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Dynatrace amplía a Google Cloud Platform su soporte automatizado

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Acuerdo cloud

Dynatrace acaba de realizar este anuncio, con lo cual ya llega a los principales entornos de nube: Google Cloud Platform, Microsoft Azure, AWS, Red Hat OpenShift, Pivotal Cloud Foundry y todas las demás tecnologías líderes en nube y contenedores.

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Dynatrace ha anunciado soporte para la plataforma en la nube de Google, con lo cual los equipos de de operaciones ya pueden utilizar su solución con las cargas de trabajo en Google Cloud Platform (GCP) y monitorizar silos de clusters Kubernetes independientes con respuesta automática y asistida por inteligencia artificial a cualquier problema de rendimiento.

En este sentido, como explica Alois Reitbauer, vicepresidente y jefe de tecnología de la firma, "hasta ahora, debido a la complejidad de los entornos de nube empresarial, las soluciones de monitorización para GCP han operado en silos, centrándose solo en clústeres de Kubernetes o cargas de trabajo de forma independiente. Esto ha hecho que las organizaciones no pudieran entender cómo los problemas de rendimiento dentro de una aplicación o contenedor afectan al rendimiento de otras partes de la cadena. Como resultado, las empresas pueden pasar por alto, fácilmente, problemas de rendimiento que ponen en riesgo el rendimiento del software”.

Desde este momento, la solución de Dynatrace es una de las pocas que ofrece capacidad para ser usada con Kubernetes y Google App Engine, así como de proporcionar compatibilidad total con el sistema operativo Kubernetes Container Optimized. Estas capacidades permiten un conocimiento más profundo de todas las áreas de los entornos de GCP, lo que a su vez permite a las empresas solucionar rápidamente problemas de rendimiento, optimizar las cargas de trabajo de los contenedores y escalar, de forma más eficiente, las operaciones en cloud.

Mediante este soporte, las empresas pueden conseguir una visión completa del estado de su entorno tecnológica de forma muy sencilla, al tiempo que detectan con rapidez las anomalías y determinan las causas del problema utilizando su motor de inteligencia artificial.