La trasformazione digitale è un grande business, con una spesa mondiale per la tecnologia che raggiungerà 2,3 trilioni di dollari nei prossimi tre anni. Tuttavia, mantenere la visibilità sugli ambienti IT dinamici, ibridi e cloud native che derivano da questa trasformazione può essere una vera sfida per le organizzazioni.
Questi ambienti sono intrinsecamente difficili da osservare e l’attività è ormai oltre le capacità dei tradizionali strumenti di monitoraggio e degli operatori umani. Poiché le dimensioni e la complessità degli attuali ambienti cloud aziendali continuano a crescere, le organizzazioni devono trovare nuovi modi per monitorare e gestire le prestazioni dei servizi digitali. Se non lo fanno, corrono il rischio crescente di essere sorpresi da problemi imprevisti e dalle conseguenze che ne derivano.
Dalla visibilità all’osservabilità
Per essere sicuri di poter rispondere ai problemi prima che l’esperienza utente sia compromessa, i team IT hanno bisogno di una visibilità completa e senza soluzione di continuità su ogni singolo punto del loro ambiente digitale, inclusi infrastrutture multi-cloud, piattaforme di orchestrazione dei container come Kubernetes, service mesh, function-as-a-service e container workload.
Le organizzazioni tradizionalmente mantenevano la visibilità fornendo istruzioni per una serie predefinita di problemi da rilevare nel momento in cui le prestazioni e la disponibilità dei componenti all’interno del loro ecosistema IT avessero iniziato a peggiorare. Sebbene questo abbia funzionato bene con le architetture relativamente statiche di un tempo, è un metodo totalmente inadatto agli ambienti imprevedibili e dinamici su cui le organizzazioni fanno affidamento oggi.
La sfida per i team IT consiste nell’essere in grado di identificare le “incognite sconosciute”, anticipando anomalie particolari che possono verificarsi una sola volta. L’osservabilità offre un approccio nuovo e migliore per raggiungere questo obiettivo, raccogliendo dati da tutti i componenti del sistema per mantenere una visibilità completa e costante in ambienti dinamici e cloud-native. A tale scopo, si concentra sulla raccolta di tre tipi di dati principali (metriche, registri e tracce), i cosiddetti tre pilastri dell’osservabilità.
Sebbene debba essere ancora adottato a livello mainstream, ci sono già sforzi guidati dall’industria per garantire che il software e l’infrastruttura cloud-native diventino intrinsecamente più osservabili. Un esempio degno di nota è il progetto OpenTelemetry guidato dalla Cloud Native Computing Foundation (CNCF). Tuttavia, sebbene l’osservabilità sia molto più efficace rispetto ai metodi tradizionali di monitoraggio, i dati vengono spesso raccolti e archiviati in silos, rendendo difficile la comprensione del contesto alla base delle anomalie. Non è sufficiente “osservare” i dati nei silos: le organizzazioni devono usarli per sbloccare insight contestualizzati e ottenere risultati di business migliori.
Automatizzare un approccio più chiaro
Sfortunatamente, la maggior parte degli approcci all’osservabilità forniscono semplicemente dashboard con più dati, richiedendo agli sviluppatori di manipolarli manualmente per scoprire informazioni fruibili che possono essere utilizzate per prendere decisioni aziendali più informate.
Affinché l’osservabilità diventi un approccio veramente efficace per gestire le dimensioni e la natura dinamica degli ambienti cloud native, è essenziale automatizzare la scoperta e la strumentazione di tutti i componenti IT nell’intero stack, nonché la raccolta e l’analisi dei dati da qualsiasi parte del business. Questi dati devono essere analizzati in un modello di dati comune, per rimuovere i silos e sbloccare l’intero contesto dietro le anomalie che impattano sul business.
Anche l’Intelligenza Artificiale (AI) è un ingrediente cruciale, che consente ai team IT di impostare automaticamente baseline a seconda dei cambiamenti dell’ambiente, in modo da poter comprendere costantemente quale sia il comportamento “normale” e identificare immediatamente i problemi quando si presentano. L’AI consente inoltre all’osservabilità di fornire risposte precise che permettono ai team IT di rispondere istantaneamente e risolvere i problemi prima che l’esperienza utente venga compromessa.
Osservare un futuro più promettente
La dimensione e la velocità della trasformazione digitale non mostrano segni di rallentamento e hanno lasciato le organizzazioni in difficoltà per mantenere la visibilità sull’intero ecosistema IT. Sebbene ciò sia stato possibile in passato, le organizzazioni stanno lottando sempre di più per mantenere un’osservabilità ininterrotta dei loro ambienti che cambiano in modo dinamico. È inoltre sempre più insormontabile trasformare un’abbondanza di dati di monitoraggio in risposte fruibili che consentano ai team IT di gestire efficacemente le prestazioni dei servizi digitali e risolvere i problemi in tempo reale, prima che il business ne risenta.
Andare oltre la visibilità verso l’osservabilità è il prossimo passo cruciale per le organizzazioni mentre lavorano per superare queste sfide. Se combinati con l’Intelligenza Artificiale e l’automazione, gli approcci di osservabilità forniscono le basi che consentono alle organizzazioni di monitorare e gestire efficacemente gli ambienti IT altamente dinamici e complessi su cui fanno sempre più affidamento. Di conseguenza, i team IT possono smettere di preoccuparsi per ciò che non possono vedere e investire meglio il loro tempo per continuare a guidare l’innovazione per l’azienda e i suoi clienti.
