I sistemi moderni generano più dati e telemetria che mai, ma questa maggiore quantità non ha reso i team più veloci o produttivi. Anzi, sta producendo l’effetto opposto. I segnali di dati telemetrici frammentati, l’aumento dei costi di archiviazione e i ritardi nell’ottenere informazioni utili rendono più difficile comprendere la situazione e agire quando è più importante. Man mano che i sistemi diventano più dinamici ed effimeri, i team si trovano spesso a dover gestire input disomogenei e segnali poco chiari. Ci vuole più tempo per capire cosa non funziona e ancora più tempo per risolverlo. Allo stesso tempo, i costi di archiviazione ed elaborazione di queste informazioni continuano a crescere.
Si sta diffondendo la consapevolezza che qualcosa debba cambiare. Invece di cercare di analizzare tutto a posteriori, le organizzazioni stanno iniziando a valutare come integrare fin dall’inizio una maggiore intelligenza nei propri sistemi, in modo che le informazioni su cui fanno affidamento risultino più pertinenti e più facili da utilizzare per intervenire.
Il costo reale di una telemetria inefficace e di dati di scarsa qualità
La sfida non è che le organizzazioni siano a corto di telemetria e dati; è che sono a corto di segnali di buona qualità. Con l’integrazione sempre più profonda delle funzionalità basate sull’intelligenza artificiale nello sviluppo e nella gestione del software, la qualità dell’osservabilità diventa ancora più cruciale. Quando le informazioni vengono raccolte senza essere filtrate, i team finiscono per dedicare più tempo alla loro gestione che all’analisi e all’apprendimento.
Parte del problema risiede nella frammentazione: i dati vengono archiviati su strumenti e agenti diversi, ognuno dei quali genera segnali con formati differenti. Durante un’interruzione, i team sono costretti a ricomporre informazioni incoerenti provenienti da più sistemi, perdendo tempo prezioso mentre l’impatto sul business aumenta.
A questo si aggiunge il fattore economico. L’elaborazione e l’archiviazione su larga scala comportano costi elevati, in costante crescita. Le organizzazioni investono una quota significativa delle proprie risorse nella gestione di informazioni che aggiungono rumore più che valore.
In senso tradizionale, questo non è un problema tecnologico: è un problema di qualità delle informazioni. E più a lungo viene ignorato, peggiori saranno le conseguenze.
Spostare l’intelligenza a monte
Spostare l’intelligenza a monte significa filtrare, arricchire e instradare i dati di telemetria più significativi prima che raggiungano i sistemi a valle. Sempre più organizzazioni stanno valutando come affrontare la frammentazione e le relative sfide economiche.
I team iniziano a raccogliere, elaborare e indirizzare in tempo reale i dati di telemetria relativi all’osservabilità prima che vengano importati nei sistemi a valle. Di conseguenza, si riduce il volume da gestire, le spese si abbassano e la qualità complessiva migliora, poiché vengono mantenuti solo gli elementi più significativi.
Questo approccio sta diventando sempre più scalabile grazie a standard aperti come OpenTelemetry. Ad esempio, i team possono raccogliere dati telemetrici in modo coerente su più ambienti, senza dipendere da un singolo fornitore o da una specifica suite di strumenti.
Quando si lavora con sistemi complessi e distribuiti, che si estendono su piattaforme cloud, di sicurezza e di storage diverse, questo livello di flessibilità è fondamentale. Inoltre, con l’evoluzione continua degli ambienti, l’adattamento diventa molto più semplice.
Cosa significa questo per le operazioni basate sull’AI?
L’affidabilità dei sistemi di AI dipende dalla qualità dei dati e delle informazioni di telemetria che li alimentano. Per generare insight e automatizzare le decisioni, hanno bisogno di dati accurati e contestualizzati. I team non solo vengono rallentati da dati telemetrici incompleti o disordinati, ma il concetto è semplice: dati di scarsa qualità portano a insight di scarsa qualità. Quando questi insight vengono applicati a processi decisionali automatizzati su larga scala, il margine di errore si riduce drasticamente.
Un altro aspetto spesso trascurato è la fiducia. I team responsabili di questi sistemi automatizzati devono essere in grado di spiegare cosa è successo e perché vengono prese determinate decisioni, ad esempio in relazione a prestazioni o sicurezza. Se le informazioni a supporto di tali scelte sono incoerenti, la situazione diventa estremamente complessa.
Questo aspetto va ben oltre i team tecnici. Il management e i membri del consiglio di amministrazione sono sempre più spesso chiamati a supportare decisioni basate sull’AI, e questo processo è molto più semplice quando le informazioni alla base degli insight sono credibili e affidabili.
Anche i vantaggi operativi sono evidenti. I team possono lavorare più velocemente se non devono continuamente fare i conti con dati e telemetria inaffidabili. Dedicano meno tempo alla ricerca manuale, individuano i problemi tempestivamente e automatizzano con maggiore sicurezza. Una solida base informativa, insieme a una piattaforma unificata e contestualizzata, non solo migliora le operazioni quotidiane, ma aumenta anche il successo delle funzionalità basate sull’intelligenza artificiale in cui l’organizzazione investe nel tempo.
I prossimi passi iniziano dalla fonte
Affinché le organizzazioni possano innovare più velocemente e offrire maggiore valore ai propri clienti, devono poter contare su una telemetria giusta, con i segnali corretti e al momento opportuno. La buona notizia è che non serve partire da zero, ma fare le scelte appropriate fin dalle prime fasi del ciclo di vita.
Integrando l’intelligenza sin dall’inizio, i team possono assicurare che ciò che confluisce nelle piattaforme di osservabilità sia scalabile fin da subito. Le organizzazioni che avranno successo non saranno quelle con la maggior quantità di dati telemetrici, ma quelle con i dati telemetrici migliori, elaborati alla fonte e pronti per guidare l’azione.
