Merhaba,

Teknoloji inanılmaz bir hızla ilerliyor. Yapay zeka destekli otomasyonu yoğun olarak konuşmaya başladık. Daha da ilerisi, uygulama performansını sağlamak için yapay zeka destekli otomasyon araçlarından sıkça bahseder olduk. Bugün, bu konuda oldukça dikkatimi çeken Turbonomic çözümü hakkında yazmak istedim.

Malumumuz, sunduğumuz hizmetlerle en iyi müşteri deneyimini sağlamayı hedeflerken, kaynaklarımızı da mümkün olduğunca verimli kullanmak, zamandan tasarruf etmek ve elbette maliyetlerimizi de azaltmak isteriz. Sektörde hepimiz en iyilerden olmak isteriz. Kaçınılmaz bir gerçek şu ki, bu hedefe ulaşabilmek için uygulama performansımızın kesintisiz bir şekilde en yoğun zamanlarımızda bile müşteri beklentilerini karşılayacak düzeyde olması gerektiğidir. Peki, kullanıcılarımıza, sürdürülebilir, kesintisiz bu performansı nasıl garanti edebiliriz? Gerekliliğe baktığımız zaman, aslında uygulama ortamımızın sağlığına ilişkin tam görünürlüğe sahip olmanın ne derece paha biçilemez olduğunu idrak etmemiz hiç zor değil.

Teknolojinin geldiği noktaya baktığımız zaman, elbette bulut tabanlı uygulamalar müşterilerimizin beklentilerin bir çıta daha yükseltti, çok daha kontrollü bir şekilde yapılarımızı kurgulamamız, ölçümlememiz, aldığımız çıktılara göre yapımızı geliştirmemiz gerekmektedir. Çok daha çevik uygulama geliştirme yaşam döngülerini oluşturmamız, hibrit bulut yapılarını etkin şekilde kullanmamız, sanal makineler, konteynerler, mikro servis mimarileri arasında olan entegrasyonu sağlamamız, elbette tüm bu entegrasyonları sağlarken, kalıcı depolama alanlarını da uygulamaya uygun bir şekilde çoklu okuma, yazma yeteneklerini göz ardı etmeden yapılandırmamız, uygulamamız için en doğru veri tabanlarını kurgulamamız gibi pek çok konu, kaçamayacağımız gerçekler olarak karşımıza çıkmaktadır.   Bu derece farklı teknolojilerin uyumlu bir şekilde çalışmasını sağlamak, gerçek zamanlı olarak yapının izlenmesini ve kesinlikle gerçek zamanlı olarak aksiyonların/eylemlerin alınmasını da şart koşmaktadır. İnsanın ve bu teknolojik yapıların harmoni içinde çalışmasını sağlamak bizim en önemli görevimizdir. Bu karmaşık ve heterojen yapılar içinde çalışan uygulamalarımızın performansını gerçek zamanlı olarak nasıl izleyebiliriz? Uygulama kaynaklarını nasıl daha akıllıca tahsis edebiliriz? İnsan hatalarını nasıl daha aza indirgeyebiliriz? Süreçlerimizi basitleştirmek, geniş ölçekte güvenilir karar mekanizmasını otomatikleştirmek, manuel insan müdahelesi ihtiyacını azaltan çözümlere ihtiyacımızın olduğu yadsıyamayacağımız bir gerçektir. Otomasyon, aslında tutarsız uygulama performansına neden olan sorunların ortadan kaldırılmasında kullanacağımız en önemli güçtür.

2021 Forrester araştırmasında, uygulamanın performansına dair görünürlük artırıldığında, uygulama sorunlarını düzeltme süresinin %75 oranında azaltıldığı tespit edilmiş durumda. Aslında pek çok firma, AIOps’un çekiciliğini farketti ve uygulama performans yönetimi (Application Performance Management) konusunda pek çok farklı çözümlerle çalışmalara başladı bile. Elbette, bu çözümler daha detaylı gözlemlenebilirlik ve daha hızlı aksiyon alınmasını sağlamak için zaman içinde gelişecektir. Diğer taraftan, uygulama kaynak yönetimi (Application Resource Management) çözümleri, kaynakları dinamik ortamlarda çalışan uygulamalara doğru tahsis ederek, optimum uygulama performansının karşılanmasını sağlamaktadır. Sonuç olarak, AIOps’un gerek APM ve gerekse ARM çözümlerinde kullanılması, uygulama performans sorunlarını, kullanıcıyı etkilemeden tespit etmemize imkan sağlamaktadır. Bu durumda şunu söylemek yerinde olacaktır, AIOps odaklı bir yaklaşımı tercih ettiğimizde, hibrit ve çoklu bulut ortamlarında daha hızlı sorun tespiti yapabilir ve daha akıllıca kaynak tahsisi yaparak uygulamalarımızın ihtiyaçları karşılayacak şekilde kesintisiz ve sürdürülebilir bir yapıda hayatlarına devam etmesini sağlayabiliriz.

Aşikar olan, gözlemlenebilirlik (observability) ile uygulamanın tam-yığın gözlemlenebilirliğini (full-stack observability), otomasyonu da dahil ederek bir araya getirdiğimizde, uygulama ekipleriyle sistem ekiplerinin birlikte çalışmasını sağlayabilir, gelişmiş bu gözlenebilirlik sayesinde, daha doğru kararlar verebiliriz. Statik gösterge panelleri yerine, dinamik gösterge panelleriyle gerçek zamanlı tespitler yapabiliriz. Yapay zeka ile desteklediğimiz otomasyon sayesinde, olayları tespit edebilir, sorunun altında yatan kök nedeni değerlendirebilir, riski belirleyebilir ve gelecekteki olayları tahminleyebiliriz.

Tam görünülebilirlik ifadesini yazımda çok kullandım. Neden? Nedeni şu, uygulamayı oluşturan her bileşende neler olduğunu görebilirsek, yaşadığımız veya yaşayacağımız sorunların kök nedenini daha doğru tahminleyebiliriz. Yani, uygulamanın sağlığını etkileyebilecek tüm uygulama performansı ve altyapı verilerine eş zamanlı olarak erişebiliyor olmamız gerekir. Uygulama bileşenleriyle, altyapı bağımlılıklarını görebilmemiz gerekir. Her işlemi (transaction) görebilmeli ve servisler üzerinden işlem akışını takip edebilmemiz gerekir.

Daha önce Instana konusunda bir yazı yayınladım. https://www.linkedin.com/pulse/rhel-79-%C3%BCzerine-instana-kurulumu-sarav-asiye-yigit/ linkinden yazıma ulaşabilirsiniz. Tekrar kısa bir hatırlatma yapmam gerekirse, IBM Instana APM, özellikle bulut standartlarına uygun çalışan uygulamalar için APM’yi otomatikleştirmeye yardımcı olan kurumsal gözlemlenebilirlik çözümüdür. Bilgileri bağlamsallaştırması sayesinde, BT ekipleri sorunları daha hızlı çözer. Instana’yı farklı kılan özellikler nedir? Öncelikle sunduğu otomasyon diyebilirim. Gerçek zamanlı olarak yeni servislerin ve altyapı bileşenlerinin keşfini otomatikleştirir. Bu sayede, geliştirici ve ITOps ekipleri, manuel çalışmaya daha az ihtiyaç duyarlar. Verileri bağlamsallaştırması yine önemli özellikleri arasındadır. Uygulamadan platform ve altyapıya inebildiği hazır panolar sayesinde uygulama yığınının her bir bileşeninin birlikte nasıl çalıştığına dair bilgi sağlar. Elbette, akıllı eylemler zaten olmaz ise olmaz bir özelliktir. Kök nedeni belirlemek için olayları ilişkilendiren, daha hızlı ve daha doğru karar vermeyi sağlayan, yapay zeka destekli bir analiz motoru sağlar. Instana gibi APM çözümleri sayesinde, ARM sistemimizi kaliteli verilerle besleyebiliriz. Açıktır ki, uygulama sağlığının gerçek zamanlı bir resmini elde etmek için yalnızca uygulama performansını değil, aynı zamanda temeldeki altyapıyı ve BT kaynaklarını da izlememiz gerekir.

Instana, Turbonomic ARM çözümüyle birlikte kullanıldığında, uygulamaların optimum düzeyde performans göstermeleri, hedef yanıt sürelerini karşılayabilmeleri için ihtiyaç duydukları kaynakları kullanmasına yardımcı olabilir. Özet olarak, Turbonomic ve Instana,  daha iyi uygulama performansı elde etmemiz için tam yığın gözlemlenebilirliği, analitiği ve daha akıllı kaynak yönetimini bir araya getirmektedir.

Uygulama performansı dediğimiz zaman aslında, uygulamanın bağımlı olduğu pek çok bileşenin ki bunlar konteynerler, sanal makineler, sunucular, depolama alanları, network iletişimi gibi sıralanabilir, bizim ihtiyacımızı karşılayıp karşılamadığını tespit etmemiz gerekir. Uygulama performansını garantilemek için akıllı kaynak yönetimine kesinlikle ihtiyacımız vardır. ARM çözümü, BT ekiplerinin BT ortamındaki uygulamalara kaynak tahsisini en iyi şekilde yönetmelerine olanak sağlar.

Kendimize şu soruları sorabiliriz:

– Mevcut veya gelecekteki BT veya bulut izleme çözümlerimiz hibrit bulut ortamımızın kapsamlı ancak basit bir görünümünü sağlıyor mu?

– Bir kullanıcı uygulama yavaşlığı bildirdiğinde, kök nedeni ve performans sorununu çözmek için yapılacak eylemi hızlı bir şekilde belirleyebilir miyiz?

– Uygulama performansı sorunlarını ortadan kaldırmak için BT izleme çözümleri tarafından sağlanan önerilere güvenebilir miyiz?

Uygulamalar, servisler ve altyapı bileşenleri arasında karşılıklı karmaşık bağımlılıkların bulunduğu hibrit ve çoklu bulut ortamlarında dinamik kaynak tahsisinin ne derecek kritik olduğunun hepimiz farkındayız. Yalnızca hibrit bulut ortamını anlamakla kalmayıp, güvenilir eylemlerle kaynak kullanımını optimize etmek için karar vermemizi otomatikleştiren ARM çözümüne ihtiyaç duyarız. Örneğin, uygulama performansını garantilemek için aşırı provizyon yaparak bir “güvenlik örtüsü” oluşturmamıza gerek yoktur. Veya paradan tasarruf etmek için performanstan ödün vermemize de gerek yoktur. Performans hedefi, sadece süreç otomasyonu değil, kaynak yönetimi için güvenilir eylemlerle güçlendirilmiş bir karar otomasyonudur. Reaktif ve tek kaynak izleme araçları genellikle uygulamalar ve altyapı arasındaki ilişkiyi kavrayamaz ve bu nedenle kaynak sıkıntısını en aza indirmek için manuel yorumlama ve müdahaleye gerektirir. Bu manuel çaba, MTTR’nin (Mean Time to Repair) artmasına, müşteri memnuniyetinin azalmasına ve tabii ki gelir kaybına neden olur.

IBM Turbonomic Application Resource Management, uygulamaların ihtiyaç duydukları kaynakları ihtiyaç duydukları anda almalarını sağlamaya yardımcı olan bir ARM çözümüdür. Turbonomic, insan müdahalesine gerek kalmadan uygulama ve altyapı yığınının her katmanında görünürlük, içgörü ve eylemler sağlar.

Turbonomic, performansı ve kullanımı aynı anda optimize etmek için uygulama talebini sürekli olarak çoklu bulut altyapı kaynaklarıyla eşleştirir. Uygulama performansı olumsuz etkilenmeden önce eylemler oluşturulur. BT ekipleri, eylemleri otomatik olarak yürütmek için Turbonomic’i kullanabilir. Bu yaklaşım sayesinde, uygulamalarımızı en iyi durumda tutabiliriz. Turbonomic, hangi kaynakların kullanıcı yanıt süresine ve bant genişliğine katkıda bulunduğunu belirler ve performans problemi olmadan alınması gereken eylemleri belirler. Elbette, uygulamalarımız için hedef kullanıcı yanıt süresini ve kullanıcı deneyimini korurken, yapılandırma ilkelerine de uyar ve israfı en aza indirir. Ek olarak, çok boyutlu temel performans göstergelerini kullanarak uygulama talebini, altyapı ihtiyacıyla eşleştirerek güvenilir eylemler üretir. Şirket içi sanal, genel bulut ve Kubernetes ortamlarını destekler.

Baktığımız zaman, Turbonomic’in farklı bir yaklaşım benimsediğini görüyoruz. Uygulama performansını garanti ederken yığının her katmanında tıkanıklığın ortadan kaldırılmasını sağlamak için gerçek zamanlı olarak yürütülebilir olan öneriler değil eylemler üretmektedir.

Turbonomic nasıl çalışır? Hedef ortamın kaynakları ve ilgili uygulamalar için birleştirilmiş bir görünüm sunar, gerçek zamanlı analitik çalıştırır, eylemleri yürütür ve hatta sorunları çözmek için kararları otomatikleştirir. Turbonomic, hibrit bulut yapısını optimize etmek için kapsamlı bir görünüm oluşturarak farklı ortamlardaki varlıkları keşfeder ve bunları ortak bir veri modeli altında toplar. Turbonomic, hedeflenen ortamların API’lerini kullanır, bu hedeflerdeki tüm varlıkları keşfeder ve bir “tedarik zinciri” oluşturur.

No alt text provided for this image

Şekil 1. Turbonomic uygulama yığını.

Şekil 1., RobotShop isimli uygulamanın tüm yığınını göstermektedir. Uygulamayla ilgili işlemleri, servisleri ve uygulama bileşenlerini görebilirsiniz. Şirket içinde veya bulutta olmasından bağımsız olarak, konteynerleri, pod’ları, VM’leri görüntüleyebilirsiniz. Turbonomic, Instana, Kubernetes, VMware, AWS ve Azure gibi teknolojilerin API’lerini kullanarak varlıkları otomatik olarak keşfettiği için herhangi bir ajan yüklememiz gerekmez. Bununla birlikte, gerçek zamanlı karar motoru, kaynak atama kararlarını sağlıklı kılmak için gerekli olan analitiği çalıştırır. Bu yetenek, kaynakların gereğinden fazla sağlanmamasını veya yetersiz boyutlandırılmadan kaçınılmasını sağlar.

Özetlemem gerekirse, Turbonomic, günümüzün dinamik hibrit ve çoklu bulut ortamları için tasarlanmış dinamik bir ARM çözümüdür. Kapsamlı yetenekleri sayesinde, firmaların kaynak sağlama kararlarını optimize ederek, israf veya aşırı tedarik olmaksızın uygulama performansını garanti etmelerine yardımcı olur. Instana gibi APM çözümleriyle birleştirildiğinde, Turbonomic şunları sağlayabilir:

Uygulama performans metrikleri tarafından bilgilendirilmiş daha akıllı kaynak tahsisi.

Uygulamalarımızın ve altyapımızın her zaman performans göstermesine, müşterilerin hiçbir zaman beklemesine gerek kalmamasına ve BT kaynaklarımızın verimli bir şekilde kullanılmasına yardımcı olur.

Çözümün başlangıç noktası, güçlü, dinamik kaynak yönetimiyle birlikte hibrit bulut ortamımızın tam yığın görünürlüğünü sağlamaktır.

Sonuç olarak sorum şu, hangi kuruluş/organizasyon daha fazla BT olayını önlemek, sorunlar oluştuğunda daha hızlı yanıt vermek ve kaynak kullanımını ve maliyetleri optimize etmek istemez ki? AIOps odaklı bir yaklaşım, tüm bunları ve daha fazlasını yapmamıza yardımcı olur. Böylece BT operasyonlarımızda akıllı ve proaktif olabilir, uygulama performansını artırırken olağanüstü müşteri deneyimleri de sunabiliriz.

Sarav Asiye Yiğit – 12 Aralık 2021

Kaynakça:

IBM Smarter AIOps eBook