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Dynatrace abilita la piattaforma di analytics con nuove funzioni di intelligenza artificiale

Dynatrace ha annunciato nuove funzionalità di osservabilità dei dati basate sull’intelligenza artificiale per la sua piattaforma di analytics e automazione.

Con Dynatrace Data Observability, i team possono fare pieno affidamento su tutti i dati relativi a eventi riguardanti osservabilità, sicurezza e business in Dynatrace per alimentare il motore Davis AI della piattaforma per contribuire a eliminare i falsi positivi e fornire business analytics e automazioni affidabili.

Dynatrace Data Observability consente ai team di business analytics, data science, DevOps, SRE, sicurezza e altri team di aiutare a garantire che tutti i dati nella piattaforma Dynatrace siano di qualità elevata. Ciò integra le esistenti funzionalità di pulizia e arricchimento dei dati della piattaforma fornite da Dynatrace OneAgent per contribuire a garantire un’elevata qualità dei dati raccolti tramite altre fonti esterne, inclusi standard open source, come OpenTelemetry, e da log e API Dynatrace. Consente ai team di tenere traccia dell’attualità, del volume, della distribuzione, dello schema, della derivazione e della disponibilità di questi dati di origine esterna, riducendo o eliminando così la necessità di ulteriori strumenti di pulizia dei dati.

“Dynatrace, con la sua tecnologia OneAgent, ci fornisce un elevato livello di certezza che i dati alla base dei nostri analytics e automazione siano integri. La piattaforma è anche molto flessibile, il che ci consente di attingere a fonti di dati personalizzate e standard aperti, come OpenTelemetry”, ha affermato Kulvir Gahunia, Director, Site Reliability Office di TELUS. “Le nuove funzionalità di osservabilità dei dati di Dynatrace contribuiranno a garantire che i dati provenienti da queste fonti personalizzate costituiscano anch’esse carburante di alta qualità per le nostre analisi e automazione. Questo ci eviterà di dover pulire i dati manualmente e ridurrà la necessità di ulteriori strumenti di pulizia dei dati”.

Dati di alta qualità sono fondamentali per le organizzazioni che si affidano ad essi per indirizzare le strategie di business e di prodotto, ottimizzare e automatizzare i processi e promuovere miglioramenti continui. Tuttavia, la portata e la complessità dei dati provenienti dai moderni ecosistemi cloud, unite al crescente utilizzo di soluzioni open source, API aperte e altre integrazioni personalizzate, rendono difficile il raggiungimento di questo obiettivo.

Adottando tecniche di osservabilità dei dati, le organizzazioni possono migliorare la disponibilità, l’affidabilità e la qualità dei dati durante l’intero ciclo di vita dei dati, dall’acquisizione, all’analisi e all’automazione. Secondo Gartner, “entro il 2026, il 30% delle aziende che implementano architetture di dati distribuite avrà adottato tecniche di osservabilità dei dati per migliorare la visibilità sullo stato del proprio panorama di dati, rispetto a meno del 5% nel 2023″

Dynatrace Data Observability opera con altre tecnologie base della piattaforma Dynatrace, inclusa l’intelligenza artificiale ipermodale Davis, che combina funzionalità di intelligenza artificiale predittiva, causale e generativa, per fornire ai team che si basano sui dati i seguenti vantaggi:

  • Attualità: contribuisce a garantire che i dati utilizzati per l’analisi e l’automazione siano aggiornati e tempestivi e segnala eventuali problemi, come ad esempio l’esaurimento delle scorte, le variazioni dei prezzi dei prodotti e le anomalie dei timestamp.
  • Volume: monitora gli aumenti, le diminuzioni o le interruzioni impreviste nei dati, ad esempio il numero di clienti segnalati che utilizzano un particolare servizio, che possono essere indice di problemi non rilevati.
  • Distribuzione: monitora modelli, deviazioni o valori anomali rispetto al modo previsto in cui i valori dei dati vengono distribuiti in un set di dati, che possono segnalare problemi nella raccolta o nell’elaborazione dei dati.
  • Schema: traccia la struttura dei dati e avvisa in caso di modifiche inattese, come campi nuovi o eliminati, per evitare risultati inattesi come report e dashboard non funzionanti.
  • Derivazione: fornisce dettagli precisi sulle cause principali dell’origine dei dati e sui servizi che impatteranno a valle, aiutando i team a identificare e risolvere in modo proattivo i problemi dei dati prima che si ripercuotano sugli utenti o sui clienti.
  • Disponibilità: sfrutta le funzionalità di osservabilità dell’infrastruttura della piattaforma Dynatrace per osservare l’utilizzo di server, reti e storage da parte dei servizi digitali, segnalando anomalie come tempi di inattività e latenza, per fornire un flusso costante di dati da queste fonti per un’analisi e un’automazione efficaci.

Bernd Greifeneder, CTO di Dynatrace
Bernd Greifeneder, CTO di Dynatrace

“La qualità e l’affidabilità dei dati sono fondamentali affinché le organizzazioni possano operare, innovare e conformarsi alle normative di settore”, ha affermato Bernd Greifeneder, CTO di Dynatrace. “Una valida soluzione di analytics deve rilevare i problemi nei dati che alimentano l’analisi e l’automazione il più presto possibile. Dynatrace OneAgent ha sempre contribuito a garantire che i dati raccolti fossero della massima qualità. Aggiungendo funzionalità di osservabilità dei dati alla nostra piattaforma unificata e aperta, consentiamo ai nostri clienti di sfruttare la potenza dei dati provenienti da più fonti per maggiori possibilità di analisi e automazione mantenendo l’integrità dei loro dati, senza strumenti aggiuntivi”.

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