Die New Relic Observability-Plattform bietet direkt Aufschluss über Änderungen, minimiert Alert-Rauschen und liefert Insights zu potenziellen Fehlerursachen ohne Komplexität oder Konfigurationsaufwand
New Relic, ein führender Anbieter von Observability-Technologien, macht mit den neuen Features von New Relic Applied Intelligence Erkennung, Analyse und Behebung von Incidents schneller als je zuvor. Für alle Nutzer von New Relic One standardmäßig kostenfrei verfügbar, deckt dieses Feature-Update Anomalien automatisch auf, liefert dabei aus jeder Datenquelle Einblicke zur potenziellen Ursache von Incidents aller Art und gibt Empfehlungen zu den am besten für die Behebung geeigneten Team-Mitgliedern. Mit Log Patterns als Public Beta erfassen Engineering-Teams darüber hinaus anhand von maschinellem Lernen Muster und Ausreißer in ihren Log-Daten und verkürzen Troubleshooting-Zeiten so um ein Vielfaches.
„AIOps soll Engineers durch künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen Voraussagen dazu ermöglichen, wo Probleme auftreten könnten, sie zu ihren Ursachen führen und die Steuerung der Maßnahmen für die Behebung unterstützen“, reflektiert Bill Staples, President und Chief Product Officer von New Relic. „So jedenfalls die Theorie. Tatsächlich aber konnten viele DevOps- und SRE-Teams das Potenzial von AIOps bislang nicht vollständig ausschöpfen. Hindernisse waren dabei traditionell steile Lernkurven, lange Implementierungs- und Schulungsphasen, hohe Preisbarrieren und auch eine gewisse Skepsis im Hinblick auf KI und ML. Diese Problematik adressieren wir ganz gezielt mit Next-Gen AIOps, machen Observability für die Engineering-Community in ihrer Gesamtheit frei verfügbar.“
„Unser E-Commerce-Portal soll Autofahrern ein ebenso ansprechendes wie unkompliziertes Erlebnis bieten und sie auf dem schnellsten Wege wieder mobil machen. Entscheidend dafür ist, dass wir Incidents proaktiv ausmachen und beheben können, bevor sie sich auf unsere Plattform auswirken können“, so Eugene Kovshilovsky, SVP Software Engineering bei CarParts.com. „New Relic Applied Intelligence war schnell und einfach implementiert, zeigte uns in kürzester Zeit Problemstellungen und Optimierungspotenziale in unserem Stack auf. So können wir genau an den richtigen Stellschrauben drehen – stets mit einer präzisen Einschätzung, wie viel Zeit unsere Teams für ihre Arbeit benötigen. Mit den neuen AIOps-Features von New Relic werden wir künftig automatisch irrelevante Alerts herausfiltern und über Muster und Ausreißer Problemursachen noch einfacher auf den Grund gehen können. Für unsere Kunden bedeutet das eine noch hochwertigere, noch dynamischere Service-Erfahrung.“
New Relic Applied Intelligence zeichnet sich durch schnelles Deployment, Out-of-the-Box-Integrationen und eine unkomplizierte Anwendungsumgebung aus, durch die Engineering-Teams die Potenziale von AIOps so schnell wie einfach erschließen:
Sofortige Identifizierung von Anomalien: Basierend auf SRE-Kernsignalen wie Throughput, Fehlern und Latenz lassen sich Anomalien über alle Anwendungen, Services und Log-Daten umgehend ausmachen, ohne Konfigurationsaufwand und ohne Zusatzkosten. Direkt verfügbar für alle Nutzer, so auch die der dauerhaft kostenfreien Produktvariante von New Relic. Durch Integration mit ihren bevorzugten Messenger-Tools wie z. B. Slack erhalten Engineers außerdem automatisch Benachrichtigungen und Detail-Analytics, um Probleme rascher zu beheben und sie präventiv weit weg vom Kundenerlebnis zu halten.
Reduzierung von Alert-Rauschen, unabhängig von der Quelle: Die übliche Schwemme unzusammenhängender Benachrichtigungen über Tools hinweg ersetzen nun automatisch korrelierte Events. Die Basis hierfür bilden zentrale zeitliche Faktoren, Kontext aus Alert-Benachrichtigungen und nun auch systemübergreifende relationale Daten. Im Ergebnis lassen sich Probleme nun mit allen Daten ganzheitlich erfassen und zielgerichtet beheben. Dank bereits trainierten ML-Modellen entfallen zudem steile Lernkurven und die mit ihnen verbundenen hohen Kosten zugunsten schnellerer Value-Generierung.
Schnellere Ermittlung von Fehlerursachen: Automatisch generierte Detail-Insights zu wahrscheinlichen Fehlerursachen sorgen für eine informierte, raschere Problembehebung. Engineers können direkt einsehen, wo ein bestimmter Fehler aufgetreten ist, welche Systeme betroffen sind und welche Maßnahmen zur Behebung vonnöten sein werden. Zudem erhalten sie Hinweise zu passenden internen Incident-Empfängern, um so Probleme mit Präzision an ihre Team-Mitglieder zu steuern.
Erkennung von Mustern und Ausreißern in Log-Daten: Gestützt auf maschinelles Lernen vermittelt die ab heute verfügbare Public Beta Engineers Aufschluss über Muster und Ausreißer in ihren Log-Daten, macht Probleme so schneller erkenn- und behebbar. So analysieren sie Millionen an Log-Nachrichten mit nur einem Klick, reduzieren dabei mittels Clustering den Aufwand für manuelle Abfragen und identifizieren auch ansonsten kaum aufzuspürende Anomalien umgehend. All dies erfolgt dank der Telemetry Data Platform von New Relic über eine zentrale Schaltstelle. Mit ihr lassen sich Telemetriedaten aus jeder beliebigen Quelle instrumentieren und Log-Datenmuster als Events festhalten, anhand derer dann Dashboards, Alerts und Abfragen erstellt werden können. Dies ermöglicht raschere Rollup-Analysen und die Behebung von Fehlertrends in Log-Daten.
Nahtlose Integration mit beliebten Incident Management Tools wie PagerDuty: Wo bislang noch aufwändig zwischen Tools hin- und hergewechselt werden musste, synchronisiert eine neue Zweiwege-Integration mit PagerDuty und anderen gängigen Lösungen für das Incident Management nun den Status korrelierter Fehler: Ändert sich in New Relic und diesen Tools der Status solcher Fehler, werden sie allesamt automatisch aktualisiert. So verwalten und beheben On-Call-Engineers Incidents effizienter und effektiver.
„Finanzdienstleister müssen ihre Kunden jederzeit durch herausragende Erlebnisse begeistern. Hierfür zentral ist unsere digitale Transformation in Richtung Cloud und in diesem Zuge die Standardisierung mit der New Relic One Plattform für Full-Stack Observability über Entwicklung, Engineering und Operations hinweg“, erklärt Stephen Rylander, SVP und Global Head of Engineering bei Donnelley Financial Solutions. „New Relic AIOps wird diese Stack-übergreifende Transparenz perfekt ergänzen, liefert unseren Engineering- und SRE-Teams dank maschinellem Lernen ein noch klareres Bild. Genau das also, was sie benötigen, um Probleme zu erkennen, bevor sie sich in unserer SaaS-Plattform und damit bei unseren Kunden bemerkbar machen können.“
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