Das Potenzial von Analysen voll ausschöpfen: Ein Plädoyer für multidimensionale Transparenz

Problemdiagnose durch die Integration von Informationen

Wenn ein Patient wegen eines Symptoms ohne erkennbare Ursache einen Arzt aufsucht, umfasst die Ermittlung der Ursache der Beschwerden in der Regel zwei Komponenten: die Erhebung und die Auswertung von Daten. Bei dem Patienten wird möglicherweise eine MRT- oder Röntgenuntersuchung durchgeführt, deren Ergebnisse anschließend von Ärzten unterschiedlicher Fachrichtungen ausgewertet werden. Verschiedene Ärzte können im selben Datensatz unterschiedliche Hinweise entdecken – ein Orthopäde und ein Onkologe achten bei derselben MRT-Aufnahme auf unterschiedliche Auffälligkeiten. Ebenso können Ärzte verschiedener Fachrichtungen unterschiedliche Quellen für diagnostische Informationen nutzen. Der Onkologe kann Blutuntersuchungen anfordern, die für den Orthopäden nicht hilfreich sind, aber dennoch wichtige Informationen liefern, die für die Gesundheit des Patienten erforderlich sind. Die Art und Weise, wie Ärzte bei der Beurteilung des Gesundheitszustands eines Patienten mit einem komplexen Krankheitsbild zusammenarbeiten, lässt sich damit vergleichen, wie verschiedene Teams innerhalb eines Unternehmens gemeinsam den Zustand von Anwendungen überwachen und verwalten müssen. Es bietet viele Vorteile, die besten Methoden zur Abstraktion neuer und einzigartiger Daten zu kennen, wenn mehrere Informationsquellen gemeinsam als Gesamtsystem betrachtet werden. Mehrdimensionale Modelle zur Transparenz erleichtern es, den einwandfreien Zustand von Anwendungen aufrechtzuerhalten, indem sie verteilte Daten zusammenführen und so einen besseren Einblick in die Anwendungserfahrung der Kunden ermöglichen.

Was ist multidimensionale Sichtbarkeit?

Multidimensionale Sichtbarkeit ist ein neuer Ansatz zur Konzeption von Datensegmentierung und -visualisierung. Ihr Ziel ist es, Datensilos aufzubrechen und Informationen innerhalb eines Unternehmens zugänglich zu machen. Dadurch lässt sich die Funktionsweise einer Anwendung als Ganzes besser verstehen, da leichter erkennbar wird, wie verschiedene Systeme miteinander interagieren und sich gegenseitig beeinflussen.

Der erste Schritt besteht darin, eine Datendimension zu definieren. Wählen Sie den Detaillierungsgrad, der am besten zur vorgesehenen Nutzung der Daten und zu den Personen passt, die sie verwenden werden. So könnten Sie beispielsweise Sicherheitsexperten detailliertere Sicherheitsdaten bereitstellen als UX-Teams. Sobald mehrere Datendimensionen definiert wurden, können sie in einem einzigen Bericht oder einer einzigen Visualisierung zusammengeführt werden, der bzw. die die einzelnen Dimensionen detailliert darstellt und die Beziehungen zwischen ihnen veranschaulicht – daher der Begriff „multidimensionale Sichtbarkeit“. Mit genügend Datendimensionen können Sie eine ganzheitliche End-to-End-Ansicht Ihrer Anwendung erstellen.

Wie kann multidimensionale Transparenz bei der Anwendungsanalyse helfen?

Ähnlich wie Schmerzen bei einem Patienten kann ein Sicherheitsereignis der erste Hinweis darauf sein, dass etwas in Ihrem System Aufmerksamkeit erfordert. Anhand von Daten aus einem SIEM-System (Security Information and Event Management) können wir Anwendungs- oder Infrastrukturereignisse wie Ereignisse einer Web Application Firewall (WAF), DDoS-Metriken oder Warnmeldungen externer Scans einsehen. Normalerweise fällt dies in den Zuständigkeitsbereich der SecOps-Teams. Bei einem Ansatz mit multidimensionaler Transparenz werden diese Ereignisse mit anderen Datenquellen zusammengeführt und von mehreren Teams analysiert. Dabei werden die Sicherheitsdimensionen mit weiteren verfügbaren Daten abgeglichen und Zusammenhänge zwischen den Datensätzen gesucht. Da wir die Beziehungen zwischen Systemen leichter erkennen können, lassen sich schwerwiegende Probleme verhindern, indem kleinere Störungen identifiziert werden, bevor sie sich auf andere Systeme auswirken. Zudem können neue Probleme schneller behoben werden, indem ihre Ursachen ermittelt und isoliert werden – unabhängig davon, wo sie sich innerhalb der Gesamtanwendung befinden.

Indem Sie mehrere Datenquellen kombinieren, die Beziehungen zwischen diesen Dimensionen dokumentieren und den Zugang zu diesen Daten demokratisieren, sodass sie einem breiteren Publikum zur Verfügung stehen, können Sie in zuvor isolierten Organisationen 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 multidimensionaler Modelle lässt sich an die Anforderungen Ihres Unternehmens anpassen.

Herausforderungen bei der Datentransparenz

Damit Anwendungs-, Infrastruktur- und Sicherheitsteams multidimensionale Modelle erfolgreich nutzen können, ohne den Überblick über die Daten zu verlieren, müssen die folgenden Herausforderungen bewältigt werden:

• Stellen Sie sicher, dass die Daten aller Teams in Ihrer Lösung für unternehmensweite Transparenz angemessen abgebildet werden.
• Integrieren Sie sicherheitsbezogene Erkenntnisse mit Erkenntnissen aus anderen Systemen. So können Anwendungseigentümer und -verantwortliche besser nachvollziehen, wie sich ihre Änderungen auf die Sicherheitslage anderer Anwendungen auswirken können.
• Stimmen Sie die Kennzahlen dezentraler Teams auf Ihre zentralen Unternehmensanforderungen ab.
• Wenn Sie ein Hybrid- oder Multi-Cloud-Modell verfolgen, entwickeln Sie eine klare Strategie, die die Beziehungen zwischen Daten aus verschiedenen Bereichen Ihrer Cloud abbildet. Eine multidimensionale Modellierung der Sichtbarkeit kann hier besonders wirkungsvoll sein, da sie ein besseres Verständnis der Zusammenhänge innerhalb von Multi-Cloud- und Hybrid-Bereitstellungen ermöglicht.

Marktforschung zeigt, dass die Nichtbehebung dieser Probleme dazu führen kann, dass Sicherheitsvorfälle, Leistungsprobleme bei Anwendungen und vollständige Ausfälle häufiger auftreten. All dies kann Umsatzverluste nach sich ziehen und das Vertrauen der Kunden beeinträchtigen.

Nächste Schritte

Initiativen zur digitalen Transformation rücken die Bedeutung der Customer Experience als Maß für den Zustand von Anwendungen in den Mittelpunkt. Ein multidimensionaler Ansatz für die Transparenz ermöglicht es, zu erkennen, wie ein Problem mit überlastetem Cloud-Datenverkehr mit einer Beschwerde über einen langsamen Bezahlvorgang zusammenhängen kann. Um diesen Ansatz möglichst effektiv zu nutzen, müssen Sie geeignete Datendimensionen auswählen, die Beziehungen zwischen diesen Dimensionen ermitteln, Teams in Ihrem gesamten Unternehmen Zugriff auf mehrere Datendimensionen gewähren und sicherstellen, dass diese Teams über Tools verfügen, mit denen sie die Zusammenhänge zwischen den Datendimensionen visualisieren und nachvollziehen können.

Mehrdimensionale Sichtbarkeitsmodelle erfüllen den Bedarf an einer ganzheitlichen Beurteilung des Anwendungszustands und bieten eine flexible Möglichkeit zur Modellierung von Anwendungen. Da diese Techniken die Wechselwirkungen zwischen allen Komponenten Ihres unternehmensweiten Anwendungsportfolios leichter erkennbar machen, geben sie die besten Diagnosewerkzeuge in die Hände der besten Ärzte für Ihre Anwendungen – der Verantwortlichen und Betreuer Ihrer Anwendungen.

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