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案例分享：全球服務(wù)公司確保遷移過(guò)程中的云集成和人工智能服務(wù)

應(yīng)用程序就像形成星座的星星一樣，彼此需要、相互依存?，F(xiàn)代化的應(yīng)用程序是復(fù)雜的，通常由多個(gè)相互連接的組件組成，每個(gè)組件都有自己的依賴項(xiàng)和需求集。在IT服務(wù)的遷移過(guò)程中，這種依賴性有時(shí)可能是服務(wù)的最大優(yōu)點(diǎn)和缺點(diǎn)。隨著基于人工智能（AI）的應(yīng)用程序的興起，以及它們對(duì)復(fù)雜基礎(chǔ)設(shè)施和數(shù)據(jù)處理能力的需求，這種復(fù)雜性正在成為一個(gè)相當(dāng)大的挑戰(zhàn)。不映射和監(jiān)控應(yīng)用程序的依賴關(guān)系會(huì)在遷移期間和之后顯著降低服務(wù)性能。這包括常見(jiàn)類型的依賴，如數(shù)據(jù)庫(kù)依賴（應(yīng)用程序通常依賴于數(shù)據(jù)庫(kù)或API等共享數(shù)據(jù)源，從而在應(yīng)用程序之間創(chuàng)建依賴關(guān)系。這種相互依賴關(guān)系可以跨IT環(huán)境擴(kuò)展，包括本地部署和云部署。） ；服務(wù)依賴關(guān)系，如Web服務(wù)器、身份驗(yàn)證和域名系統(tǒng)（DNS）依賴關(guān)系；以及新興的人工智能依賴。

根據(jù)Flexera的2024年云狀態(tài)報(bào)告，了解應(yīng)用程序依賴關(guān)系（54%）和評(píng)估實(shí)施遷移計(jì)劃的技術(shù)可行性（45%）是云計(jì)算決策者和執(zhí)行領(lǐng)導(dǎo)者在遷移過(guò)程中最關(guān)心的問(wèn)題。

圖：在將工作負(fù)載遷移到公有云時(shí)，您面臨哪些挑戰(zhàn)?

一家全球性的服務(wù)公司借助NETSCOUT的企業(yè)性能管理解決方案所提供的深入的可觀察性確保上千種應(yīng)用程序和人工智能服務(wù)順利遷移到云上，以下是該案例分享。

案例概述

該公司IT團(tuán)隊(duì)面臨的挑戰(zhàn)：

• CloudOps、ITOps和AIOps在公有云遷移期間面臨著如何保持對(duì)于流量和超過(guò)1000個(gè)應(yīng)用程序的可見(jiàn)性的挑戰(zhàn)。

• 許多應(yīng)用程序，包括一些具有人工智能功能的應(yīng)用程序，都沒(méi)有分類，這使得它們很難被理解依賴關(guān)系和管理，導(dǎo)致無(wú)法確保其使用性能

• nGeniusONE企業(yè)性能管理平臺(tái)

• vSTREAM虛擬探針

• 數(shù)千個(gè)應(yīng)用程序（包括基于云的人工智能應(yīng)用程序）被分類和標(biāo)記，服務(wù)器被成功遷移

• 通過(guò)理解依賴關(guān)系并實(shí)現(xiàn)有效管理依賴關(guān)系的策略，確保順利成功地遷移到云

• 提高了貫穿云環(huán)境的流量以及物理和虛擬服務(wù)器的可觀察性

該客戶是一家全球性服務(wù)公司，并且是NETSCOUT的長(zhǎng)期客戶。該公司為數(shù)百萬(wàn)商業(yè)和住宅用戶提供數(shù)千種最先進(jìn)的安全解決方案和智能系統(tǒng)，并在40多個(gè)國(guó)家設(shè)有辦事處，對(duì)于先進(jìn)技術(shù)喜歡進(jìn)行嘗試，并注入其產(chǎn)品線，以增強(qiáng)其產(chǎn)品競(jìng)爭(zhēng)力是這家全球服務(wù)公司不斷成長(zhǎng)的動(dòng)力，他們也是人工智能（AI）等先進(jìn)技術(shù)的早期采用者。經(jīng)過(guò)多年的實(shí)踐，這家全球性服務(wù)公司也確信收入增長(zhǎng)源于其產(chǎn)品先進(jìn)能力的不斷增強(qiáng)，并確?？煽康恼＿\(yùn)行時(shí)間。事實(shí)上，公司的IT高管經(jīng)常向IT團(tuán)隊(duì)強(qiáng)調(diào)，關(guān)鍵應(yīng)用的失敗或性能下降會(huì)嚴(yán)重影響他們的服務(wù)，并使公司面臨監(jiān)管和媒體的審查，從而導(dǎo)致?lián)p失掉多年來(lái)積累的市場(chǎng)信譽(yù)。

挑戰(zhàn)

該公司在向公有云的遷移過(guò)程中，ITOps、AIOps和CloudOps團(tuán)隊(duì)逐漸意識(shí)到，他們并沒(méi)有足夠的可觀察性來(lái)監(jiān)測(cè)不斷增長(zhǎng)的流量，無(wú)法深入了解大量云端服務(wù)器、數(shù)千個(gè)應(yīng)用程序、虛擬桌面等向云的遷移后的效能。有些一些應(yīng)用程序是定制的，并且在向云遷移之前已經(jīng)在VMware中本地運(yùn)行；其它一些程序原先是一體化的，向云遷移過(guò)程種，會(huì)被轉(zhuǎn)換為微服務(wù)或在容器化環(huán)境中運(yùn)行。許多新服務(wù)都使用了先進(jìn)的機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）和人工智能流程。這些服務(wù)要么正在開(kāi)發(fā)中，要么在嚴(yán)格管理的開(kāi)發(fā)環(huán)境中得到進(jìn)一步增強(qiáng)。由于新連接的設(shè)備和智能系統(tǒng)在云中的流量顯著增加，公司IT團(tuán)隊(duì)嚴(yán)重低估了持續(xù)監(jiān)控應(yīng)用程序性能問(wèn)題所需的可觀察性的要求，他們意識(shí)到他們?nèi)狈ψ銐虻墓ぞ?，并且無(wú)法通過(guò)可靠的取證數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)了解新出現(xiàn)的服務(wù)中斷和服務(wù)性能下降，從而排除服務(wù)故障，這也正是該公司最擔(dān)心的問(wèn)題類型。

人工智能應(yīng)用程序和算法可以創(chuàng)建獨(dú)特的依賴關(guān)系，通常依賴于特定的數(shù)據(jù)集、庫(kù)或框架。例如，機(jī)器學(xué)習(xí)模型可能需要特定的數(shù)據(jù)集進(jìn)行訓(xùn)練，或者需要特定的庫(kù)進(jìn)行推理。管理這些依賴關(guān)系對(duì)于確保AI應(yīng)用程序及其用于建模的工具順利遷移到云端至關(guān)重要。

管理AI依賴關(guān)系的一個(gè)重要考慮因素是數(shù)據(jù)集成。人工智能應(yīng)用通常需要訪問(wèn)大型且不斷發(fā)展的數(shù)據(jù)集，這些數(shù)據(jù)集被集成到環(huán)境中，以確保人工智能系統(tǒng)的性能和準(zhǔn)確性。組織應(yīng)確保存在數(shù)據(jù)管道，以便使用專用網(wǎng)絡(luò)連接或VPN將數(shù)據(jù)從本地系統(tǒng)傳輸?shù)皆苹蚱渌镜赜?，并確保必要的數(shù)據(jù)處理和存儲(chǔ)資源可用，并且人工智能工作負(fù)載可以有效擴(kuò)展。

“意識(shí)到這些可觀察性問(wèn)題是在我們不知情、不知道如何快速解決的情況下發(fā)生的，這真的是一場(chǎng)系統(tǒng)管理噩夢(mèng)！”

——ITOps領(lǐng)導(dǎo)人

他們需要迅速找出方法應(yīng)對(duì)挑戰(zhàn)：

• 有效監(jiān)控進(jìn)出服務(wù)器的流量，以確定與預(yù)期行為（流量基線）的偏差，并解決延遲、服務(wù)器性能、利用率和其它可能影響用戶體驗(yàn)的關(guān)鍵指標(biāo)等問(wèn)題

• 識(shí)別和監(jiān)控1000多個(gè)從內(nèi)部部署環(huán)境遷移到云環(huán)境的應(yīng)用程序的性能，按規(guī)模對(duì)應(yīng)用程序進(jìn)行分類，并評(píng)估它們的相互依賴性

• 獲得對(duì)虛擬環(huán)境的可觀察性，包括使用虛擬私有云（VPN）的Kubernetes集群，用于開(kāi)發(fā)中的人工智能和AIOps項(xiàng)目

• 提高對(duì)南北和東西向的網(wǎng)絡(luò)流量的路徑和互連（包括對(duì)等連接）的洞察力，以確保運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)信息有效地指派到適當(dāng)?shù)腎T人員進(jìn)行故障排除。總之，IT團(tuán)隊(duì)希望復(fù)制并增強(qiáng)其在云中的可觀察性，就像他們?cè)跀?shù)據(jù)中心中做的一樣。

解決方案

該公司的IT團(tuán)隊(duì)在其本地?cái)?shù)據(jù)中心環(huán)境中一直依賴nGeniusONE，這是NETSCOUT的nGenius企業(yè)性能管理解決方案的核心組件。他們雖然知道這個(gè)解決方案可以做什么，但他們沒(méi)有預(yù)料到云遷移的速度，也沒(méi)有理解如何有效地利用可視化數(shù)據(jù)源，以快速確定對(duì)性能和服務(wù)正常運(yùn)行時(shí)間的影響。幸運(yùn)的是，他們及時(shí)得到了NETSCOUT技術(shù)專家的幫助。除此以外，NETSCOUT技術(shù)專家也詢問(wèn)云流量?jī)?nèi)容，以確定性能和未分類的應(yīng)用程序。借助NETSCOUT的方案提供的可見(jiàn)性，IT團(tuán)隊(duì)實(shí)現(xiàn)了：

• 徹底盤點(diǎn)和映射應(yīng)用程序，以確定關(guān)鍵任務(wù)并評(píng)估其依賴關(guān)系

• 實(shí)現(xiàn)分階段的遷移方法，從不太關(guān)鍵的應(yīng)用程序開(kāi)始，然后再轉(zhuǎn)移到更復(fù)雜的應(yīng)用程序

• 利用監(jiān)控和可見(jiàn)性，來(lái)識(shí)別遷移過(guò)程中出現(xiàn)的性能問(wèn)題，覆蓋盲點(diǎn)，并幫助提高IT團(tuán)隊(duì)對(duì)消費(fèi)模式、應(yīng)用程序利用率和整體用戶體驗(yàn)的理解，從而快速排除故障（例如停機(jī)時(shí)間、緩慢響應(yīng)或功能降級(jí)）。

結(jié)果

在NETSCOUT技術(shù)專家支持下，IT團(tuán)隊(duì)恢復(fù)并顯著增強(qiáng)了對(duì)于云遷移中應(yīng)用的可觀察性，幫助IT團(tuán)隊(duì)在充滿挑戰(zhàn)的云遷移過(guò)程中重新獲得信心和控制權(quán)。

NETSCOUT的nGeniusONE和vSTREAM通過(guò)監(jiān)控1000多個(gè)應(yīng)用程序的依賴關(guān)系、性能異常、延遲、服務(wù)器性能和利用率問(wèn)題，展示了它們的價(jià)值，并確保了云遷移過(guò)程中和云運(yùn)營(yíng)的連續(xù)性。了解網(wǎng)絡(luò)流量模式對(duì)于ITOps、AIOps和CloudOps團(tuán)隊(duì)從規(guī)劃資源需求到改進(jìn)網(wǎng)絡(luò)管理和基于人工智能的服務(wù)（如帶寬升級(jí)或額外的網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施）至關(guān)重要。這些信息通過(guò)基于網(wǎng)絡(luò)的行為和歷史數(shù)據(jù)做出明智的決策，進(jìn)一步加強(qiáng)了人工智能行動(dòng)計(jì)劃，這會(huì)在未來(lái)帶來(lái)更高效、更積極的網(wǎng)絡(luò)管理和更多基于人工智能的服務(wù)。負(fù)責(zé)服務(wù)優(yōu)化的跨職能遷移團(tuán)隊(duì)通過(guò)nGeniusONE的實(shí)時(shí)監(jiān)控和分析，確保了其人工智能計(jì)劃的無(wú)縫集成和性能保障。