Riverbed hat eine neue Version seiner Performance-Monitoring-Plattform Steelcentral vorgestellt, die gemäss Mitteilung erstmals ein einheitliches APM (Application Performance Management) und End-User-Monitoring zur Verfügung stellt. Darüber hinaus führt das Unternehmen mit Sitz in San Francisco mit dem Update auch ein neues KI-basiertes Tool für Business Analytics ein, das aussagekräftige Einblicke in die Daten ermöglichen soll.
In der neuen Version soll Steelcentral für eine unternehmensweite Transparenz sorgen, sodass Unternehmen defacto die digitale Erfahrung jedes Nutzers und jeder App im Portfolio überwachen können, wie es in der Mitteilung heisst. Zudem behebe die Plattform auftretende Fehler bei jeder ausgeführten Transaktion und analysiere die Auswirkungen schlechter Performance auf das Geschäft, um Probleme schneller zu isolieren und anschliessend zu lösen.
Als SaaS-Angebot führt die Lösung eine einzige Lizenz für alle Endgeräte und Anwendungen ein. Das vereinfache die Beschaffung, Bereitstellung und Datenerfassung deutlich, indem Unternehmen schnell und flexibel über Anwendungen und Endgeräte hinweg, potenzielle Leistungsänderungen für kritische Transformationsinitiativen wie Cloud-Migration, Konsolidierung von Rechenzentren und Büroerweiterungen überwachen könnten, wie die Kalifornier versprechen.
Mit dem Update verbessert Riverbed zudem die Skalierbarkeit der Plattform mit einer neuen Management-Cluster-Architektur. Diese in Verbindung mit den Autotuning- und Datenkomprimierungsmechanismen von Steelcentral sollen dabei helfen, Performance-Probleme bei Big-Data-Anwendungen zu vermeiden. Ein einziger Analyse-Server unterstütze jetzt Zehntausende von Agenten, so dass Anwender Milliarden von Transaktionen pro Tag überwachen und verwalten könnten.
Auch unterstütze die Riverbed-Plattform jetzt auch die KI-basierte Visualisierung von Daten, sodass Unternehmen ihre Daten effektiver nutzen könnten. Die Kalifornier nutzen mit "Big Transaction Data“ nach eigenen Angaben aktuelle datenwissenschaftliche Konzepte, um Transaktionstrends über einen Zeitraum hinweg besser diagnostizieren zu können.
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