Vergleich von Cloud-Discovery-Lösungen
Der Vergleich von Cloud-Discovery-Lösungen bietet Einblicke in die relativen Stärken jeder Lösung. Der Vergleich zeigt die Anzahl der Ressourcentypen, die von den Lösungen unterstützt werden AWS, Azure, Und GCP. Der Vergleich kann Ihnen helfen, die Fähigkeiten jeder Lösung zu verstehen und besser zu verwalten CMDB Bei Verwendung einer oder mehrerer Methoden.
Muster für Discovery und Service-Mapping Vs. Service Graph Connectors
ITOM-Transparenz Bietet zwei primäre Lösungen zum Erkennen von Cloud-Ressourcen und zum Zuordnen dieser Ressourcen an Configuration Management Database (CMDB): Cloud Muster für Discovery und Service-Mapping Und Cloud Service Graph Connectors.
Muster sind der Kern von ITOM Native Discovery-Fähigkeiten von Transparenz. Sie bieten eine tiefere, dynamischere und ganzheitlichere Ansicht Ihrer Infrastruktur. Muster verwenden eine Vielzahl von Discovery-Methoden: Agentenlos, Agent-basiert und Cloud-nativ, um eine einheitliche, geschäftsorientierte Ansicht Ihrer Services zu erstellen. Durch die Nutzung von maschinellem Lernen ordnen Muster technische Komponenten automatisch ihrem Geschäftskontext zu, wodurch umfassende Beziehungen und ein umfassendes Wissensdiagramm erstellt werden.
Service Graph Connectors hingegen bietet schnelle Point-in-Time-Daten, die aus vorhandenen Systemen erfasst werden. Sie helfen Ihnen, schnell Daten aus bestimmten Quellen wie Public Cloud-Anbietern ( zu erfassen AWS, Azure, GCP), Endpunktverwaltungssysteme und Sicherheits- oder Netzwerktools.
Während Service Graph Connectors einen schnellen Datenimport bietet, bieten Muster die Grundlage für laufende, automatisierte Service-Mapping und tiefere operative Einblicke basierend auf regelmäßigen Updates von ServiceNow Store. Dieser Unterschied ist entscheidend für die Lösung komplexer Herausforderungen wie Zertifikatverwaltung, Firewall-Auditing und einer Vielzahl anderer Service- und Betriebsanwendungsfälle.
Die Auswahl zwischen Mustern und Connectors wirkt sich auf die Abdeckung, den Detailgrad und die Art und Weise aus, wie Daten in modelliert werden CMDB Und die Häufigkeit der Aktualisierung. Einige Ressourcentypen werden von beiden Lösungen unterstützt, die Daten können jedoch unterschiedlich ausgefüllt werden CMDB CI-Klassen. Das Verständnis dieser Unterschiede hilft Ihnen, eine konsistente und effektive Discovery-Strategie zu planen.
- Identifizieren Sie, welche Ressourcen von Mustern, Connectors oder beidem unterstützt werden.
- Verstehen Sie, wie derselbe Ressourcentyp unterschiedlich behandelt werden kann (Muster können beispielsweise alle Zonendaten einbeziehen, während Connectors nur Zonen einbeziehen, die an eine Instanz gebunden sind).
- Entscheiden Sie sich für eine Lösung pro Anbieter unter Berücksichtigung der CI-Abdeckung oder des Datenmodells. Beispiel: Verwenden Sie Connectors, um Ihren zu erkennen GCP Ressourcen, aber verwenden Sie Muster für AWS Und Azure.