Có phải hiểu cách sử dụng và tận dụng các khả năng tìm kiếm của Dynatrace luôn là một thách thức đối với người dùng tìm cách đẩy nhanh lượng quan sát của họ? Tính đến các tính năng được thúc đẩy bởi AI của platform theo các mục tiêu giám sát toàn bộ ứng dụng hoạt động, việc thiếu kết quả tìm kiếm hoặc những cái nhìn có giá trị dường như luôn nằm ngoài tầm với của chúng tôi. Bài viết này sẽ giải quyết những mối quan tâm đó bằng cách cho chúng tôi một cái nhìn tổng quan về cách Dynatrace tìm kiếm hoạt động, xác định các điểm đau thường gặp mà người dùng gặp phải cũng như đưa ra các mẹo thực tế để cải thiện hiệu quả tìm kiếm. Cùng nhau, chúng ta sẽ khám phá các phương pháp bổ sungDynatrace tìm kiếm bằng các công cụ bổ sung để tạo thành trải nghiệm toàn diện và nhất quán với những gì bạn cần. Dù bạn là người dùng cứng rắn hay người mới chỉ mới bắt đầu, thông hiểu những mặt này sẽ tăng cường khả năng mô hình hóa dựa trên những cái nhìn hành động theo vụ của bạn.

Làm Thế Nào Để Hiểu Chữa Lý Cơ Bản Của Tìm Kiếm Tìm Kiếm Dynatrace?

Khả năng tìm kiếm trong Dynatrace là một hệ thống quan trọng để người dùng có thể phân tích dữ liệu khổng lồ của họ. Như một khối, công cụ tìm kiếm được tạo ra để khả năng tìm kiếm để nhanh chóng tìm kiếm các số liệu cụ thể, nhật ký, sự kiện và các điểm bất thường theo mọi điểm của toàn bộ chế độ giám sát. Một số tính năng nổi bật bao gồm:

• Trạng Thái Index: Dynatrace sử dụng hệ thống số liệu ổn định được tối ưu hóa để tối ưu hóa quá trình tìm kiếm dữ liệu. Nó tổ chức nhật ký và số liệu của bạn vào một thứ tự có thể tìm kiếm dễ dàng, giảm bớt thời gian lấy được thông tin không liên quan. Như vậy, quá trình tạo chỉ mục này có thể mất một khoảng thời gian đáng kể, đặc biệt sau các đợt luồng dữ liệu cao hoặc thay đổi cấu hình.
• Bộ Lọc: Người dùng có thể áp dụng các bộ lọc khi tìm kiếm để giúp cải thiện dữ liệu dựa trên các tiêu chí cụ thể như khung thời gian, cấp độ nghiêm trọng hoặc loại dữ liệu. Sử dụng bộ lọc có thể giúp cải thiện chất lượng dữ liệu tìm kiếm và làm cho kết quả tìm kiếm ít trùng lặp hơn, dễ dàng hơn cho việc phân tích và khắc phục hỏng hóc.
• Hỗ Trợ Tìm Kiếm Fuzzy: Dynatrace cũng bao gồm các tính năng tìm kiếm mờ để nhận nhiều thông tin hơn. Tính năng này là vô cùng hữu ích, giúp tránh bỏ lỡ các kết quả tìm kiếm do số liệu tìm kiếm do sai sót do lỗi gõ hoặc bất kỳ từ ngữ bất thường nào. Ví dụ, nếu bạn tìm kiếm " Load Balancer " hệ thống có thể trả về cho bạn kết quả tìm kiếm cho các từ khóa như " Load Balancing " để tăng khả năng tìm kiếm hiệu quả.
• Dấu Hiệu Hạn Chế: Mặc dù Dynatrace lưu diễn tìm kiếm là mạnh mẽ, người dùng vẫn có thể sẽ mắc phải các điểm yếu, chẳng hạn như không thể tìm kiếm đồng thời tất cả kiểu dữ liệu trong cùng một thời điểm hay có sự cản trở hiệu suất khi sinh ra một hệ thống khối trạng dữ liệu. Càng hiểu rõ hơn những giới hạn này, bạn sẽ có kỳ vọng suất thật và có thể điều chỉnh chiến lược tìm kiếm một cách linh hoạt.

Các Nỗi Frustrating Đã gặp với Tìm kiếm Dynatrace

Khi người dùng điều hướng chức năng tìm kiếm Dynatrace, một số nỗi đau phổ biến có thể gây khó khăn cho trải nghiệm tìm kiếm của họ. Biết và nhận diện những vấn đề này có thể giúp giảm thiểu nỗi frustrating và tạo ra kết quả hiệu quả hơn

• Kết Quả Tìm Kiếm Lớn: Nhiều người dùng phản ánh rằng tìm kiếm của họ cho thấy một số kết quả quá rộng và không liên quan. Chúng thường xảy ra do người dùng sử dụng các từ khóa tìm kiếm đồ án quá rộng hoặc thiếu thông số lọc, dẫn đến vô số dữ liệu để các bạn lọc.
• Người dùng đang thiếu tin cậy về dữ liệu: Các tính năng search cho người dùng đôi khi khó tìm thấy dữ liệu mong muốn khi ai đó không suy nghĩ dư thừa thông tin: Người dùng sẽ gặp khó khăn trước thông tin trọng yếu hoặc tìm kiếm nhiều lần để bắt được thông tin xuất sắc.
• Vấn đề về hiệu suất: Trong các kịch bản có kết quả đám mây lớn, người dùng sẽ gặp khó khăn khi tốc độ xử lý chậm khi lập trình tìm kiếm. Tốc độ lặp lại có thể làm hỏng tiến trình, khi nhanh chóng truy cập vào nguồn thông tin thay vì thông tin quan trọng.
• Thái Độ của Thông Khiến Cùng: Các đội ngũ theo công ty sử dụng những chuẩn thuật ngữ sẽ gây ra sự phân biệt với thông tin và thực tế Kết quả mà bạn nhận được có đôi khi dẫn tới tác dụng phụ không mong muốn, điều này có thể bạn làm rõ lại tài nguyên được dùng trước khi vào tìm kiếm một lệnh.
• Học Tập và Hướng Dẫn Phụ Túc: AI như người dùng thường bị nguồn tài sản để được giao cho nhiều tác vụ thời gian dài. Việc học và tìm hiểu về những lỗi tìm kiếm này để bắt được phần dữ liệu được cung cấp cho người dùng thực sự có tương quan với trải nghiệm tìm kiếm tốt hơn.

Dynatrace Tìm Kiếm hay Trọn Vẹn nào thì Hơn:

Tăng khả năng tìm kiếm cho phép có toàn quyền điều khiển với công nghệ của mình hơn sao. Có thể áp dụng thêm một vài chú ý sau đây để nâng cao khả năng thực hành và có ý tưởng hiệu quả.

• Sử Dụng Từ Không Nghiệp Cụ Thể: Hãy sử dụng những từ khóa thông minh để không bị bết đọng nhiều vô số dữ liệu. Ví dụ nếu bạn muốn tìm tài sản nào có khả năng số lượng theo tài liệu 1 cách rất rõ sao. Như có khác thì dữ liệu bạn sẽ tìm ra trong ý tưởng.
• Sử Dụng Sàng Bắt Cho Dynatrace: Điều chỉnh tìm kiếm chỉ làm theo lịch hành động của các tài sản có sẵn được lập trình mà chưa được tìm ra.
• Quan Trọng Về Jargon/Langauge: Quan trọng để hiểu các tài liệu công nghệ đồng bộ được chia sẻ giữa các thông tin.
• Hãy Xác Dinh Lý Luận Tìm Kiếm: Không có thông tin lẻ bạn muốn có phản hồi chỉ là vô nghĩa.
• Học Tập cho các Đội Ngũ//học tập cho Người Sử Dụng cược đa ngôn ngữ./I Đừng có những ý tưởng chậm trễ sẽ ảnh hưởng tới hoạt động cùng.

Mô Rộng Trải Nghiệm Tìm Kiếm Của Bạn Vượt Ra Ngoài Dynatrace

Trong khi Dynatrace cung cáp khả năng tìm kiếm kỹ lưỡng, nhiều nhóm thấy rằng việc tổng hợp thêm các công cụ có thể tạo ra một trải nghiệm tìm kiếm toàn diện hơn. Bằng cách bổ sung Dynatrace với các công cụ như Guru, các nhóm có thể tạo ra một phương pháp統 nhất để truy cập thông tin và dữ liệu trên nhiều nền tảng. Guru làm cho trải nghiệm tìm kiếm trở nên mạnh mẽ hơn bằng cách giúp người dùng tìm thấy thông tin được xác thực phù hợp với workflow của họ, từ đó làm giảm thời gian và dễ dàng hơn thời gian quyết định. Phương pháp này cho phép các nhóm có thể:

• Mở Thông Tin: Sử dụng Guru để tổng hợp các thông tin khác nhau từ nhiều công cụ vào một nguồn tài nguyên có thể tìm kiếm. Tổng hợp làm giảm thời gian chuyển đổi giữa các nền tảng và cho phép người dùng tìm thấy dữ liệu liên quan một cách hiệu quả.
• Cải thiện Độ Chuẩn:  Các năng lực trí tuệ nhân tạo của Guru có thể làm tăng độ chính xác dữ liệu bằng cách đưa ra thông tin liên quan nhất dựa trên các truy vấn người dùng, đảm bảo các nguồn và hình ảnh nhận biết được mà người dùng đang truy cập.
• Khuyến khích chia sẻ kiến thức: Sử dụng một công cụ bên ngoài thúc đẩy hợp tác và trao đổi ý tưởng giữa các thành viên trong nhóm, cuối cùng đưa đến một tổ chức có thông tin đầy đủ và nhanh nhẹn hơn.
• Giảm khoảng trống kiến thức:  Bằng cách kết nối với các tùy chọn hiện hành có công cụ như Guru, người dùng có thể duy trì đường tiếp tục truy cập thông tin, vì vậy cách giảm khả năng làm mất kiến thức trầm trọng có ảnh hưởng đến hiệu suất giám sát.
• Cải thiện Trải nghiệm Người dùng: Cuối cùng, một sự phù hợp công cụ định độ được chọn cho tổ chức của bạn để cải thiện trải nghiệm người dùng, làm cho dễ dàng hơn cho các thành viên tìm thấy những gì họ cần, cuối cùng nâng cao sự đồng ý và năng suất.