Entscheidende Erfolgsfaktoren im heutigen Wettbewerb: Geschwindigkeit, Resilienz und Skalierbarkeit
Um ihre Position im Wettbewerb zu festigen, müssen Unternehmen heute auf die folgenden Erfolgsfaktoren achten:
- Geschwindigkeit: Schnelleres „Time to Market“ und immer kürzere Release-Zyklen ohne Beeinträchtigungen für die Anwendungsqualität.
- Resilienz: Kritische Produktionssysteme dürfen einfach nicht ausfallen.
- Skalierbarkeit: Verteilte Teams, die sich um unzählige Anwendungen kümmern müssen, die weltweit auf heterogenen Technologie-Stacks aufgebaut sind, benötigen mehr Autonomie und engere Zusammenarbeit.
Diese Erfolgsfaktoren führen zu besonderen Herausforderungen im Laufe eines Softwareentwicklungszyklus wie z. B.:
- Fragmentierte Tool-Abdeckung, was die Komplexität für Entwicklungs-, DevOps- und SRE-Teams erhöht, da mehrere Tools erforderlich sind, um ein einigermaßen umfassendes Bild zu erhalten, dem dann auch noch der „single point of truth“ fehlt.
- Überdehnter Tool-Einsatz außerhalb deren Schlüssel-Use-Cases und weit über deren Kernfunktionen hinaus führt zu unzuverlässigen Daten, die wiederum zu falschen Entscheidungen und zu einem trügerischen Gefühl von Sicherheit führen.
- Hoher Arbeitsaufwend bei Integration und Konfiguration durch das „Zusammenbasteln“ unterschiedlicher proprietärer und/oder DIY-Lösungen mit möglicherweise negativen Folgen für deren Interoperabilität.
- Fülle an Daten, die eigentlich helfen sollen, stattdessen aber in zu viel „Noise“ und unnützen Alarmmeldungen münden, weil intelligente Ursachenanalyse und Transparenz fehlen.
- Eine „Quantität statt Qualität"-Haltung, bei der einfach alles gemessen wird, anstatt sich auf das zu konzentrieren, was wirklich wichtig ist: die Services mit den größten Auswirkungen auf die Customer Experience.
Um diese Herausforderungen zu meistern, ist es entscheidend, ein kundenfokussiertes, produktzentriertes Kontrollsystem zu etablieren. Dies ermöglicht „Oberservability“ über den gesamten Lebenszyklus der Softwareentwicklung mit integrierten Automatisierungsfunktionen, die eine sichere und risikofreie Bereitstellung ermöglichen. Um dies zu erreichen, ist künstliche Intelligenz heute eine Grundvoraussetzung. Nur so können Release-Zyklen verkürzt, Bereitstellungen beschleunigt, die Gesamteffizienz erhöht und die Zusammenarbeit optimiert werden. Dies wiederum führt letztendlich zu höheren Service-Levels und reibungslosen Kundenerfahrungen.
Dynatrace stellt Cloud Automation Module für Entwicklung-, DevOps- und SRE-Teams vor
Mit Dynatrace Cloud Automation bietet das Unternehmen ab sofort KI-basierte Observability und Automatisierungsfunktionen für den gesamten Lebenszyklus einer Anwendungsumgebung in einer integrierten Lösung.
Das neue Modul profitiert dabei von den KI- und Automatisierungsfunktionen der Dynatrace Software Intelligence Platform und unterstützt Entwicklungs-, DevOps- und SRE-Teams bei der Prozessoptimierung.
- Automatisierter SLO Validation and Quality Gates stellen sicher, dass qualitativ hochwertiger Code sanft durch die Software-Delivery-Pipeline gleitet und im Produktiveinsatz keine Fehler-Budgets verletzt.
- Automatisierte Closed-Loop-Fehlerkorrektur bei Software-Releases, die im Produktiveinsatz ausfallen, durch eine Kombination von KI-unterstützter Ursachenanalyse zum Aufdecken von Fehlern im Programmier-Code und Keptn-Orchestrierung, um automatisch, d. h. ohne manuellen Eingriff, Fehlerbehebungs-Runbooks auszuführen.
- Automatisierter Release Inventory- und Versionsvergleich, der es Teams ermöglicht, die Performance einzelner Release-Stände einfach zu evaluieren und gegebenenfalls auf die Vorgängerversion zurückzuspringen.