La trasformazione digitale è un grande business, con una spesa mondiale che raggiungerà i 2,3 trilioni di dollari, nei prossimi tre anni. Tuttavia, mantenere la visibilità sugli ambienti dinamici, ibridi e cloud native può essere una vera sfida per raggiungere l’osservabilità. Poiché le dimensioni e la complessità degli 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 di essere sorpresi da problemi imprevisti.
Dalla visibilità all’osservabilità
Per poter rispondere alle diverse problematiche, i team IT hanno bisogno di una visibilità completa e piattaforme di orchestrazione dei container come Kubernetes, service mesh, function-as-a-service e container workload. Le organizzazioni, tradizionalmente, fornivano istruzioni nel momento in cui le prestazioni e la disponibilità dei componenti, all’interno del loro ecosistema IT, avessero iniziato a peggiorare. Sebbene tutto ciò abbia correttamente funzionato, è un metodo totalmente inadatto agli ambienti imprevedibili e dinamici di oggi.
La sfida consiste nell’essere in grado di identificare le “incognite sconosciute”, anticipando anomalie particolari. L’osservabilità offre un approccio migliore per raggiungere questo obiettivo, raccogliendo dati per mantenere una visibilità completa e costante, in ambienti dinamici e cloud-native. Su questo si concentra la raccolta dei tre tipi di dati principali (metriche, registri e tracce), i cosiddetti tre pilastri dell’osservabilità.
Sebbene debba ancora essere adottato a livello mainstream, ci sono già sforzi per garantire che il software e l’infrastruttura cloud-native diventino intrinsecamente più osservabili. Un esempio è rappresentato dal progetto OpenTelemetry, guidato dalla Cloud Native Computing Foundation (CNCF). Tuttavia, sebbene l’osservabilità sia molto più efficace, i dati vengono spesso raccolti e archiviati in silos, rendendone difficile la comprensione del contesto. Non è sufficiente “osservare” i dati nei silos: le organizzazioni devono usarli per sbloccare insight contestualizzati ed ottenere risultati di business migliori.
Automatizzare un approccio più chiaro
Sfortunatamente, la maggior parte degli approcci forniscono, semplicemente, dashboard con più dati, richiedendo agli sviluppatori di manipolarli manualmente per scoprire informazioni fruibili e prendere decisioni aziendali più informate. Affinché l’osservabilità diventi un approccio veramente efficace, è essenziale automatizzare la scoperta e la strumentazione di tutti i componenti IT, nell’intero stack, nonché la raccolta e l’analisi dei dati. Queste informazioni devono essere analizzate in un modello 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, in modo da poter comprendere costantemente quale sia il comportamento “normale” ed identificarne immediatamente i problemi.
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. Le aziende stanno lottando per mantenere un’osservabilità ininterrotta dei loro ambienti che cambiano in modo dinamico
Andare oltre la visibilità verso l’osservabilità è il prossimo passo cruciale per superare queste sfide. Se associati con l’intelligenza artificiale e l’automazione, questi approcci forniscono le basi che consentono alle organizzazioni di monitorare e gestire efficacemente gli ambienti IT. Di conseguenza, i team IT possono smettere di preoccuparsi per ciò che non possono vedere e investire il loro tempo nel guidare l’innovazione per l’azienda e i suoi clienti.
