Viele der DevOps-Spitzenteams bei weltweit führenden Unternehmen wie Microsoft, SpaceX, CoreLogic und viele andere wählen Uptrends Synthetic Monitoring wegen seiner Zuverlässigkeit und Einfachheit in Sachen genauer und transparenter Simulation des Endnutzer-Erlebnisses.
Uptrends Synthetic Monitoring nutzt über 229 Checkpoint-Standorte auf der ganzen Welt und liefert Einblicke in die Anwendungs-Performance, egal wo du dich in Bezug auf deine Nutzer befindest. Es erlaubt dir, Webseiten lokal darzustellen, genauso wie es deine Nutzer erleben. DevOps-Teams können schnell gewarnt werden und Performance-Probleme identifizieren und angehen, bevor sie sich auf das Endnutzer-Erlebnis auswirken.
In letzter Zeit macht sich aber ein problematischer Trend bemerkbar: Einige Unternehmen migrieren zu Synthetic Monitoring-Lösungen, bei denen sich die Checkpoints in der Cloud von Anbietern wie AWS und Azure befinden. Beispielsweise migrierten Stand 2020 61 % der Unternehmen ihre Workloads nach AWS, was 76 % der Cloud-Nutzung durch Unternehmen bedeutet.
Häufig glauben diese Unternehmen, dass sie deutliche Verbesserungen in Bezug auf Performance und Stabilität bewirken, oder sie denken, dass sie an irgendwelchen Kostenvorteilen teilhaben, die sich einstellen können oder auch nicht.
Aber es gibt eine Anzahl von Gründen, weshalb eine Migration zu Cloud-basierten Synthetic Monitoring-Lösungen nicht die besten Ergebnisse langfristig bei Kosteneinsparungen oder bei der korrekten Darstellung des Nutzererlebnisses bringt. Hier sagen wir dir, warum.
Cloud-basiertes Synthetic Monitoring erzeugt tote Winkel
Synthetic Monitoring-Lösungen, die sich ausschließlich auf den Cloud-Ansatz stützen, erzeugen für DevOps-Teams häufig Probleme. Ein ausschließlicher Cloud-Ansatz hindert diese Teams beim korrekten Monitoring digitaler Endnutzer-Erlebnisse und bei der Identifizierung von Performance-Problemen, bevor sie von tatsächlichen Nutzern bemerkt werden.
Der Grund liegt darin, dass Cloud-basiertes Synthetic Monitoring mehr „Rauschen“ und schwächere Signale liefert als es bei einer Ausführung auf Backbone-Knoten in traditionellen Datenzentren mit Verbindung zu führenden Internet-Backbone-Anbietern der Fall ist. Einfach gesagt, Daten, die aus Checks stammen, die auf AWS-Knoten erfolgen, zeigen beispielsweise häufiger schnellere Performance-Werte als solche Checks, die auf Backbone-Knoten ausgeführt werden. Das ist nicht wirklich eine korrekte Darstellung des Endnutzer-Erlebnisses, denn:
Anwendungen, die auf AWS gehostet und über AWS überwacht werden, bieten in der Regel keine realistischen Ergebnisse, weil eine Art zugewiesene Netzwerkverbindung zwischen den Datenzentren besteht.
Netzwerkbetreiber können Routing-Regeln anpassen, sodass Traffic über benachbarte autonome Systeme aus- und eingeht, indem sie ein Verfahren anwenden, das BGP Traffic Engineering genannt wird. BGP (Border Gateway Protocol) ist ein Protokoll, auf dem sich das globale Routing-System des Internets stützt.
BGP sorgt für Netzwerkstabilität, indem es sicherstellt, dass Router auf das Fehlschlagen bei Routes reagieren können. Wenn zum Beispiel ein Pfad ausfällt, trifft das BGP Routing-Entscheidungen, um einen neuen Pfad basierend auf Regeln oder Netzwerk-Richtlinien, die von Netzwerk-Administratoren eingerichtet wurden, zu finden.
Erfolgt das Routing innerhalb desselben Gebildes – zum Beispiel AWS – liegt es üblicherweise in der Kontrolle des Netzwerkbetreibers. Wenn aber das Ziel darin besteht, Klarheit über Performance, Zuverlässigkeit und Verfügbarkeit aus Endnutzersicht zu erhalten, muss das Monitoring von Standorten erfolgen, die im Pfad der Service-Erbringung – Backbone, Mobilnetz, Unternehmensstandorte usw. – liegen.
Nicht alles kann von der Cloud aus überwacht werden
Es sind jedoch nicht nur die Fälle in Bezug auf das Endnutzererlebnis, bei denen das Monitoring von Checkpoints an Backbone-, Breitband- oder Unternehmensstandorten und nicht aus der Cloud notwendig ist. Weitere Szenarien:
- Die Überwachung von Service Level Agreement (SLA)-Messwerten für an Endnutzer bereitgestellte Services
- Überwachung von SLA-Messwerten für externe Anbieter innerhalb der Delivery Supply Chain – DNS-, CDN-, Cloud-Anbieter usw.
- Messen und Validieren der Performance von CDNs
- Wettbewerbliches Benchmarking im Bereich Bereitstellung von Verbraucherservices
- Entdeckung und Monitoring von Netzwerk- und ISP-Peering und Konnektivität
- Verfügbarkeit, Performance und Validierung von DNS basierend auf geografischen Standorten
Das Hauptproblem beim Einsatz von Cloud-Knoten für das Überwachen des Endnutzererlebnisses besteht darin, dass Endnutzer nicht von innerhalb dieser Umgebungen auf Websites oder Anwendungen zugreifen.
AWS, Azure, Google usw. sind keine ISPs (Internet Service Provider) und verfügen auch nicht über die Größe, um die Latenz zwischen Regionen zu simulieren und die Komplexität der Netzwerkschichten, die das Internet bilden, herauszustellen.
Darüber hinaus hilft das Monitoring von Cloud-Standorten aus nicht bei der Erkennung von Problemen mit ISPs oder um zu sehen, wie die Performance deiner Anwendung bei Endnutzern ausfällt.
Fazit
Das Hauptproblem beim Einsatz von Cloud-Knoten für das Überwachen des Endnutzererlebnisses besteht darin, dass Endnutzer nicht von innerhalb dieser Umgebungen auf Websites oder Anwendungen zugreifen. Führende Cloud-Anbieter wie AWS und Azure sind keine ISPs, daher hilft dir das Monitoring von Cloud-Standorten aus nicht bei der Identifizierung von Problemen mit ISPs. Du siehst nicht, wie die Performance deiner Anwendung auf Endnutzerseite ausfällt.
Das Synthetic Monitoring aus der Cloud kann einige Einblicke bieten, wenn das Ziel ist, Verfügbarkeit und Performance einer Anwendung oder eines Service innerhalb der Cloud-Infrastrukturumgebung festzustellen. Uptrends betreibt ein Netz von über 229 globalen Checkpoint-Standorten, die das Endnutzererlebnis simulieren.
Testen von denselben geografischen Standorten aus, von denen deine Endnutzer auf dein Angebot zugreifen, ist der Schlüssel zu einem erfolgreichen Monitoring. Fehler betreffen eventuell nur einige Nutzer, und so führt ein granulareres Testen wahrscheinlicher dazu, dass das Monitoring-System einen regional relevanten Fehler erfasst.
Während einige Cloud-basierte Monitoring-Lösungen auf sehr viel kleinerem geografischem Umfang setzen, werden Größe und Verteilung des Checkpoint-Netzwerks zunehmend wichtiger, wenn man ein globales Publikum bedienen möchte.
Erfahre mehr über die Unterschiede zwischen dem Einsatz von Uptrends‘ Checkpoints im Vergleich zu Cloud-basierten Checkpoints, melde dich für ein kurzes von einem Experten geführtes Demo an.
