運營數據的雪崩迫使DevOps更加關注監控工具

有40億個東西可想而知。當涉及40億個Kubernetes實例時，每個實例包含旋轉，運行和旋轉時的多個數據點，那么規模真的很難想象。

那就是Google LLC每個星期為自己使用而啟動的Kubernetes實例。

451 Research LLC的高級分析師Nancy Gohring說：“如果您想到Google每周要發射40億個容器，它們就會收集許多不同的數據點。” “這不僅是40億條數據。人們所面對的運營數據量剛剛超出這個世界。”

Gohring采訪過杰夫·弗里克，theCUBE，SiliconANGLE Media的移動即時串流工作室的主機時，相撲邏輯照亮事件在加州Burlingame。他們討論了不斷增長的數據量對開發人員運營團隊的影響以及在一個組織內使用不同的監視工具的危險(請參閱完整的訪談記錄此處)。

轉向自主工具

像Google和其他公司這樣的公司所產生的龐大企業數據規模，正在推動解決方案領域的許多公司提供用于管理海量信息的自主工具。由于DevOps承擔了整個管理工作的大部分，因此這在組織責任和文化方面提出了新問題。

“ DevOps正在自主運行;他們正在做自己的事情，因此他們可以迅速行動。” Gohring指出。“但是，有人可以監督由一千個微服務組成的應用程序嗎?在某些情況下，答案是否定的。”

這種情況的結果是，組織實施監視工具以幫助DevOps團隊密切關注正在運行的應用程序。但是，這也會帶來問題，尤其是當每個團隊選擇不同的工具時。

Gohring說：“隨著應用程序變得越來越復雜，在孤立的工具中查看數據往往會掩蓋更大的前景。” “在大多數情況下，企業不會僅僅依靠一種可以完成所有任務的監控工具。如果您有100個DevOps團隊，并且他們已經選擇了自己的監視工具，那么效率就不高。”