E-Guide DES ANALYTIQUES EXPLOITABLES POUR AMÉLIORER LA DISPONIBILITÉ ET LES PERFORMANCES DES APPLICATIONS Search Networking.de
DES ANALYTIQUES EXPLOITABLES POUR AMÉLIORER LA DISPONIBILITÉ ET LES PERFORMANCES DES APPLICATIONS Lorsqu il s agit de résoudre les problèmes de performances d une application, le plus difficile consiste à isoler la cause. Le problème tient-il à l application proprement dite, aux serveurs, au réseau ou à une combinaison de ces éléments? Pour surmonter rapidement ce défi, la meilleure approche consiste à obtenir une visibilité granulaire et des éclaircissements à-propos sur le fonctionnement de votre infrastructure réseau. Plus vous identifiez et isolez les problèmes rapidement, plus vite vous les maîtriserez et les résoudrez. Un moteur d analytiques réseau sophistiqué fournira aux administrateurs une visibilité en temps réel sur le comportement du réseau, tant au niveau de la couche physique que des sous-couches, surcouches et couches virtuelles. Cet article examine certaines fonctions et caractéristiques à rechercher dans une solution qui propose des analytiques et une visibilité réseau à-propos, et qui les transforme en éclaircissements et en intelligence exploitables en vue d améliorer la prise de décisions et le dépannage. PAGE 2 SUR 7
Vous songez à mesurer les performances de vos par des analytiques réseau? Concentrez-vous essentiellement sur les trois questions suivantes. Le caractère à-propos des données: collecter des données sur le réseau doit se faire en temps réel. Votre moteur d analytiques doit être en mesure de collecter des données sur les performances de vos et de votre réseau, de bout en bout et en temps réel. Les données ainsi obtenues contribueront à identifier et isoler rapidement les points de congestion, à détecter les micro-pics de charge et à collecter diverses informations qui déboucheront sur des éclaircissements essentiels quant au fonctionnement du réseau. Une visibilité sur le réseau, à l échelle du réseau: aujourd hui, les datacenters sont fortement virtualisés et il ne suffit plus d examiner les périphériques et les chemins physiques de données : il faut également exploiter des analytiques et des éclaircissements en vue d identifier les chemins physiques et virtuels utilisés pour déplacer les charges de travail. Les s exécutant dans des environnements virtuels, les chemins PAGE 3 SUR 7
de données proprement dits peuvent ne pas correspondre à la topologique physique. exploitables: un moteur d analytiques doit fournir non seulement une visibilité et des informations en temps réel, mais aussi une vue agrégée de bout en bout qui permettra à l équipe IT d identifier rapidement les causes fondamentales des problèmes. Parallèlement, ce moteur doit simplifier l exploitation et le dépannage : le personnel informatique procédera alors rapidement à une analyse des causes fondamentales en cas de problème sur le réseau ou sur une application. Collecter des informations en temps réel à l échelle de plusieurs couches réseau exige une approche innovante. Pour ce faire, un moteur d analytiques peut mettre en corrélation couches physiques et logiques, et ainsi mettre à disposition des éclaircissements en temps réel exploitables. Cette approche implique le recours à des agents. Installés sur les hôtes terminaux ou l hyperviseur, ceux-ci émettent des paquets de suivi correspondant à chaque machine physique ou virtuelle. PAGE 4 SUR 7
C est la méthodologie qu utilise le moteur d analytiques Cloud Analytics Engine de Juniper Networks. Son agent collecte des données de performances de bout en bout et les met en corrélation à l échelle des couches physique et virtuelle afin d offrir à l équipe IT une vue unique intégrée. Les données collectées par la solution Cloud Analytics Engine fournissent la base d éclaircissements axés sur les. Ces derniers simplifient le dépannage et fournissent à leur tour le contexte nécessaire à l identification de l origine d un problème issu d une application ou du réseau. La solution Cloud Analytics Engine repose sur le système d exploitation de Junos de Juniper. Elle est disponible sous le nom de fonctionnalité Junos. Cette solution ouverte prend en charge les API RESTful, qui autorisent l intégration de toute base de données tierce normalisée exploitée pour traiter des données de performances réseau en temps réel. La solution Cloud Analytics Engine prend également en charge les périphériques réseau tiers. Pour en savoir davantage sur la manière dont les solutions analytiques sophistiquées de Juniper, dont Cloud Analytics Engine, contribuent à améliorer les performances des, examinez les ressources suivantes. http://www. juniper.net/fr/fr/dm/switchforthefuture/ PAGE 5 SUR 7
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