Amazon EKS 애플리케이션 워크로드, 서비스 및 인프라에 대한 AIOps 기반 전체 스택 성능 모니터링 및 자동화된 근본 원인 진단입니다.
무료 평가판선도적인 기업이 신뢰하는
Amazon Elastic Kubernetes Service(Amazon EKS)는 대규모로 컨테이너화된 애플리케이션을 실행할 수 있는 관리형 Kubernetes 환경을 제공합니다. Kubernetes 운영을 단순화하지만 EKS 클러스터와 여기에서 실행되는 애플리케이션의 성능, 가용성 및 상태를 보장하는 것은 귀하의 책임입니다. eG Enterprise는 Amazon EKS 및 기본 인프라에 대한 포괄적인 전체 스택 통합 모니터링을 제공하여 이러한 문제를 해결하는 데 도움이 됩니다.
eG Enterprise는 Amazon EKS 환경 및 애플리케이션을 위한 완전한 전체 스택 엔드투엔드 관찰 솔루션을 제공합니다. AIOps(IT 운영을 위한 인공 지능) 기술은 복잡한 동적 자동 확장 배포에서도 배포, 모니터링, 근본 원인 진단 및 해결을 자동화합니다.
애플리케이션 개발자뿐만 아니라 플랫폼 및 인프라 엔지니어, SRE, 일선 헬프 데스크, 데이터베이스 팀을 위해 설계되어 전체 조직에 계층 간 통찰력을 제공합니다.
자동화된 근본 원인 분석은 EKS 문제가 올바른 팀에 직접 전달되도록 문제를 진단하고 찾아냅니다. 사용이 간편한 APM 심층 진단은 컨테이너화된 애플리케이션에 대한 코드 수준 가시성을 보장합니다.
중앙 콘솔에서 AWS EKS 클러스터, 노드 및 포드 배포 전체를 관찰할 수 있을 뿐만 아니라 포괄적인 전체 스택 클라우드, Kubernetes, 인프라, 애플리케이션 및 서비스 모니터링도 가능합니다.
Kubernetes 노드에 에이전트/프로브를 설치할 필요 없이 eG Enterprise는 기본 API를 활용하여 전체 Kube 클러스터를 에이전트 없이 모니터링합니다.
 |
클러스터 상태에 대한 제한된 가시성: 기본 도구는 Kubernetes 관련 지표에 초점을 맞추는 경우가 많지만 EKS에서 실행되는 인프라, 애플리케이션 및 서비스에 대한 심층적인 통찰력이 부족합니다. |
 |
성능 병목 현상: Kubernetes 노드, 포드, 컨테이너 및 기본 AWS 서비스(EC2, EBS 등) 전반에 걸쳐 문제를 진단하는 것은 시간이 많이 걸리고 복잡할 수 있습니다. |
 |
Kubernetes의 동적 및 임시 특성: 컨테이너는 자주 가동되거나 종료되므로 시간 경과에 따른 리소스 사용량과 성능을 추적하기가 어렵습니다. |
 |
상호 의존성 분석: EKS는 여러 AWS 서비스와 상호 작용하며, 통합 보기 없이는 서비스 간 종속성을 식별하는 것이 어려울 수 있습니다. |
 |
높은 학습 곡선: 기본 도구에는 AWS 및 Kubernetes 지식이 필요하며 자동화된 근본 원인 진단이 부족합니다. 문제 해결에 능숙한 직원을 찾는 것이 어려울 수 있습니다. |
