Monitoring des environnements Kubernetes
La supervision Kubernetes vous aide à identifier les problèmes et à gérer de manière proactive les clusters Kubernetes. Un monitoring efficace des clusters Kubernetes facilite la gestion de votre infrastructure conteneurisée, en assurant le suivi de l'utilisation des ressources du cluster (comme la mémoire, le processeur et le stockage) et de l'interaction entre les composants du cluster.
Découverte automatique des containers Docker
L'agent ServicePilot sur les serveurs permet de découvrir automatiquement tous vos containers Docker. Les ressources supervisées sont directement intégrées dans les cartographies et les données issues du monitoring de chaque container sont disponibles dans les tableaux de bord. Vous pouvez facilement surveiller les statuts de disponibilité de tous vos containers en temps réel ou accéder aux historiques avec des analyses par tops et comprendre l'évolution des indicateurs clés de performance.
Indicateurs de performance pour chaque container
Dès qu'un problème de performance est détecté, vous êtes directement alerté afin d'effectuer un drill-down dans l'interface ServicePilot pour n'afficher que les indicateurs clés de ce container. Les graphes synthétiques permettent de visionner les détails des mesures clés de performance sur chaque aspect de votre machine (Disques, Carte réseaux, Système...) en temps réel et de manière historique grâce au calendrier.
Monitoring automatique des applications JAVA sous Docker
L'agent ServicePilot permet aussi de visualiser l'ensemble des Indicateurs Clés de Performance (KPI) pour chacune des requêtes d'une application JAVA sous Docker. Vous pouvez automatiquement analyser les taux d’erreur, les latences sur les temps de réponse, le détail des requêtes SQL ou Web, ou encore l’analyse approfondie des transactions de bout-en-bout pour détecter en amont les erreurs applicatives et les sources d’incidents potentiels.
Corrélation de métriques de containers, d'applications et de serveurs
Obtenez la visibilité de bout en bout en corrélant le temps de réponse, l’activité des applications avec la performance système du serveur sur lequel ces dernières sont installées. Vous pouvez rapidement comprendre les raisons des incidents et mieux cibler la root cause des dégradations de service de containers Docker. Les tableaux de bord et ces rapports PDF personnalisés permettent de visualiser et savoir réellement les impacts des dégradations de service sur l'expérience utilisateur d’applications tournant sous conteneur Docker.
Je souhaitais changer de logique et d’outil de monitoring pour mieux comprendre les corrélations entre les applications et l’infrastructure.
Logiciel de supervision des Containers Docker
Découverte automatique des containers Docker
Découverte de l'ensemble des ressources par les agents automatiquement reconnus par le manager qui les met à jour. Inventaire automatisé des applications et des statistiques par container.
Visualisations intéractives sur le trafic réseau
Synthèse de tous les containers et présentation par tops des indicateurs : disponibilité, performance, alertes et erreurs. Cartographies automatiques de flux applicatifs.
Container Monitoring proactif et Machine Learning
Accès aux KPI affectés par un problème de performance en un seul clic avant un impact sur le service délivré. Application automatique d'algorithmes de Machine Learning pour aider à la décision.
Capacity Planning pour vos containers Docker
Analyse des tendances d'utilisation pour s’assurer que la capacité s'adapte aux besoins du business. Projections et analyses des tendances pour anticiper les besoins dans la gestion de conteneurs Docker.
Exemples d'intégration de supervision pour le Cloud
Autres solutions de supervision pour le Cloud
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