Dynatrace amplia le capacità di Dynatrace Intelligence con una serie di agenti autonomi progettati per classificare e risolvere gli incidenti, prevenire le interruzioni e accelerare le attività dei team IT.
Le nuove funzioni segnano il passaggio da una piattaforma che identifica i problemi e suggerisce possibili interventi a un sistema capace di avviare direttamente le azioni necessarie, mantenendo un registro verificabile delle operazioni e i controlli richiesti dalle aziende.
L’evoluzione interessa soprattutto gli ambienti informatici distribuiti, nei quali applicazioni, servizi cloud, database, infrastrutture e strumenti di terze parti generano grandi quantità di informazioni. In questi contesti, individuare la causa di un’anomalia e coordinare la risposta può richiedere l’intervento di più team e rallentare il ripristino dei servizi.
Dynatrace vuole affidare parte di questo lavoro agli agenti AI, combinando automazione e contesto operativo in tempo reale.
Dall’analisi alla risoluzione automatica
Le tradizionali piattaforme di osservabilità raccolgono e correlano dati provenienti da applicazioni e infrastrutture, aiutando i tecnici a comprendere lo stato dei sistemi. La decisione su come intervenire e l’esecuzione delle attività correttive restano però spesso affidate alle persone.
Dynatrace Intelligence punta a ridurre questa distanza. Quando viene rilevato un problema, gli agenti possono verificare se l’evento sia collegato a un’indagine già in corso, arricchire il caso con nuove informazioni e coordinare le attività di risoluzione.
L’obiettivo è evitare che più team analizzino separatamente lo stesso incidente o che segnali collegati vengano trattati come problemi indipendenti. Una maggiore automazione dovrebbe inoltre permettere agli specialisti di concentrarsi sulle attività che richiedono valutazioni strategiche o competenze non facilmente automatizzabili.
Angel Marchena, Director of Technical Operations della Western Governors University, osserva che i team delle operation sono sottoposti a una pressione crescente per gestire ambienti complessi senza compromettere affidabilità e velocità. L’automazione basata sul contesto in tempo reale, secondo Marchena, può ridurre il lavoro manuale e liberare risorse per attività di maggior valore.
Un agente SRE per seguire le indagini
Tra le novità figura l’Autonomous SRE Agent, progettato per attivarsi automaticamente quando emerge un nuovo problema.
L’agente controlla se l’anomalia faccia parte di un’indagine già aperta. Se individua una relazione, aggiunge ulteriori elementi all’analisi e aggiorna il problema con un riferimento al caso in corso. Questo meccanismo dovrebbe aiutare a mantenere una visione unificata degli eventi e limitare la frammentazione delle informazioni.
La funzione è pensata per supportare le attività di Site Reliability Engineering, disciplina che applica metodi di ingegneria del software alla gestione e all’affidabilità dei sistemi informatici.
Un agente SRE non si limita quindi a segnalare che un servizio non funziona correttamente. Deve raccogliere il contesto, comprendere le dipendenze tra i componenti, stabilire la priorità dell’incidente e individuare il processo più adatto per ripristinare il funzionamento.
Il coordinamento tra AWS, Azure e Google Cloud
Il Cloud SRE Agent estende questo modello agli ambienti cloud. La funzione coordina le attività di risoluzione e si integra con gli agenti presenti su Amazon Web Services, Microsoft Azure e Google Cloud.
I risultati vengono centralizzati per creare un unico registro delle azioni eseguite. In questo modo, le aziende che utilizzano servizi appartenenti a più fornitori possono ricostruire il comportamento degli agenti e verificare quali decisioni siano state adottate durante la gestione di un incidente.
La tracciabilità è particolarmente importante quando l’AI non si limita a fornire una raccomandazione, ma può modificare configurazioni, avviare procedure o intervenire sui sistemi di produzione.
Dynatrace afferma di voler mantenere le operazioni autonome trasparenti, verificabili e soggette a governance, così che le imprese possano definire i limiti entro i quali gli agenti sono autorizzati ad agire.
Agent Builder crea automazioni senza codice
Con Agent Builder, i clienti potranno realizzare e distribuire agenti AI personalizzati senza scrivere codice. La funzione consente di adattare l’automazione alle caratteristiche dell’ambiente aziendale e ai flussi di lavoro già utilizzati dai team.
Un’impresa potrebbe, per esempio, creare un agente dedicato a una particolare applicazione, a un processo operativo o a una procedura interna di gestione degli incidenti.
La possibilità di configurare gli agenti senza attività di sviluppo punta ad ampliare il numero di persone in grado di realizzare automazioni. Resta comunque necessario definire con precisione le azioni consentite, i controlli e le condizioni che richiedono l’intervento umano.
Dynatrace Assist è stato inoltre potenziato per offrire a un pubblico più ampio analisi in linguaggio naturale e flussi di lavoro ottimizzati per l’impiego degli agenti. Gli utenti potranno così interrogare i dati e avviare alcune attività utilizzando richieste formulate nel linguaggio comune.
Più integrazioni con gli strumenti aziendali
Dynatrace sta ampliando anche il proprio ecosistema di integrazioni. Oltre ai principali hyperscaler, la piattaforma può collegarsi a strumenti enterprise come ServiceNow, Atlassian e PagerDuty, oltre che alle tecnologie utilizzate dagli sviluppatori.
L’obiettivo è consentire agli agenti di intervenire direttamente nei sistemi già presenti nelle organizzazioni. Le informazioni e le attività correttive possono quindi essere inserite nei flussi di lavoro esistenti, evitando ai tecnici di passare continuamente da una piattaforma all’altra.
Questa integrazione rappresenta un elemento essenziale per l’AI agentica. Un agente può produrre un’analisi accurata, ma la sua utilità operativa rimane limitata se non è in grado di comunicare con gli strumenti attraverso i quali vengono gestiti incidenti, applicazioni e infrastrutture.
Il contesto deterministico come base delle decisioni
Dynatrace presenta come elemento distintivo della propria soluzione la combinazione tra AI agentica e contesto deterministico in tempo reale.
I modelli generativi producono risultati probabilistici: elaborano una risposta plausibile sulla base dei dati e delle relazioni apprese. Questo comportamento può essere utile per analizzare informazioni e formulare ipotesi, ma introduce rischi quando il sistema deve intervenire autonomamente su un ambiente di produzione.
Dynatrace Intelligence utilizza invece la conoscenza raccolta dalla piattaforma sui componenti, sulle dipendenze e sullo stato effettivo dell’ambiente. Ogni azione dovrebbe quindi essere collegata a informazioni osservabili e verificabili, anziché basarsi esclusivamente sulla risposta generata da un modello.
Secondo Steve Tack, Chief Product Officer di Dynatrace, questo approccio permette alle imprese di passare dalla comprensione dei problemi alla loro risoluzione automatica, mantenendo al tempo stesso governance e controllo.
Stephen Elliot, Group Vice President di IDC, individua proprio nella distanza tra le informazioni generate dall’AI e un’esecuzione sicura uno dei principali ostacoli all’automazione. Per trasformare gli insight in azioni affidabili, le aziende hanno bisogno di contesto in tempo reale, controlli e possibilità di verifica.
Automazione senza rinunciare al controllo umano
L’introduzione di agenti autonomi nelle operation richiede un equilibrio tra velocità e controllo. Automatizzare le attività più ripetitive può ridurre i tempi di risposta e limitare gli errori manuali, ma un’azione sbagliata può propagarsi rapidamente in un sistema distribuito.
Per questo motivo, la supervisione umana continua ad avere un ruolo centrale. Le aziende devono poter stabilire quali procedure possano essere eseguite automaticamente, quali richiedano un’approvazione e quali debbano rimanere completamente affidate agli operatori.
Anche la disponibilità di un registro verificabile è indispensabile per ricostruire le decisioni, controllare il rispetto delle politiche interne e individuare eventuali comportamenti inattesi degli agenti.
La sfida non consiste quindi soltanto nel creare un’AI capace di agire, ma nel renderla prevedibile, controllabile e integrabile nei processi aziendali.
Cloud SRE Agent, Dynatrace Assist potenziato e il nuovo ecosistema di integrazioni sono già disponibili per i clienti SaaS attraverso DPS. Autonomous SRE Agent e Agent Builder saranno invece disponibili a partire da agosto 2026.
