Características de Google Cloud Observability

Realiza un seguimiento de las necesidades de recursos de infraestructura y alerta a los administradores o escala automáticamente el uso para minimizar el desperdicio.

Supervisa el rendimiento y las estadísticas relacionadas con la memoria, las memorias caché y las conexiones.

Detecta anomalías en la funcionalidad, la accesibilidad del usuario, los flujos de tráfico y la manipulación.

Monitorea constantemente el sistema para detectar anomalías en tiempo real.

Permite el monitoreo de los estándares de seguridad y cumplimiento en toda la infraestructura en la nube.

Supervise activamente el estado de las estaciones de trabajo, ya sea en las instalaciones o de forma remota.

Permite a los usuarios realizar un seguimiento y controlar el gasto en la nube en todos los servicios y proveedores en la nube.

Escala eficientemente el uso de recursos para optimizar el gasto con mayores o menores requisitos de uso de recursos.

Escala automáticamente los recursos según la demanda y optimiza para el rendimiento y el costo.

Crea informes que describen los recursos, la subutilización, las tendencias de costos y/o la superposición funcional.

Presenta información y análisis de una manera digerible, intuitiva y visualmente atractiva.

Capacidad para proyectar el gasto en función de los contratos, las tendencias de uso y el crecimiento previsto.

Ingiere y procesa múltiples tipos de telemetría, como registros, métricas y trazas.

Admite la ingesta y estandarización de datos de observabilidad a través del protocolo OpenTelemetry.

Muestra las relaciones entre servicios para visualizar las dependencias del sistema.

Proporciona una vista consolidada de la telemetría de todo el sistema en un único panel de control.

Permite a los usuarios explorar y visualizar trazas distribuidas y relaciones de span.

Correlaciona registros, métricas y trazas para identificar patrones de rendimiento y causas raíz.

Identifica las causas probables de los problemas utilizando conocimientos del sistema y lógica de correlación.

Alertar automáticamente a los usuarios sobre anomalías o eventos críticos utilizando datos contextuales.

Proporciona visibilidad en las cargas de trabajo en contenedores y los clústeres de Kubernetes.

Permite la observabilidad en nubes públicas, nubes privadas y entornos locales.

Pronostica problemas futuros del sistema basándose en las tendencias de rendimiento histórico.

Resume las causas raíz de los incidentes y las posibles soluciones utilizando IA generativa.

Utiliza el aprendizaje automático para detectar comportamientos inusuales en los datos de telemetría.

Capacidad para desglosar y planificar procesos de múltiples pasos

Funciona en múltiples sistemas de software o bases de datos

Mejora el rendimiento basado en la retroalimentación y la experiencia

Participa en conversaciones similares a las humanas para la delegación de tareas

Anticipa necesidades y ofrece sugerencias sin que se lo pidan.

Toma decisiones informadas basadas en los datos disponibles y los objetivos.

Utiliza el aprendizaje automático para detectar y alertar automáticamente sobre patrones inusuales en las métricas de infraestructura.

Proporciona ideas generadas por IA y recomendaciones accionables para optimizar el rendimiento y el costo de los recursos.

Capacidad para realizar tareas complejas sin intervención humana constante

Capacidad para desglosar y planificar procesos de múltiples pasos

Funciona en múltiples sistemas de software o bases de datos

Mejora el rendimiento basado en la retroalimentación y la experiencia

Participa en conversaciones similares a las humanas para la delegación de tareas

Anticipa necesidades y ofrece sugerencias sin que se lo pidan.

Toma decisiones informadas basadas en los datos disponibles y los objetivos.