y Docker
Descubrir las métricas de rendimiento con Kubernetes Monitoring
ServicePilot le ayuda a supervisar y gestionar de forma proactiva sus clústeres Kubernetes para garantizar el éxito de las operaciones de su infraestructura en contenedores. Realiza un seguimiento del uso de recursos del clúster como: memoria, CPU y almacenamiento. También puede supervisar el flujo de datos entre los componentes del clúster para encontrar y solucionar rápidamente cualquier problema.
Tomemos como ejemplo una empresa de SaaS que gestiona muchos clústeres de Kubernetes para sus numerosos microservicios. El monitoreo de Kubernetes de ServicePilot le permite vigilar todos estos clústeres para asegurarse de que los recursos se utilizan de forma eficiente y de que todas las partes de los clústeres funcionan juntas sin problemas.
Una gestión activa de Kubernetes ayuda a que sus aplicaciones en contenedores sean más eficientes y eficaces. Sus aplicaciones rinden al máximo y a usted se le ayuda a mejorar las operaciones generales.
Descubrimiento automático y supervisión en tiempo real de contenedores
Gracias al Agente ServicePilot instalado en sus servidores, existe un descubrimiento automático de todos sus contenedores Docker. Los recursos monitoreados se integran directamente en los mapas, mientras que los datos de monitoreo de cada contenedor están disponibles en los cuadros de mando. Permite acceder fácilmente al estado de disponibilidad en tiempo real y al rendimiento histórico.
Piense en un proveedor de hosting que gestiona cientos de contenedores Docker en varios servidores. Puede identificar cada uno de estos contenedores e integrarlos en un único cuadro de mando de monitoreo. Podrá hacer un seguimiento del estado y el rendimiento de cada contenedor para identificar rápidamente cualquier problema.
Con este descubrimiento automático y la supervisión en tiempo real de los contenedores Docker, ahorre mucho tiempo y céntrese en ofrecer servicios óptimos a sus clientes.
KPI de rendimiento completos para cada contenedor Docker
ServicePilot le avisa cuando algo va mal en sus contenedores. Su interfaz proporciona gráficos detallados que muestran las medidas de rendimiento de cada aspecto de su máquina (Discos, Red, Sistema...) tanto en tiempo real como históricamente.
Su empresa se dedica al comercio electrónico y utiliza varios contenedores Docker para gestionar distintos aspectos de sus operaciones. Cuando uno de estos contenedores empieza a funcionar mal, recibe una alerta. Esta alerta incluye un enlace a un gráfico en tiempo real que te ayuda a comprender y solucionar el problema con prontitud.
Centrarse en los KPI específicos de los contenedores le ayudará a mejorar el rendimiento de sus aplicaciones y a mantener su capacidad de respuesta. Esto es importante para que sus usuarios estén satisfechos y su negocio tenga éxito.
Monitoreo automático de aplicaciones Java dentro de Docker
ServicePilot facilita el monitoreo de aplicaciones Java en Docker. Nuestro Agente le permite ver todos los Indicadores Clave de Rendimiento para cada petición realizada por una aplicación Java que se ejecuta en Docker. Esto incluye el análisis automático de las tasas de error, las latencias del tiempo de respuesta, los detalles de las consultas SQL o Web para una mejor comprensión y una visión de las transacciones de principio a fin.
Imagina que eres una empresa de SaaS y uno de tus productos estrella es una aplicación Java que se ejecuta en Docker. ServicePilot le permite monitorear de cerca el rendimiento de la aplicación para controlar los tiempos de respuesta, las tasas de error, etc.
Nuestro monitoreo automatizada de aplicaciones Java en Docker garantiza que pueda identificar y rectificar rápidamente los posibles problemas. Minimice las interrupciones y mantenga el alto rendimiento que esperan sus usuarios.
Correlación de métricas de contenedores, aplicaciones y servidores
ServicePilot le permite ver el proceso completo del rendimiento de una aplicación y un servidor. Al combinar estas dos piezas de información, puede correlacionar y comprender rápidamente lo que está causando problemas con los servicios de contenedores Docker. Con esos conocimientos, puede centrarse en encontrar el RCA (Root Cause Analysis) y solucionar el problema principal.
Supongamos que está ejecutando una arquitectura de microservicios compleja en la que una aplicación abarca varios contenedores Docker en varios servidores. Con nuestra solución, puede correlacionar las métricas de estos elementos dispares para identificar cuellos de botella o puntos de fallo, lo que ayuda a acelerar el proceso de solución de problemas.
Nuestros cuadros de mando e informes PDF personalizados pueden ayudarle a comprender cómo afecta la degradación del servicio a la experiencia del usuario. Le permite tomar decisiones informadas, abordar los problemas de forma proactiva y mantener sus aplicaciones funcionando sin problemas en contenedores Docker.
Quería cambiar la lógica y la herramienta de supervisión para comprender mejor las correlaciones entre las aplicaciones y la infraestructura.
Monitorización para mejorar el rendimiento de Kubernetes y los contenedores Docker
Descubrimiento automatizado de contenedores Docker
Puede encontrar y realizar un seguimiento automático de todos los recursos con agentes, siempre actualizados gracias al Manager. Se crea una lista de aplicaciones y se recopilan estadísticas de cada contenedor.
Visualizaciones interactivas del tráfico de red
Proporciona una vista sencilla de todos los contenedores con los principales indicadores de rendimiento, alertas y errores. También ofrece mapas automáticos de flujos de aplicaciones incluso en una red de contenedores.
Supervisión proactiva y predictiva de contenedores
Utiliza el monitoreo proactiv y algoritmos de Machine Learning para encontrar problemas de rendimiento rápidamente. Esto ayuda a evitar cualquier efecto negativo en el servicio que se presta y permite tomar decisiones informadas.
Planificación de la capacidad de contenedores Docker
Ayudamos a los equipos de TI a analizar cómo están utilizando los contenedores Docker para asegurarse de que tienen capacidad suficiente para satisfacer sus necesidades. Las predicciones y el análisis de tendencias les ayudan a gestionar sus contenedores Docker y a planificar el futuro.
Ejemplos de integración de supervisión para el Cloud
Otras soluciones de supervisión para el Cloud
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