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Gaining Infrastructure-Wide Visibility in a Private Openstack Cloud - Datadog Industrial IoT Case Study
在私有 Openstack 云中获得基础设施范围的可视性
Revinate 是一家为酒店提供软件服务的公司,其客户群不断增长,因此面临着挑战。该公司的配置已迅速增长到 25 台物理服务器,支持 400 个虚拟实例。该公司的软件即服务 (SaaS) 产品托管在采用 OpenStack 架构的 Rackspace 私有云 (RPC) 环境中。但是,RPC 产品缺乏高效运营所需的强大管理功能。可用数据仅以每周电子邮件的形式偶尔提供,迫使该公司手动跟踪任何趋势。该公司需要一种工具,使他们能够从上到下监测整个堆栈,包括应用程序、所有底层服务、虚拟实例和虚拟机管理程序以及物理服务器资源。
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Hatech Helps Companies Achieve Deployment Agility and Cost Savings Through Monitoring Automation Using Datadog - Datadog Industrial IoT Case Study
Hatech 通过使用 Datadog 监控自动化帮助公司实现部署敏捷性并节省成本
随着 HATech 的规模不断扩大,他们面临着管理和支持快速增长的客户群的挑战,尤其是那些每隔几个小时就会发布软件更改的客户。如果没有自动化监控平台,他们就无法了解客户的基础架构,也无法发现潜在的问题。他们需要一种方法来立即收到有关任何问题的警报,并且需要实时、详细的数据来支持快速故障排除,即使客户的基础设施每天都在发展。他们开始深入彻底地寻找一个快速、可靠、不需要基础架构管理、可以灵活地创建自定义附加组件、代理和插件并且价格合理的监控平台。
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Powering the Growth of a High-Volume Video Advertising Platform - Datadog Industrial IoT Case Study
推动大容量视频广告平台的发展
SpringServe 是一个视频广告服务器平台,其自托管监控堆栈面临挑战,无法关联系统之间的指标,因此很难在问题直接影响客户体验之前发现并解决问题。随着 SpringServe 的基础设施变得更加动态和分散,以在全球范围内提供更好的服务,严重的盲点阻碍了这些努力。他们无法跨地区跟踪应用程序性能,也无法关联系统之间的指标以发现问题的根源。SpringServe 需要一个可靠的实时监控解决方案,可以跟上其自动扩展基础设施的步伐,使他们能够采用创新技术,并保持快速增长,而不会牺牲客户所依赖的速度或一致性。
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Ensuring Cloud Reliability with Infrastructure Monitoring - Datadog Industrial IoT Case Study
通过基础设施监控确保云的可靠性
CMD Solutions 需要了解云工作负载和基础设施,以便为客户提供安全可靠的云迁移。他们还需要能够辨别关键信号和误报,以缓解客户动态环境中可能出现的任何性能或可用性问题。CMD 必须同时保持对所有客户环境的总体了解。但由于所有客户都同时需要高接触服务,CMD 需要一些工具和流程,使他们能够迁移和支持客户工作负载,而无需进行耗时的手动工作,因为这些工作可能会分散他们对关键系统问题的注意力。
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How Zendesk Enables Greater Developer Productivity with AWS and Datadog - Datadog Industrial IoT Case Study
Zendesk 如何利用 AWS 和 Datadog 提高开发人员的工作效率
Zendesk 正在过渡到高度动态的基于容器的环境,并且需要一个与 AWS 和 Kubernetes 集成的强大监控解决方案。他们现有的监控工具在团队之间造成了孤岛,并且需要手动关联指标、跟踪和日志,这使得解决问题变得困难。为了满足客户不断变化的需求,Zendesk 的开发人员需要自由地快速构建新功能。从历史上看,Zendesk 曾为其生产工作负载使用过单片本地架构,而其非生产工作负载则在 Amazon Web Services (AWS) 上运行。这种设置给开发人员带来了很多摩擦,并且难以扩展。
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Taking Monitoring to the Next Level - Datadog Industrial IoT Case Study
将监控提升到新水平
Devsisters 是一家领先的移动游戏公司,需要了解其应用程序的运行状况,以满足其快速增长的用户群的需求。他们现有的工具增加了复杂性,使得越来越难以查明用户面临的问题。此外,将这些工具实施并集成到他们的技术堆栈中需要工程团队投入大量且持续的时间。当 Devsisters 的工程团队着手监控和确保其云原生系统的可靠性时,他们最初采用了一些开源工具,因为它们认为成本低廉。然而,将这些工具实施并集成到他们的技术堆栈中需要工程团队投入大量时间,无论是前期还是持续的。更重要的是,Devsisters 意识到这些开源工具无法处理其现代环境的规模和复杂性。
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Detecting Malicious Activity in Real Time - Datadog Industrial IoT Case Study
实时检测恶意活动
Delivery Hero 团队的成员 PedidosYa 在公司为新用户推出免费食品券时面临挑战。用户从不同的 IP 地址创建多个帐户以接收多张优惠券,但这种行为很难大规模发现和预防。当时,该团队的威胁检测工作流程涉及为他们运营的每个域手动创建防火墙检测规则,这项工作非常繁琐、耗时,并且需要大量维护。随着欺诈活动的增加,为每个需要阻止的 IP 地址创建单独的规则变得不可能。这个过程导致检测延迟一个月,这给了恶意行为者足够的时间来实现他们的目标。
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Scaling a Region’s Leading Live Streaming Service with Confidence - Datadog Industrial IoT Case Study
自信地扩展区域领先的直播流媒体服务
Vidio 是印度尼西亚领先的视频流服务公司,需要一种监控解决方案来确保为用户提供流畅、无延迟的体验。该公司需要了解其动态云环境,这对于保持应用程序正常运行时间和始终如一的高流质量至关重要。挑战在于找到一个直观的平台,不会给工程和 DevOps 团队增加额外的开销。这在现场体育赛事期间尤为重要,因为体育赛事可以吸引多达 800 万观众。
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How Simplified Monitoring Helped Fundbox Build a DevOps Culture - Datadog Industrial IoT Case Study
简化监控如何帮助 Fundbox 建立 DevOps 文化
Fundbox 力求通过提高对软件问题的响应能力并减少维护其众多监控工具所花费的时间来增强其 DevOps 流程。该公司希望有一个整体解决方案,使开发人员能够快速发现和解决问题,而不会受到如此多监控系统的拖累。Fundbox 监控基础设施的复杂性使得 DevOps 工程师难以快速发现和解决生产中的问题。其中一些单独的监控工具需要大量的 DIY 定制和持续维护。所有这些额外的开销减少了工程师执行核心 DevOps 功能(例如更新 Fundbox 服务)的可用时间。
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Ensuring Complete Visibility into Kubernetes Networks and Workloads - Datadog Industrial IoT Case Study
确保对 Kubernetes 网络和工作负载的完全可见性
由于全球疫情的影响,领先的本地配送平台 Delivery Hero 的应用流量急剧增加。他们利用 Kubernetes 来扩展和维护容器化环境,但可见性缺口威胁到他们处理增加的流量的能力。他们现有的开源工具一次只能监控一个集群,在更新或添加新集群时会产生严重的盲点。他们还缺乏对 DNS 服务的可见性,而 Kubernetes 使用 DNS 服务进行服务发现和通信。这种可见性的缺乏使他们容易受到大规模中断的影响,并减慢了问题检测和解决过程。
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