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Echtzeitüberwachung

Mitarbeiter: Matthew Haughn

Unter Echtzeit-(Daten-)Überwachung versteht man das Bereitstellen von kontinuierlich aktualisierten Informationsströmen mit keiner oder geringer Latenzzeit.

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Die IT-Überwachung umfasst das regelmäßige Erfassen von Daten in der gesamten IT-Umgebung eines Unternehmens, von der Hardware On-Premises und virtualisierten Umgebungen über die Netzwerk- und Sicherheitsebene bis hin zum Anwendungs-Stack einschließlich der Anwendungen in der Cloud und der Benutzeroberfläche. Anhand dieser Daten analysieren IT-Mitarbeiter die Systemleistung, entdecken Auffälligkeiten und lösen Probleme.

Die Echtzeitüberwachung leistet wichtige Vorarbeit durch einen kontinuierlichen Strom relevanter und aktueller Daten mit geringer Latenz, anhand derer Administratoren ernste Probleme sofort erkennen können. Warnmeldungen können schneller an das zuständige Personal – oder sogar an automatisierte Systeme – weitergeleitet werden. Aus den aufgezeichneten Echtzeitüberwachungsdaten können Unternehmen im Nachgang Trends nachvollziehen oder vorhersagen.

Wie funktioniert die Echtzeit-Überwachung?

Die Echtzeit-Überwachung gibt den aktiven und laufenden Status einer IT-Umgebung wieder. Sie kann so eingestellt werden, dass sie sich auf bestimmte IT-Assets in der gewünschten Granularität konzentriert.

Folgende Daten werden klassicherweise bei der Echtzeitüberwachung von IT-Systemen erfasst:

Üblicherweise zeigt Echtzeit-Überwachungssoftware relevante Daten auf anpassbaren Dashboards an. Administratoren können wählen, ob sie die Datenbereiche und Formate als numerische Linien-, Balken-, Torten- oder Prozentdiagramme anzeigen möchten. Die Anzeigen der Daten können sie nach Prioritäten oder anderen Präferenzen anordnen.

Vorteile der Echtzeit-Überwachung

Durch das Erfassen von Überwachungsdaten in Echtzeit können IT-Manager aktuelle Ereignisse in der IT-Umgebung sofort bewerten und darauf reagieren. Darüber hinaus können Unternehmen Echtzeitdaten über einen längeren Zeitraum protokollieren und verfolgen, um Trends zu erkennen und Anomalien, die außerhalb der festgelegten Parameter des System- und Anwendungsverhaltens liegen, besser zu erkennen. Dies wird als Trendbeobachtung bezeichnet.

Reaktive Überwachung versus proaktive Überwachung: Die reaktive Überwachung ist eine seit langem etablierte Methode zur Fehlersuche in IT-Organisationen und Rechenzentren. Das bestimmende Merkmal dieses Prozesses verrät sein Name: Er reagiert auf Auslöser, die signalisieren, dass ein Ereignis eingetreten ist.

Im Vergleich dazu wendet die proaktive Überwachung Überwachungsdaten an, ohne dass ein Trigger-Ereignis erforderlich ist. Bei diesem Ansatz kann ein Überwachungswerkzeug Probleme vorhersagen – wie zum Beispiel ein Speicherleck – die, wenn sie nicht gelöst werden, eine Anwendung oder einen ganzen Server zum Absturz bringen können. KI (künstliche Intelligenz) und maschinelles Lernen werden zunehmend zur proaktiven Überwachung eingesetzt, um Daten zu durchkämmen, zyklische Muster zu verfolgen und anormale Verhaltensweisen zu erkennen.

Beispiele für Echtzeit-Überwachung

Die Echtzeit-Überwachung kann in vielen Branchen und Situationen eingesetzt werden, insbesondere in der IT und in der Fertigung, um eine schnelle Reaktion auf aktuelle Ereignisse zu ermöglichen:

  • Das Server- und Rechenzentrumsmanagement kann Echtzeitdaten nutzen, um drohende Geräteausfälle und Wartungsarbeiten vorherzusagen. Darüber hinaus vermittelt die Verwendung von Streaming-Telemetrie anstelle des einfachen Netzwerkmanagementprotokolls zur Erfassung von Netzwerkdaten ein genaueres Bild der Netzwerkleistung.
  • Bei der Softwareentwicklung und -Prüfung werden bei der synthetischen und passiven Überwachung Echtzeitdaten verwendet, um Benutzerinteraktionen mit der Software zu simulieren, zu sehen, was Kunden sehen, und Probleme zu markieren, bevor die Anwendung für die Produktion freigegeben wird.
  • Kundencenter können Echtzeitdaten für die Warteschlangen- und Personalverwaltung, zur Gewährleistung der Warteschlangenverfügbarkeit und zur Erstellung von Statistiken über den Service verwenden.
  • Im Verkauf können Agenten eine Benachrichtigung erhalten, wenn Kunden an hochwertigen oder margenträchtigen Artikeln interessiert sind.
  • Webshop-Implementierungen können gestreamte Daten sammeln und analysieren, um verpasste Verkaufschancen aufgrund niedriger Bestände zu kennzeichnen. Sie verwenden auch KI, um Couponbetrug aufzudecken, bei dem ein Kunde einen Code mehrfach verwendet.
  • Die Echtzeitdatenerfassung für das Fahrzeugflottenmanagement kann dazu beitragen, rücksichtslose, müde und beeinträchtigte Fahrer zu erkennen und die Flottenauslastung zu maximieren.
  • Die RFID-Verfolgung im Einzelhandel kann Echtzeit-Updates zur Bestands- und Diebstahlerkennung ermöglichen.
Diese Definition wurde zuletzt im Juni 2020 aktualisiert

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