Hoy, Xangati anunció su plataforma de control de rendimiento y análisis de garantía de servicios de última generación, Xangati ESP para Cloud Workspace e Cloud Infrastructure. Xangati también anuncia cuatro nuevas extensiones informáticas de fuente de datos. Ahora, los clientes que utilicen GPU físicas de NVIDIA, Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure y Docker podrán utilizar el software de dispositivo virtual de Xangati para correlacionar datos en tiempo real en virtualización local, contenedores y nubes públicas para habilitar la optimización de recuperación automática.
Hoy, Xangati anunció su plataforma de control de rendimiento y análisis de garantía de servicios de última generación, Xangati ESP para Cloud Workspace e Cloud Infrastructure. Xangati también anuncia cuatro nuevas extensiones informáticas de fuente de datos. Ahora, los clientes que utilicen GPU físicas de NVIDIA, Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure y Docker podrán utilizar el software de dispositivo virtual de Xangati para correlacionar datos en tiempo real en virtualización local, contenedores y nubes públicas para habilitar la optimización de recuperación automática.
Con sede en San José, California, las soluciones de Xangati brindan una gestión inteligente del rendimiento de las cargas de trabajo que se ejecutan en entornos VI y VDI. Xangati tiene más de 400 clientes que incluyen eBay, Comcast, Guess, Univita Health, la Universidad de Harvard y el Ejército de EE. UU. Para estos clientes, Xangati brinda visibilidad en toda su infraestructura evitando silos de información inaccesible y desactualizada para brindar información de consumo e interacción.
La infraestructura de nube híbrida puede encontrarse con problemas de rendimiento impredecibles y desafíos de ineficiencia de recursos debido a su capacidad para adaptarse a múltiples aplicaciones, una capa física compartida o convergente y una capa definida por software. Los administradores tienen algunas formas de monitorear su infraestructura de nube híbrida en busca de problemas: soluciones de monitoreo convencionales y soluciones de administración de rendimiento de aplicaciones (APM), las cuales Xangati considera que son inadecuadas. La solución de Xangati, Xangati ESP para infraestructura en la nube, asigna el comportamiento de la infraestructura a los controles autónomos en los silos tradicionales en tiempo real y analiza los impactos en el rendimiento, la eficiencia y la entrega de las aplicaciones virtuales para optimizar la calidad de la experiencia del usuario final en cualquier plataforma informática, desde la nube privada hasta la híbrida. . El ESP de Xangati ofrece soporte de autorreparación para nuevos entornos informáticos, nuevas fuentes de datos de red y almacenamiento, y visibilidad mejorada de las métricas de usuario final de VDI, que abarca una gama de módulos de panel de software para infraestructura virtual, infraestructura de escritorio virtual (VDI) y aplicaciones virtuales.
Las características adicionales de la plataforma Xangati ESP incluyen:
- Extensión ESP de Xangati para EMC VNX: Integración profunda en pools de almacenamiento de EMC VNX que informa las métricas de IOPS, rendimiento y latencia que EMC VNX aporta a los hipervisores (archivo, bloque, unificado). Además, se recopilan datos sobre recursos compartidos de NFS o CIFS, iSCSI o Fibre Channel LUN y uso de CPU y tasas de bits de red generales.
- Módulo de almacenamiento Xangati ESP: diseñado para la infraestructura de almacenamiento y los objetos de almacenamiento virtual. Xangati recopila métricas sobre las IOPS, el rendimiento y la latencia de cada almacén de datos, así como la cantidad de hipervisores y máquinas virtuales invitadas que utilizan cada uno. Xangati supervisa los cuellos de botella de los sistemas de almacenamiento, normalmente las interfaces de red a través de las cuales el almacenamiento se comunica con los controladores que realizan transacciones de lectura/escritura, la capacidad de los discos para entregar E/S y/o la capacidad de la memoria flash para almacenar en caché y entregar I /O.
- Mejoras de control del análisis automatizado de tormentas de contención, incluida la eficiencia (remediación impulsada por alertas para evitar condiciones degradantes y remediación impulsada por v-storm) y para acciones de remediación prescriptivas (migración, modificación de memoria o CPU, ampliación o reducción, apagado o encendido) .
- Visibilidad en vivo e informes a pedido de las métricas VDI de rendimiento y disponibilidad de XenApp, XenDesktop y Horizon View
- Capacidad de notificación de problemas visuales basada en aplicaciones e independiente del dispositivo
Ahora, Xangati ofrece una extensión para GPU NVIDIA, AWS, Azure y Docker que son licencias de suscripción apilables además de una licencia de suscripción requerida para la plataforma principal de Xangati ESP para infraestructura en la nube. Para AWS y Azure, las extensiones pueden analizar la utilización de la CPU, la memoria y el almacenamiento de las máquinas virtuales de una organización y los objetos asociados, y las máquinas virtuales de nube privada virtual alojadas en una cuenta de AWS o Azure. Según Xangati, estas extensiones permitirán a los administradores de sistemas optimizar el rendimiento y la utilización de sus activos de infraestructura de nube híbrida con precisión segundo a segundo sin agentes.
La extensión Xangati ESP para Docker rastrea y correlaciona las métricas de los contenedores y las imágenes para que puedan perfilarse y recibir alertas dentro del contexto general de los servicios de control de rendimiento y visibilidad de extremo a extremo proporcionados por Xangati. La extensión para las GPU NVIDIA puede informar a los administradores sobre el rendimiento de la utilización de la pGPU del hipervisor de XenServer y les permite optimizar la utilización para un rendimiento óptimo en las aceleraciones gráficas VDI del usuario final.
Xangati también está agregando un nuevo índice para anomalías de patrones que correlaciona y analiza el comportamiento del usuario final en todo el espectro de módulos y extensiones ESP. Este nuevo índice de anomalías podrá hacer lo siguiente:
- Mida la actividad inusual o sospechosa asociada con máquinas virtuales, servicios y hosts
- Detectar interacciones anómalas como "recuentos de afinidad" o la cantidad de objetos con los que interactúa el índice de anomalías; estas interacciones anómalas suelen indicar posibles infracciones de seguridad (virus/gusanos, DDoS, SpamBot, fuga de datos)
- El índice de anomalías es otra fuente útil de inteligencia de amenazas para entornos de nube híbrida donde la protección de datos, la privacidad de los datos y la alta disponibilidad son siempre prioridades importantes.
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