Analytics optimal nutzen: Ein Plädoyer für mehrdimensionale Sichtbarkeit

Wenn ein Patient wegen eines Symptoms ohne ersichtlichen Grund zum Arzt geht, umfasst die Ermittlung der Krankheitsquelle in der Regel zwei Schritte. Sammeln und Auswerten von Daten. Der Patient muss sich möglicherweise einer Magnetresonanztomographie (MRT) oder einer Röntgenaufnahme unterziehen, die dann von Ärzten unterschiedlicher Spezialisierung begutachtet wird. Verschiedene Ärzte finden im selben Datensatz möglicherweise unterschiedliche Hinweise – ein Orthopäde und ein Onkologe suchen im selben MRT nach unterschiedlichen Anomalien. Ebenso können verschiedene Ärzte unterschiedliche Quellen für Diagnoseinformationen nutzen. Der Onkologe fordert möglicherweise Blutuntersuchungen an, die für den Orthopäden nicht hilfreich sind, aber dennoch wichtige Informationen liefern, die für die Erhaltung der Gesundheit des Patienten erforderlich sind. Die Art und Weise, wie Ärzte zusammenarbeiten, um den Gesundheitszustand eines Patienten mit einem komplizierten Krankheitsbild zu beurteilen, ist analog dazu, wie die Anwendungsintegrität von verschiedenen Teams innerhalb einer Organisation verwaltet werden muss. Das Verständnis der besten Möglichkeiten zur Abstraktion neuer und einzigartiger Daten bietet viele Vorteile, wenn mehrere Informationsquellen gemeinsam als Gesamtsystem betrachtet werden. Mehrdimensionale Sichtbarkeitsmodelle erleichtern die Aufrechterhaltung der Integrität von Anwendungen, indem sie verteilte Daten kombinieren und so eine bessere Sichtbarkeit der Anwendungserfahrung des Kunden bieten.

Multidimensionale Sichtbarkeit ist eine neue Art, Datensegmentierung und -visualisierung zu konzeptualisieren. Das Ziel der mehrdimensionalen Sichtbarkeit besteht darin, Datensilos zu beseitigen und Informationen innerhalb einer Organisation zugänglich zu machen. Dadurch werden bessere Einblicke in die Funktion einer Anwendung als Ganzes ermöglicht, indem leichter erkennbar wird, wie verschiedene Systeme interagieren und sich gegenseitig beeinflussen.

Der erste Schritt besteht darin, eine Datendimension zu definieren. Wählen Sie den Detaillierungsgrad, der am besten zur Verwendung der Daten und den Personen passt, die sie verwenden. Beispielsweise könnten Sie für Sicherheitsexperten detailliertere Sicherheitsdaten bereitstellen als für UX-Teams. Sobald mehrere Datendimensionen definiert wurden, können sie in einem einzigen Bericht oder einer Visualisierung kombiniert werden, die die einzelnen Dimensionen detailliert beschreibt und eine Darstellung der Beziehung zwischen diesen Dimensionen bietet – daher der Begriff multidimensionale Sichtbarkeit. Mit genügend Datendimensionen können Sie eine durchgängige, ganzheitliche Ansicht Ihrer Anwendung erstellen.

Ähnlich wie Schmerzen bei einem Patienten kann ein Sicherheitsereignis Ihr erster Hinweis darauf sein, dass etwas in Ihrem System Aufmerksamkeit erfordert. Mithilfe von Daten, die wir aus einem Security Information and Event Management-System (SIEM) erhalten, können wir Anwendungs- oder Infrastrukturereignisse anzeigen, etwa Ereignisse der Web Application Firewall (WAF), DDoS-Metriken oder externe Scan-Warnungen. Normalerweise würde dies in den Zuständigkeitsbereich der SecOps-Teams fallen. Mithilfe eines Ansatzes zur mehrdimensionalen Sichtbarkeit würden diese Ereignisse mit anderen Datenquellen kombiniert und von mehreren Teams überprüft, wobei die Sicherheitsdimensionen mit anderen verfügbaren Daten abgeglichen und nach Verbindungen zwischen Datensätzen gesucht würden. Da wir die Beziehungen zwischen Systemen leichter erkennen können, können wir schwerwiegende Probleme verhindern, indem wir kleine Probleme identifizieren, bevor sie sich auf andere Systeme auswirken, und neue Probleme schneller lösen, indem wir ihre Ursachen identifizieren und isolieren, unabhängig davon, wo diese Ursachen in der gesamten Anwendung liegen.

Indem Sie mehrere Datenquellen kombinieren, die Beziehungen zwischen diesen Dimensionen dokumentieren und diese Daten einem breiteren Publikum zugänglich machen, können Sie in Organisationen, die zuvor isoliert waren, neue Erkenntnisse gewinnen .

Diese Visualisierung zeigt, wie das Erkennen von Beziehungen zwischen Dimensionen Erkenntnisse liefern kann, die aus eindimensionalen Daten nicht ersichtlich sind.  Die Komplexität mehrdimensionaler Modelle kann entsprechend den Anforderungen Ihrer Organisation skaliert werden. 

Um es Anwendungs-, Infrastruktur- und Sicherheitsteams zu erleichtern, mehrdimensionale Modelle erfolgreich zu nutzen, ohne sich in den Daten zu verlieren, ist es wichtig, die folgenden Herausforderungen zu bewältigen:

• Stellen Sie sicher, dass die Daten aller Teams in Ihrer Enterprise-Transparenzlösung angemessen dargestellt werden.
• Integrieren Sie sicherheitsorientierte Erkenntnisse mit Erkenntnissen aus anderen Systemen. Dadurch können Anwendungsbesitzer und -betreuer besser verstehen, wie sich ihre Änderungen auf die Sicherheitslage anderer Anwendungen auswirken können.
• Richten Sie die Metriken dezentraler Teams an Ihren zentralisierten Unternehmensanforderungen aus.
• Wenn Sie einem Hybrid- oder Multi-Cloud-Modell folgen, entwickeln Sie eine klare Strategie, die die Beziehungen zwischen Daten aus verschiedenen Teilen Ihrer Cloud darstellt. Die mehrdimensionale Sichtbarkeitsmodellierung kann hier besonders wirkungsvoll sein, da sie ein besseres Verständnis der Zusammenhänge innerhalb von Multi-Cloud- und Hybridbereitstellungen ermöglicht.

Marktforschungen zeigen, dass das Versäumnis, diese Probleme zu beheben, zu einer erhöhten Anzahl von Sicherheitsvorfällen, Leistungseinbußen bei Anwendungen und vollständigen Ausfällen beitragen kann, was alles zu Umsatzeinbußen und Vertrauensverlusten bei den Kunden führen kann.

Initiativen zur digitalen Transformation rücken die Bedeutung des Kundenerlebnisses als Maß für die Anwendungsintegrität in den Mittelpunkt . Durch einen mehrdimensionalen Sichtbarkeitsansatz lässt sich erkennen, wie ein Problem mit einer Überlastung des Cloud-Datenverkehrs mit einer Beschwerde über eine langsame Checkout-Zeit zusammenhängen kann. Um diesen Ansatz optimal nutzen zu können, müssen Sie nützliche Datendimensionen auswählen, die Beziehungen zwischen diesen Dimensionen identifizieren, Teams in Ihrem gesamten Unternehmen Zugriff auf mehrere Datendimensionen gewähren und sicherstellen, dass diese Teams über Tools verfügen, mit denen sie die Verbindungen zwischen den Datendimensionen visualisieren und verstehen können.

Mehrdimensionale Sichtbarkeitsmodelle erfüllen den Bedarf an ganzheitlicher Anwendungsintegrität und bieten eine flexible Möglichkeit zur Modellierung von Anwendungen. Indem diese Techniken die Interoperabilität zwischen allen Komponenten Ihres Unternehmensanwendungsportfolios leichter erkennbar machen, legen sie die beste Patientendiagnostik in die Hände der besten Ärzte Ihrer Anwendung – Ihrer Anwendungseigentümer und -betreuer.