L’osservabilità è ormai un elemento centrale nelle strategie It delle aziende, e l’integrazione con AI e machine learning sta trasformando in profondità il modo in cui sistemi e infrastrutture vengono monitorati, compresi e gestiti. Durante il primo grande evento italiano dedicato a Grafana, svoltosi il 13 novembre, S2E ha giocato un ruolo da protagonista portando la propria esperienza sul tema dell’osservabilità e della gestione intelligente delle infrastrutture IT. Abbiamo approfondito con Davide delle Cave, Business Line Manager Search & Observability di S2E, la visione dell’azienda, la partnership con Grafana e l’evoluzione del settore tra intelligenza artificiale, cloud e approccio data-driven.
Partiamo dall’evento del 13 novembre: qual era l’obiettivo e quale messaggio volevate portare ai partecipanti?
“È stato il primo evento di questo tipo che Grafana ha organizzato in Italia, dopo vari appuntamenti europei. S2E ha supportato Grafana nell’organizzazione e portato alcuni clienti per testimoniare la sua presenza come partner. S2E è ‘Focus Partner’ di Grafana, ovvero il partner preferito in Italia: un riconoscimento che deriva dal nostro percorso di scouting e dalla convinzione che la loro sia una tecnologia vincente, come dimostrato anche dal posizionamento di Grafana all’interno dei Magic Quadrant di Gartner. Essere ‘Focus Partner’ di Grafana significa avere un ruolo attivo nell’adozione di questa piattaforma sul mercato italiano”.
Come nasce la partnership con Grafana e quali esigenze di mercato intercetta?
“La collaborazione nasce da un lavoro di scouting iniziato già due anni fa. S2E ha seguito Grafana da quando esisteva solo una sua struttura a livello mondiale, mentre poi è arrivata in Europa e infine anche in Italia, che per S2E è il mercato di riferimento. Grafana risolve un problema annoso per molti sistemi IT: il monitoraggio dell’infrastruttura in ambienti sempre più complessi e distribuiti. Quando l’IT funziona, funziona meglio anche il business perché quasi ogni componente di business dipende direttamente da performance e availability dell’IT. Le aziende oggi hanno un legame diretto tra performance dei servizi digitali ed efficienza operativa. Grafana offre un framework unico capace di ingegnerizzare il dato osservabile, renderlo fruibile in modo centralizzato e integrarlo con logiche di Machine Learning per la prioritizzazione degli eventi”.
L’AI è sempre più centrale. In che modo incide sull’osservabilità?
“Oggi si parla molto di intelligenza artificiale, ed è un tema che entra naturalmente anche nell’osservabilità. L’AI permette di fare forecasting: non solo capire cosa non funziona adesso, ma prevedere cosa potrebbe non funzionare domani. L’obiettivo è ridurre drasticamente il tempo di troubleshooting. Grafana ha un vantaggio competitivo importante perché nasce già con funzionalità AI integrate (non add-on), mentre altri competitor le stanno aggiungendo ora. Oltretutto, essendo una soluzione cloud-native, è progettata per scalare su woarkload AI ed offre un time-to-market rapidissimo: per i clienti è davvero questione di pochi click”.
Quali sono i punti di forza di Grafana Cloud nel semplificare la gestione delle infrastrutture digitali?
“Grafana nasce come strumento open source molto diffuso. Con Grafana Labs abbiamo invece una piattaforma completamente cloud: gestita (servizio full-managed), scalabile dinamicamente, senza costi infrastrutturali a carico del cliente. Questo abilita feature che altrimenti sarebbe impossibile ottenere, soprattutto per i workload più pesanti legati all’AI. Inoltre, il modello di pricing per utente rende la soluzione tecnologicamente avanzata ma allo stesso tempo sostenibile. Molte funzionalità non sarebbero replicabili on-prem a costi sostenibili, soprattutto quelle basate su workload AI intensivi. Importante sottolineare come poi la security e la compliance siano gestite a livello di provider. In pratica, stiamo parlando di una piattaforma cloud-native che permette alle aziende di avere un osservatorio unico su metriche, log, eventi e anomalie, con funzionalità di AI integrate fin dalla nascita: Grafana, come dicevo, nasce con l’AI; è un prodotto più recente e ha un gap tecnologico minore rispetto ai competitor”.
Durante l’evento avete parlato anche di un approccio proattivo all’osservabilità. Cosa significa concretamente?
“L’osservabilità richiede due fattori fondamentali: riconoscere i falsi positivi e capire il livello di gravità reale dei problemi. Se un’organizzazione ha migliaia di sistemi, emergono sempre molte segnalazioni — ma non tutte sono critiche. L’AI aiuta proprio a distinguere cosa è importante e cosa non lo è, riducendo i costi di troubleshooting. Oggi ci sono agenti intelligenti che ti dicono se è tutto sotto controllo o se ci sono problemi da approfondire, guidando anche il percorso di analisi.
Più in dettaglio, gli algoritmi oggi consentono di: individuare anomalie reali; suggerire percorsi di analisi; guidare la risoluzione (“vuoi spegnere questa postazione?”); ridurre il costo delle operation. Un operatore non deve più interpretare migliaia di segnali: entra nel sistema, vede una vista sintetica dello stato e può eseguire drill-down mirati. Questo riduce enormemente il tempo medio necessario per individuare e risolvere un problema in un sistema IT e di conseguenza i costi di gestione”.
E per quanto riguarda la cybersecurity?
“Il discorso è analogo perché anche nella cybersecurity bisogna individuare fenomeni anomali, capire quali sono davvero rilevanti e in che modo intervenire. L’AI aiuta a separare segnali utili da rumore e a suggerire come fare remediation. Molte anomalie che oggi vengono rilevate — accessi anomali, comportamenti fuori baseline, segnali di compromissione — vengono automaticamente classificate, priorizzate e, in alcuni casi, correlate con azioni suggerite di remediation. Il tutto lasciando sempre l’uomo nel loop, ma rendendo l’intervento molto più rapido ed efficace. È qui che l’osservabilità si unisce all’AI Ops. L’obiettivo è passare da un approccio reattivo a un approccio predittivo e, per alcune categorie di eventi, semi-automatizzato”.
Uno dei temi più innovativi è il monitoraggio sintetico. Di cosa si tratta e perché è sempre più strategico?
“Il monitoraggio tradizionale funziona quando un sistema è già in uso. Ma quando si lancia un nuovo prodotto, una nuova feature o un nuovo servizio, occorre capire in anticipo come si comporterà, se l’infrastruttura reggerà alla domanda e dove potrebbero crearsi colli di bottiglia. Il monitoraggio sintetico simula l’uso che farebbero gli utenti reali: software e bot interrogano i sistemi e generano risultati sintetici. Questo permette alle aziende di sapere prima del rilascio se i sistemi reggeranno il carico o se ci sono criticità da risolvere. Senza questo tipo di strumenti si va un po’ “alla cieca”. Il monitoraggio sintetico può essere definito come una forma avanzata di forecasting che permette decisioni più sicure e riduce i rischi operativi”.
Guardando al mercato, come sta evolvendo l’approccio delle aziende verso l’osservabilità?
“Oggi l’osservabilità è sul tavolo di tutti i CIO, ma notiamo due velocità. Da un lato ci sono aziende con decenni di sistemi stratificati, che devono capire come introdurre l’osservabilità senza stravolgere il preesistente e vanificare gli investimenti già fatti: con loro S2E lavora per modernizzare in modo graduale, partendo dai componenti più critici. Dall’altro ci sono realtà già modernizzate, spesso cloud-native: con loro possiamo implementare funzionalità avanzate, dagli agenti intelligenti fino alla remediation automatica. Le startup, in particolare, adottano l’osservabilità in pochi click e ne sfruttano subito le funzionalità più innovative.
Per queste differenti realtà S2E rappresenta un facilitatore di percorso perché le aiuta a fare salti quantici. Sappiamo dove intervenire prima, cosa monitorare e come portare efficienza”.
Chiudiamo con un messaggio di sintesi: cosa distingue S2E in questo ambito?
“La competenza verticale. Sono anni che S2E lavora sull’osservabilità, ha uno dei team più forti in Italia su queste tecnologie e una retention molto alta sui clienti. Grafana è centrale nel nostro stack, ma il vero valore è la capacità di far funzionare l’intero ecosistema: dalla raccolta dati all’analisi avanzata, fino ai modelli di AI Ops.»
