IBM купила разработчика платформы для контроля работы приложений
IBM объявила о покупке разработчика платформы для контроля работы приложений Instana. Финансовую составляющую сделки компании предпочли не раскрывать. За свою историю стартап привлек чуть более 50 млн долларов инвестиций, в том числе от фондов Accel и Meritech Capital Partners.
Система Instana помогает организация компаниям отслеживать состояние своих рабочих процессов для выявления технических проблем, которые могут помешать работе пользователей. Платформа способна обнаруживать задержки, из-за которых приложение медленно реагирует на действия пользователя, а также ошибки обработки, вызванные недостатками в программном обеспечении.
Instana предназначена для мониторинга приложений, работающих как в облачной, так и в локальной инфраструктуре, а также для автоматизированных средств непрерывной интеграции и непрерывной доставки, которые разработчики используют для выпуска нового кода. Платформа также обеспечивает прозрачность рабочих нагрузок, выполняемых на мейнфреймах IBM, и эта функция, несомненно, повлияла на решение компании купить Instana, сообщает издание SiliconANGLE.
Еще одним плюсом покупки Instana является получение IBM новых технологий искусственного интеллекта. Instana применяет машинное обучение для выявления закономерностей, представляющих интерес для ИТ-отделов. Ее платформа может создавать карту всех компонентов приложения и автоматически обновлять ее, отражая изменения, происходящие с любым из них. В некоторых случаях модели машинного обучения Instana также могут заранее выявлять первопричину проблемы.
IBM собирается интегрировать технологии Instana с Watson AIOps. Эта платформа создает референсную модель нормального функционирования инфраструктуры предприятия, и, при обнаружении аномального поведения, отсылает ИТ-персоналу предупреждение вместе с рекомендациями по устранению проблемы.
"Новым уровнем инноваций станет автопилот для DevOps, - написал в блоге генеральный директор Instana Мирко Новакович (Mirko Novakovic). - Система, в которой используются технологии искусственного интеллекта и машинного обучения, чтобы автоматизировать большую часть ручной работы команд DevOps, должна выполнять сегодня следующие задачи: устранение неполадок, откат выпусков, автоматическое масштабирование для оптимизации пропускной способности и затрат".
