Hamburg, Starnberg, 8. Aug. 2016 - Wie lassen sich Anwendungsausfälle durch maschinelles Lernen verhindern? Neuer Nimble Labs Research Report...

Zum Hintergrund: Es gibt verschiedenste Gründe, warum die schnelle Bereitstellung von Daten für Unternehmensanwendungen beeinträchtigt werden kann. Immer entsteht jedoch durch diese Lücke ein Engpass, der sich negativ auf die Produktivität von Mitarbeitern & Anwendungen und damit letztlich auf den Geschäftsbetrieb auswirkt. Diese Lücke bezeichnet Storagespezialist Nimble als App-Data Gap (siehe hierzu auch unseren Beitrag vom 26. Juli 2016 „Nimble Predictive Analytics - Big Data App erhöht die Anwendungsverfügbarkeit“). Diese App-Data Lücke zwingt IT-Shops dann auf Grund von User-Beschwerden zu einer Teils komplexen und stressigen Fehlersuche, bei der sich je nach Umfang die für Storage, VMs, Netzwerk bzw. Anwendungen zuständigen Personen gegenseitig die Verantwortung hin und her schieben. Die IT wird damit aber nicht als strategischer Partner gesehen, sondern eher als Problem- und Kostenfaktor.

Nach der aktuellen Untersuchung des Speicherherstellers (Quelle: Nimble Labs Research Report / siehe PDF-Download 500KB am Textende) fällt bei Infrastrukturproblemem der Verdacht zuerst meist auf das Speichersystem. Laut Report werden in 46% der untersuchten Fälle die Probleme auch tatsächlich direkt durch diese verursacht:

• 54 % der Probleme ließen sich jedoch auf Fehlkonfigurationen, mangelnde Interoperabilität und das Nichtbefolgen von Best Practices für andere Komponenten zurückführen.

• 46 % der festgestellten Probleme betrafen die Speicherumgebung und waren durch Hardware- und Softwareprobleme, Unterstützung bei der Softwareaktualisierung und Leistungsengpässe bedingt.

Zur Methodik des Reports: Nimble Storage hat für diese Untersuchung nach eigenen Angaben mehr als 12.000 anonymisierte Supportfälle analysiert, die exemplarisch für Probleme im Zusammenhang mit der App-Data Gap sind. Hierzu wurden Daten aus unterschiedlichsten IT-Infrastrukturen bei über 7.500 Kunden erfasst und mithilfe der Predictive-Analytics-Plattform InfoSight aggregiert und analysiert. Über diese Plattform werden täglich zwischen 30 und 70 Millionen Datenpunkte aus Sensoren in den Infrastrukturen ausgelesen, in denen die einzelnen Arrays von Nimble Storage installiert sind. In 90 Prozent der Fälle wurden die in diesen Umgebungen entdeckten Probleme danach von InfoSight erkannt und behoben, bevor sie von den Betreibern überhaupt bemerkt wurden.

Hinweis: Die Nimble Storage Infosight Analyse-Software verwendet Big Data - Algorithmen, um Millionen von Sensordatenpunkten in der Infrastruktur zu korrelieren; damit sollen sich laut Hersteller pro-aktiv detaillierte Diagnosen erstellen und Probleme im gesamten Infrastruktur-Stack bereits bei der Entstehung verhindern lassen.

Abb. 1: Bildquelle Nimble Storage, Auszug von Labs Research Report, 2016