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Multicloud, l’automazione è la chiave per il monitoraggio

Come evidenzia Greg Adams, Regional VP di Dynatrace, per stare al passo con la trasformazione digitale, le organizzazioni di tutti i settori si stanno rivolgendo sempre più a un’architettura multicloud per ottenere l’agilità e la scalabilità di cui hanno bisogno per essere competitive.

IDC – sottolinea Dynatrace – prevede che, con il proseguimento di questa tendenza, la spesa mondiale totale per i servizi cloud supererà gli 1,3mila miliardi di dollari entro il 2025.

Tuttavia, ogni cloud aggiunto rende il compito di gestione dell’infrastruttura più complesso, poiché gli ambienti tecnologici si estendono su un numero maggiore di piattaforme.

A sua volta, questo crea più lavoro per i già sovraccarichi team ITOps (IT Operations) impedendo loro di focalizzarsi sull’innovazione.

La ricerca di Dynatrace ha rilevato che i team di ITOps trascorrono quasi la metà (42%) del loro tempo in lavori manuali e di routine “solo per continuare a far funzionare le cose” nella loro infrastruttura.

Questi team hanno chiaramente bisogno di un approccio più sostenibile alla gestione della propria infrastruttura, che migliori l’osservabilità negli ambienti multicloud e automatizzi le attività manuali.

Ciò, in modo che i team abbiano più tempo per concentrarsi sulla promozione dell’innovazione e sulla creazione di valore per le loro organizzazioni.

Un’emicrania da multicloud

Greg Adams di Dynatrace sottolinea che, se non riescono a gestire le prestazioni dell’infrastruttura in modo efficace, i team di ITOps faranno molta fatica a fornire le esperienze digitali perfette che i clienti e gli utenti di oggi richiedono.

È fondamentale che i team abbiano una chiara osservabilità end-to-end nel loro ambiente multicloud. Sfortunatamente, questo insight è diventato più sfuggente e i punti ciechi si stanno insinuando mentre i team lottano per tenere il passo con la loro infrastruttura.

Gli ambienti multicloud sono per loro natura complessi e difficili da gestire con molti approcci esistenti al monitoraggio dell’infrastruttura. Questo, sottolinea Adams, dipende da diversi fattori.

Innanzitutto, ogni piattaforma cloud è fornita del proprio strumento di monitoraggio nativo, come Amazon CloudWatch o Azure Monitor.

I team di ITOps si sono quindi gradualmente trovati con una gamma crescente di strumenti che devono utilizzare oltre alle tradizionali soluzioni di monitoraggio per monitorare l’attività sull’infrastruttura.

La ricerca di Dynatrace indica che, in media, le organizzazioni si affidano a sette diverse soluzioni di monitoraggio per gestire i propri ambienti multicloud.

Ciò costringe i team a dedicare più tempo a mettere insieme manualmente gli insight provenienti da varie dashboard per identificare i problemi nei loro servizi digitali, poiché i percorsi degli utenti attraversano più cloud.

L’enigma Kubernetes

Un altro fattore che rende l’osservabilità più sfuggente è la frequenza dei cambiamenti all’interno degli ambienti multicloud.

Mentre piattaforme come Kubernetes consentono alle organizzazioni di scalare rapidamente la propria infrastruttura multicloud per soddisfare la domanda, il cambiamento costante rende difficile per i team monitorare e gestire le prestazioni in modo efficace.

Gli ambienti Kubernetes producono inoltre grandi volumi di dati, ed è impossibile per i team ITOps setacciarli manualmente per comprendere l’impatto dell’infrastruttura multicloud sull’esperienza utente.

Greg Adams mette inoltre in evidenza che, aggiungendo ulteriore complessità, nei loro sforzi per alleviare l’“espansione incontrollata degli strumenti” i team spesso adottano un approccio fai-da-te al monitoraggio dell’infrastruttura, utilizzando soluzioni di osservabilità open source per unire più strumenti.

Questo genera uno spreco di lavoro manuale ed è difficile da mantenere, il che impedisce la trasformazione digitale, poiché i team hanno meno tempo per concentrarsi sul lavoro più strategico.

Automatizzare con AIOps

Per superare queste sfide, secondo Greg Adams le organizzazioni devono potenziare i team IT con un nuovo approccio al monitoraggio dell’infrastruttura, sfruttando l’AIOps (intelligenza artificiale per le operazioni IT) per automatizzare il maggior numero possibile di attività manuali.

Ciò elimina i punti ciechi scoprendo e strumentando continuamente l’infrastruttura multicloud man mano che l’ambiente cambia.

Di conseguenza, i team possono mantenere l’osservabilità end-to-end senza dover investire tempo e fatica nei processi di monitoraggio manuale.

L’AIOps aiuta anche a valutare automaticamente gli alert e interrogare i dati di osservabilità per far emergere le informazioni dettagliate di cui i team hanno bisogno per offrire esperienze digitali uniche a utenti e clienti.

Con questo approccio, l’AIOps può consentire ai team di comprendere la causa di eventuali problemi in un’infrastruttura multicloud e di assegnare priorità ai problemi in base all’impatto sul business.

Questo significa che i team possono prima risolvere i problemi più critici e poi concentrare i propri sforzi su attività che accelerano la trasformazione digitale di un’organizzazione.

Tuttavia, questo è possibile solo se i team possono consolidare i dati di osservabilità in un unico posto. Una visione consolidata crea un’unica fonte di verità che fornisce il contesto completo necessario per promuovere un’automazione efficace.

Più tempo per l’innovazione

Man mano che le organizzazioni continuano la transizione verso ambienti multicloud, garantire che l’infrastruttura funzioni senza intoppi sta diventando sempre più fondamentale per creare migliori servizi digitali e aumentare la soddisfazione dei clienti.

L’implementazione di strategie di monitoraggio dell’infrastruttura incentrate sull’intelligenza artificiale e sull’automazione riduce il carico delle attività manuali sui team ITOps.

A loro volta – conclude Greg Adams –, i team possono concentrarsi sull’accelerazione della trasformazione e sul raggiungimento di risultati migliori per l’azienda.

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