Grail est un data lakehouse équipé d’un moteur d’analyses massivement parallèle (MPP). Il s’appuie sur le nouveau langage de requête de Dynatrace (Dynatrace Query Language ou DLQ) pour fournir des analyses de logs contextualisées. Avant d’être étendu aux autres solutions d’observabilité, Grail est pour l’heure utilisé pour l’analyse de logs. La société prévoit à l’avenir d’étendre la technologie au pilotage d’autres éléments de développement, de sécurité et de business analytique.
Après l’adoption des outils et des architectures applicatives de la transformation numérique, les entreprises sont à la recherche d’outils plus précis dans l’analyse et l’évaluation des informations de contexte des données remontées par les outils d’observabilité. Les architectures multicloud produisent un important volume de données qui sont cloisonnées en fonction de leur provenance. Pour en extraire de la valeur, les outils d’observabilité doivent pouvoir en analyser le contexte grâce à des corrélations initiées par l’IA. Les équipes d’exploitation ITOps, DevOps, SRE et de sécurité pourront ainsi asseoir leurs décisions sur des informations croisées et contextualisées.
Éliminer les procédures manuelles chronophages
À l’heure actuelle, ces équipes s’appuient sur des procédures manuelles chronophages, qui incluent d’indexer et de « réhydrater » les données, en plus de devoir gérer une multitude de référentiels de données, mais aussi des menaces sur la sécurité. « Les coûts et les frais de maintenance de ces procédures obsolètes et de ces outils disparates en excèdent la valeur business. Le cloud moderne nécessite une nouvelle approche », explique Dynatrace dans son communiqué.Grail fonctionne de concert avec les autres technologies au cœur de la plateforme Dynatrace, dont OneAgent, pour découvrir, activer et instrumenter automatiquement les applications, les microservices, les infrastructures, et toute autre dépendance dans les environnements cloud ; Smartscape, pour mettre à jour en continu la topologie full-stack ;PurePath, pour fournir une capture de traces distribuées et d’analyse au niveau du code ; et Davis, le moteur d’IA, pour traiter les données et fournir des réponses priorisées en fonction de leur impact sur les affaires.
