La dura realtà per le aziende oggi è che i problemi di software sono inevitabili. Ciò che determina se un guasto diventa un titolo a nove colonne o una nota a piè di pagina è la capacità di un’organizzazione di rilevarlo, diagnosticarlo e ripristinarlo in tempo reale. Questa capacità non deriva dal monitoraggio tradizionale, caratterizzato da silos di dati frammentati e silos organizzativi distinti. Sviluppare e distribuire software robusto e resiliente richiede un’osservabilità end-to-end approfondita, basata sull’intelligenza artificiale, che fornisca una fonte di dati coerente e unificata. Gli ambienti software aziendali odierni stanno diventando più complessi, abbracciando applicazioni cloud-native, deployment multi-cloud, servizi di terze parti, API e, ora, la crescente influenza dell’intelligenza artificiale. Questi ambienti stratificati introducono una significativa opacità nella catena di fornitura del software, rendendo più difficile gestire rischi, prestazioni e resilienza su larga scala.
Le vulnerabilità nascoste dei moderni software
Le aziende di oggi si affidano a un vasto ecosistema di tecnologie interconnesse. Un singolo aggiornamento non configurato correttamente o una vulnerabilità in un agente di terze parti ampiamente distribuito possono diffondersi a cascata nei sistemi in pochi minuti, con un impatto sull’esperienza del cliente, sulle operations e, in definitiva, sulla operatività del business.
Ricerche mostrano che il 42% delle organizzazioni prevede di subire un incidente causato da uno dei propri fornitori. Troppo spesso, i team si trovano a dover agire alla cieca quando qualcosa va storto, il che può essere frustrante e costoso. Per operare con sicurezza, le aziende devono avere una visione d’insieme dell’intera supply chain digitale, cosa che non è possibile con un monitoraggio di base. A differenza del monitoraggio tradizionale, che spesso si concentra su metriche o avvisi isolati, l’osservabilità fornisce una visione unificata e in tempo reale dell’intero stack tecnologico, consentendo decisioni più rapide e basate sui dati su larga scala. L’implementazione dell’osservabilità in tempo reale basata sull’intelligenza artificiale copre ogni componente, dall’infrastruttura e dai servizi alle applicazioni e all’esperienza utente.
L’osservabilità non è più una scelta tecnica, ma strategica.
L’osservabilità end-to-end si sta evolvendo oltre il suo ruolo attuale in IT e DevOps, diventando un elemento fondamentale della moderna strategia aziendale. In questo modo, l’osservabilità svolge un ruolo fondamentale nella gestione del rischio, nel mantenimento dell’uptime e nella salvaguardia della fiducia digitale.
L’osservabilità consente inoltre alle organizzazioni di rilevare proattivamente le anomalie prima che si trasformino in interruzioni, di individuare rapidamente le cause profonde nei sistemi complessi e distribuiti e di automatizzare le azioni di risposta per ridurre il tempo medio di risoluzione (mean time to resolution – MTTR). Il risultato sono operazioni più veloci, intelligenti e resilienti, che offrono ai team la sicurezza di innovare senza compromettere la stabilità del sistema, un vantaggio fondamentale in un mondo in cui resilienza digitale e velocità devono andare di pari passo.
Trasformare la complessità in un vantaggio competitivo
I sistemi resilienti devono assorbire gli shock senza rompersi. Ciò richiede investimenti sia culturali che tecnici, dall’adozione di una responsabilità condivisa tra i team, all’adozione di strategie di deployment moderne come rilasciare una nuova versione di una app solo a una piccola parte degli utenti, per testarla in produzione senza rischi oppure approntare due ambienti identici: uno “Blue” (attivo) e uno “Green” (nuova versione).
Le strategie moderne funzionano solo se i team dispongono di riscontri in tempo reale, consentendo alle organizzazioni di capire cosa sta succedendo, perché e cosa fare prima ancora che i clienti si accorgano di un’interruzione.
L’ascesa dell’Agentic AI: un nuovo livello di complessità e rischio
Man mano che le organizzazioni adottano sempre più l’IA generativa e agentica per accelerare l’innovazione, si espongono anche a nuovi tipi di rischi. L’Agentic AI può essere configurato per agire in modo indipendente, apportando modifiche, attivando flussi di lavoro o persino distribuendo codice senza il coinvolgimento umano diretto. Questo livello di autonomia può aumentare la produttività, ma introduce anche serie sfide.
Ad esempio, un agente configurato in modo errato o un prompt dannoso possono creare conseguenze a valle di vasta portata in pochi istanti. Piccole increspature possono trasformarsi in onde più ampie e più difficili da contenere. Le piattaforme di osservabilità in tempo reale basate sull’IA sono essenziali, non solo per monitorare cosa fanno gli agenti, ma anche per comprendere come agiscono, come interagiscono con altri sistemi e quando è necessario un intervento. L’osservabilità aiuta a sfruttare in modo sicuro il potenziale dell’IA agentica e ad aprire la strada verso operazioni autonome.
Prepararsi alla prossima disruption
I leader del settore di domani si distingueranno per la loro capacità di adottare e adattarsi alle nuove tecnologie, sfruttando l’Agentic AI, ma riconoscendo la maggiore esposizione al rischio e gli oneri di conformità. I leader dovranno passare da operazioni reattive a operazioni proattive e preventive.
L’osservabilità in tempo reale può automatizzare risposte precise, senza richiedere a qualcuno di “premere il pulsante di automazione”. Le organizzazioni che investono nell’osservabilità in tempo reale basata sull’intelligenza artificiale non si stanno solo preparando alla prossima disruption, ma stanno anche costruendo le basi per la fiducia, l’agilità e l’innovazione duratura per far progredire il proprio business.
A cura di Bob Wambach, VP, Portfolio & Strategy, Dynatrace
