450 professionisti IT responsabili dell’automazione DevOps e della sicurezza nelle grandi organizzazioni, sono stati intervistati dalla società tecnologica Dynatrace, leader nell’osservabilità e nella sicurezza unificate. Dynatrace ha annunciato i risultati dell’indagine globale indipendente.
La ricerca rivela che gli investimenti delle aziende nell’automazione DevOps stanno producendo vantaggi significativi, tra cui un miglioramento del 61% della qualità del software, una riduzione del 57% di fallimento dei rilasci e una diminuzione del 55% dei costi IT. Nella maggior parte delle organizzazioni, tuttavia, le pratiche di automazione DevOps sono ancora nelle prime fasi di maturità.
- L’assenza di una strategia chiaramente definita per l’automazione,
- la prevalenza della complessità della toolchain
- e le difficoltà nell’analizzare i dati di osservabilità e sicurezza
impediscono alle aziende di sfruttare appieno l’impatto dei loro investimenti.
Questa indagine sottolinea la necessità di pratiche di automazione basate sui dati e sull’intelligenza artificiale che consentano alle organizzazioni di essere più reattive alle esigenze del business.
I risultati della ricerca includono:
- Nei prossimi 12 mesi, le organizzazioni investiranno nell’automazione DevOps per supportare la gestione della sicurezza e della conformità (55%), il provisioning e la gestione dell’infrastruttura (52%) e l’ottimizzazione delle prestazioni (51%).
- Tuttavia, solo il 38% delle organizzazioni ha una strategia di automazione DevOps chiaramente definita per orientare questi investimenti.
- In media, le organizzazioni sono riuscite ad automatizzare poco più della metà (56%) del loro ciclo di vita DevOps end-to-end.
- L’organizzazione media si affida a più di sette strumenti diversi per l’automazione DevOps.
- I principali ostacoli che impediscono alle organizzazioni di automatizzare i nuovi casi d’uso DevOps sono le preoccupazioni per la sicurezza (54%), la difficoltà a rendere operativi i dati (54%) e la complessità della toolchain (53%).
“Man mano che un numero sempre maggiore di organizzazioni adotta la distribuzione di software cloud- native, l’automazione DevOps si è evoluta fino a diventare un imperativo strategico”, ha dichiarato Bernd Greifeneder, Chief Technology Officer di Dynatrace. “La prevalenza di architetture Kubernetes e di stack tecnologici che hanno superato le capacità umane di gestione stanno determinando la necessità di un’orchestrazione e di una protezione automatizzate dell’ecosistema. Le organizzazioni cercano di soddisfare questa esigenza costruendo e gestendo script di automazione utilizzando una serie crescente di strumenti open source uniti ad approcci fai-da-te e a sforzi manuali. Tuttavia, questo approccio frammentato comincia a presentare delle crepe. I team sono bloccati in silos di dati, sacche isolate di automazione, operazioni reattive e manuali e sforzi di sicurezza. Hanno urgentemente bisogno di un approccio unificato all’automazione DevOps supportato dall’AI, altrimenti sarà impossibile accelerare l’innovazione mantenendo la qualità e la sicurezza del software”.
Ulteriori risultati della ricerca evidenziano:
- Il 71% delle organizzazioni utilizza dati e insight sull’osservabilità per guidare decisioni di automazione e miglioramenti nei flussi di lavoro DevOps.
- Tuttavia, l’85% delle organizzazioni deve affrontare sfide legate all’utilizzo dei dati sull’osservabilità e sulla sicurezza per promuovere l’automazione DevOps.
- Le tre principali sfide che le organizzazioni devono affrontare includono dati inaccessibili (51%), dati isolati (43%) e la necessità che i dati fluiscano attraverso molti sistemi per essere analizzati (41%).
- Il 54% delle organizzazioni sta investendo in piattaforme per consentire una più semplice integrazione degli strumenti e la collaborazione tra i team coinvolti in progetti di automazione.
- Il 59% delle organizzazioni si aspetta che i modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM), come ChatGPT e Bard, abbiano un impatto significativo sulle proprie capacità di automazione DevOps, con i tre vantaggi principali che includono aumento della produttività e riduzione dello sforzo manuale (57%), miglioramento della collaborazione tra sviluppo, sicurezza e operations (56%) e consentire ai team di generare codice automaticamente (48%).
“L’automazione guidata dai dati è la chiave per sbloccare l’innovazione e soddisfare le aspettative dei clienti nell’era cloud-native”, ha continuato Greifeneder. “Per questo è necessaria una piattaforma in grado di gestire l’enorme volume e varietà di dati generati dagli stack cloud-native e di utilizzare l’AI per fornire approfondimenti accurati e attuabili per l’automazione DevOps. A differenza delle tecniche di AI tradizionali, che sono limitate in termini di portata e applicabilità, le piattaforme che combinano tecniche predittive, causali e generative possono eccellere in capacità specifiche per affrontare diversi casi d’uso dell’automazione DevOps. In questo modo, i team massimizzano il valore dei loro dati, eliminano i silos di dati e possono automatizzare i processi con fiducia”.
