Come l’osservabilità può trasformare le infrastrutture IT basandosi sui dati: monitoraggio infrastrutturale, gestione delle performance applicative e business analytics. Nelle complesse architetture dei sistemi IT e negli ambienti cloud il monitoraggio e la gestione di quanto accade si fanno sempre più complessi. Oggi l’osservabilità è un prezioso aiuto per i team IT e DevOps, perché permette di capire meglio cosa succede dentro questi sistemi complicati.
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Cos’è l’osservabilità?
L’osservabilità, nel contesto dell’IT e del cloud computing, si riferisce alla capacità di misurare lo stato attuale di un sistema basandosi sui dati che genera, inclusi log, metriche e tracce.
Negli ultimi anni, l’osservabilità ha acquisito un’importanza significativa a causa dell’aumento della complessità degli ambienti cloud native. Inoltre, per il fatto che man mano che questi ambienti diventano più intricati, diventa di riflesso più complesso individuare le possibili cause alla base di un problema o un’anomalia.
L’osservabilità IT si basa sull’acquisizione e sull’analisi di un’ampia gamma di dati provenienti dal sistema, inclusi registri di sistema, metriche di performance, eventi di rete e altro ancora.
Questi dati vengono poi elaborati e analizzati per ottenere una visione chiara e dettagliata dello stato del sistema e delle sue componenti, consentendo la rilevazione tempestiva di problemi e anomalie, la diagnosi delle cause di eventuali malfunzionamenti, il monitoraggio delle prestazioni del sistema e l’ottimizzazione delle risorse.
A chi è utile l’osservabilità?
L’osservabilità è un concetto trasversale che interessa una vasta gamma di aziende, ma le native digitali, i settori altamente regolamentati e le imprese in fase di transizione digitale possono trarre particolari vantaggi dall’implementazione di pratiche di osservabilità avanzate. Si tratta spesso di grandi organizzazioni che, per gestire efficacemente ambienti sempre più distribuiti e complessi, devono adottare strumenti e metodologie di lavoro che favoriscano la collaborazione tra i diversi team interni e gli eventuali fornitori esterni.
Aziende native digitali
Le aziende nate nel mondo digitale sono spesso le prime ad adottare tecnologie avanzate e complesse, come architetture cloud e microservizi. Per queste aziende, l’osservabilità è fondamentale per monitorare le prestazioni dei loro servizi digitali e garantire un’esperienza utente ottimale.
Settori altamente regolamentati
Le aziende che operano in settori come quello bancario, finanziario e sanitario sono soggette a regolamentazioni rigorose e devono garantire la sicurezza e la conformità normativa dei loro servizi digitali. L’osservabilità può aiutare queste aziende a monitorare e documentare le loro operazioni per soddisfare i requisiti normativi.
Imprese tradizionali in transizione digitale
Anche le aziende tradizionali che stanno evolvendo verso modelli di business digitali devono prestare particolare attenzione all’osservabilità. Queste aziende devono monitorare la transizione verso nuove tecnologie e garantire che i loro sistemi legacy e digitali interagiscano in modo fluido e affidabile.
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Quali sono i fattori che contribuiscono all’aumento della complessità dei sistemi IT?
L’aumento della complessità nelle infrastrutture e nei sistemi IT delle aziende è strettamente correlato a diversi fattori che rendono indispensabile l’applicazione dell’osservabilità. Tra questi fattori, è possibile elencare i seguenti:
Diversificazione delle infrastrutture
Le aziende spesso utilizzano una combinazione di infrastrutture on-premise, public e private cloud, oltre a servizi di terze parti. Una diversificazione che può portare a complessità nella gestione e nell’integrazione dei vari ambienti, richiedendo una maggiore visibilità per comprendere meglio le prestazioni e l’affidabilità dei sistemi.
Multicloud e utilizzo di provider diversi
Con l’adozione di soluzioni multicloud, le aziende utilizzano più fornitori cloud per sfruttare al meglio le funzionalità e i prezzi offerti da ciascun provider. Ma, anche in questo caso, la gestione di più ambienti cloud con diversi strumenti di monitoraggio può risultare complicata, rendendo essenziale l’osservabilità per ottenere una visione unificata e completa dell’infrastruttura IT.
Integrazioni tra infrastrutture diverse
Le aziende devono spesso integrare le proprie infrastrutture con sistemi di terze parti, con realtà acquisite o con partner commerciali. Integrazioni che possono portare a problemi nella compatibilità dei dati, nella sicurezza e nella visibilità delle prestazioni, che possono essere evidenziate e affrontate attraverso le pratiche di osservabilità.
Quali sono i componenti chiave dell’osservabilità?
I tre pilastri dell’osservabilità sono i log, le metriche e le tracce. Questi tre output di dati forniscono differenti approfondimenti sulla salute e sulle funzioni dei sistemi in ambienti cloud e microservizi.
I log forniscono dettagli su eventi ed errori, le metriche danno valori quantitativi sulle prestazioni mentre le tracce garantiscono la visibilità sul percorso di una richiesta attraverso l’intero sistema.
Questi tre componenti messi a sistema possono fornire una visione completa e dettagliata dei sistemi, consentendo alle aziende di identificare e risolvere rapidamente eventuali problemi che possono influenzare le operazioni aziendali.
Cosa sono i log?
I log sono registrazioni archiviate o storiche degli eventi e degli errori di sistema, e possono essere di diverse tipologie: testi semplici, binari o strutturati con metadati. Tipicamente, ogni attività che avviene nelle applicazioni e nei sistemi genera un log con dettagli che includono il timestamp, il tipo di evento e l’ID della macchina o dell’utente.
I log forniscono una registrazione dettagliata degli eventi e degli errori, consentendo agli sviluppatori e agli operatori di sistema di comprendere meglio ciò che è accaduto in un determinato momento. Questi dati possono essere utilizzati per il debugging, l’analisi delle prestazioni e il monitoraggio dell’integrità del sistema.
Cosa sono le metriche?
Le metriche sono valori quantitativi che aiutano ad analizzare le prestazioni nel tempo, fornendo preziosi insight sui sistemi e sulle prestazioni. Ad esempio, possono includere indicatori chiave di prestazione (KPI), l’utilizzo della CPU, il tempo di risposta e il tasso di errore di una certa componente. Esse possono essere campionate, riassunte, correlate e aggregate in modi diversi, rivelando informazioni sulle prestazioni e sulla salute del sistema.
Monitorare le metriche in tempo reale e analizzare i dati storici consente alle aziende di identificare modelli e tendenze nel tempo, stabilendo una base di confronto per le prestazioni “normali” (i valori di riferimento) e fissando obiettivi per il futuro.
Cosa sono le tracce?
Le tracce (spesso indicate con il termine inglese “trace”) forniscono visibilità sul complesso percorso di una richiesta mentre attraversa i sistemi. Sono particolarmente utili per comprendere il ciclo di vita di una richiesta in un sistema distribuito come un’architettura a microservizi. Le tracce permettono di identificare il percorso seguito da una richiesta attraverso il sistema e di individuare eventuali punti di rallentamento o problemi lungo il percorso.
Analizzando i dati delle tracce, è possibile ottenere informazioni preziose sulle prestazioni complessive, i tempi di risposta, i tassi di errore e il throughput, consentendo di intervenire tempestivamente su potenziali problemi prima che influenzino l’esperienza dell’utente.
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Osservabilità e Monitoraggio: differenze e punti in comune
Riuscire a capire quando qualcosa non funziona lungo la catena di distribuzione di un’applicazione è fondamentale per identificarne la causa e correggerla prima che possa interferire con il business dell’azienda. Il monitoraggio e l’osservabilità affrontano lo stesso problema da due fronti diversi: il monitoraggio dà consapevolezza della situazione, mentre l’osservabilità aiuta a individuare cosa sta succedendo e cosa fare al riguardo. Due approcci diversi che, se utilizzati in maniera complementare, possono dare un concreto aiuto al miglioramento dei risultati aziendali.
Qual è la differenza tra Monitoraggio e Osservabilità?
La principale differenza che il monitoraggio si occupa della raccolta, analisi e utilizzo delle informazioni per tracciare il progresso di un programma verso i suoi obiettivi, concentrandosi su metriche specifiche. Al contrario, l’osservabilità si riferisce alla comprensione dello stato interno dell’intero sistema attraverso l’analisi dei dati che esso genera, come log, metriche e tracce.
In altre parole, il monitoraggio cattura e visualizza dati, mentre l’osservabilità analizza lo stato di salute del sistema esaminando i suoi input e output. Un sistema è considerato osservabile se fornisce dati utili sul suo stato interno, consentendo di individuare la causa radice dei problemi in modo più efficace.
Osservabilità delle infrastrutture IT
L’infrastruttura IT è costituita dall’insieme di hardware, software, network e servizi che servono per supportare le operazioni informatiche di un’azienda, come l’esecuzione delle applicazioni, lo storage dei dati, la gestione delle reti e molto altro ancora. Tradizionalmente, l’infrastruttura IT era basata su server fisici, storage locale e reti cablate all’interno di un data center aziendale, ma con l’arrivo del cloud si è evoluta in forme diverse, che qui di seguito riassumiamo in un breve glossario:
Cloud computing
L’infrastruttura cloud è un ambiente virtuale che offre risorse di calcolo, archiviazione, networking e altri servizi attraverso Internet. Risorse che sono gestite ed erogate da fornitori di servizi cloud su una base on-demand e per-use, consentendo alle organizzazioni di scalare rapidamente le risorse in base alle proprie esigenze senza dover per forza investire in hardware e infrastruttura fisica. Questo modello di infrastruttura offre flessibilità, agilità e scalabilità, consentendo alle aziende di ridurre i costi operativi e di concentrarsi sulle proprie attività principali.
Edge Computing
L’Edge computing si riferisce alla rete distribuita di dispositivi e risorse IT situati vicino ai luoghi di origine dei dati e delle applicazioni, come ad esempio sensori IoT, server Edge e gateway. Questa infrastruttura permette di elaborare e analizzare i dati in tempo reale, riducendo la latenza e migliorando le prestazioni delle applicazioni, specialmente in contesti in cui la connessione a un data center centrale o al cloud è lenta o non affidabile.
Hybrid Cloud
L’infrastruttura in hybrid cloud associa ambienti di cloud pubblici con quelli privati, un approccio ibrido attraverso il quale le aziende possono distribuire le proprie applicazioni e carichi di lavoro su più piattaforme in base alle proprie specifiche esigenze. Questo modello offre flessibilità, controllo e scalabilità, consentendo di bilanciare prestazioni, sicurezza, costi ed eventuali vincoli normativi.
Multicloud
Un ambiente multicloud è costituito da più servizi cloud pubblici o privati forniti da diversi provider. In questi ambienti, le aziende utilizzano e coordinano servizi di due o più provider per rispondere al meglio alle proprie esigenze economiche, tecniche o funzionali. Attraverso il multicloud si possono distribuire i carichi di lavoro su più ambienti cloud, riducendo così il rischio di lock-in da un singolo provider e massimizzando la scalabilità e le prestazioni delle loro applicazioni.
Private Cloud
Il cloud privato è un’infrastruttura cloud ospitata e gestita da un provider di servizi cloud esterno ma esclusivamente dedicata a un’unica azienda. L’organizzazione beneficia delle caratteristiche di un cloud privato, come il controllo diretto sulla sicurezza e la gestione dei dati, senza dover gestire direttamente l’infrastruttura.
Private Cloud on-premise
Un cloud privato on-premise si riferisce a un’infrastruttura cloud che è ospitata all’interno delle strutture fisiche dell’organizzazione stessa, la quale possiede e gestisce tutto l’hardware, il software e le risorse di rete necessarie per supportare l’ambiente cloud e gli eventuali servizi erogati.
Public Cloud
Il public cloud è un modello di cloud computing in cui le risorse informatiche, come server, archiviazione e servizi, sono disponibili su Internet e condivise tra più organizzazioni o utenti. Le risorse del public cloud sono gestite e mantenute da provider di servizi cloud di terze parti.
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Quanto vale il mercato del Cloud Computing in Italia?
La propensione verso il cloud è ormai da tempo sdoganata anche nel nostro Paese, e i relativi investimenti non smettono di crescere anche in Italia, portando il mercato del cloud computing a registrare nel 2023 un aumento del 19% per un valore totale di 5,51 miliardi di euro (fonte: Osservatori del Politecnico di Milano). La componente public cloud & hybrid cloud rappresenta la parte trainante della crescita, con una spesa di 3,729 miliardi di euro (+24% sul 2022). Altre componenti della spesa cloud includono il virtual & hosted private cloud, che raggiunge 1,034 miliardi di euro (+9%), e la data center automation, in crescita del +10% per un totale di 748 milioni di euro.
All’interno del public & hybrid cloud, quello delle IaaS si mostra essere il mercato più vivace, raggiungendo 1,511 miliardi di euro (+29% sul 2022) e rappresentando il 41% del mix complessivo. Segue quello delle PaaS, con un aumento del +27% per un totale di 686 milioni di euro, e delle SaaS, che cresce del +19% raggiungendo un valore di 1,532 miliardi di euro.
Attualmente, l’87% della spesa cloud italiana è generata dalle grandi imprese, mentre le PMI stanno aumentando la loro presenza grazie a iniziative sistemiche come i fondi del Pnrr. La spesa nel public cloud per le PMI nel 2023 è calcolata in 478 milioni di euro, con un aumento del +34% rispetto al 2022.
Osservabilità del cloud
Le caratteristiche del cloud che richiedono un’osservabilità approfondita si basano fondamentalmente sulla sua natura altamente dinamica e scalabile. Nei sistemi cloud, infatti, la configurazione e la distribuzione dei carichi di lavoro possono variare rapidamente e in maniera spesso non prevedibile, in risposta alla domanda o alle condizioni ambientali, rendendo fondamentale un costante monitoraggio e analisi delle prestazioni. Inoltre, la complessità delle architetture cloud, che spesso coinvolgono una diversa quantità di servizi e risorse interconnesse, richiede un’osservabilità approfondita per individuare e risolvere in maniera veloce eventuali problemi o inefficienze.
Oltre a questo, la distribuzione geografica delle risorse cloud su infrastrutture distribuite, come il multicloud o gli ambienti ibridi, può comportare una maggiore complessità nella gestione e nel monitoraggio, richiedendo soluzioni di osservabilità in grado di fornire una visione unificata e dettagliata delle prestazioni e dello stato di salute dell’intero ambiente cloud. Infine, l’evoluzione continua delle tecnologie e delle pratiche nel cloud computing rende essenziale un costante adattamento e ottimizzazione delle strategie di osservabilità per garantire la massima efficienza sia operativa sia nelle prestazioni.
Osservabilità delle infrastrutture on-premise
L’osservabilità può essere utile non solo nel caso di infrastrutture distribuite, ma anche in quelle di tipo tradizionali, tenute all’interno dell’azienda.
In particolare, sono proprio alcuni aspetti dell’on-premise che evidenziano quanto sia adatto sfruttare l’osservabilità rispetto ad altre metodologie di analisi dell’infrastruttura.
L’osservabilità può aiutare nella gestione delle infrastrutture tradizionali on-premise in diversi modi. Tra questi, innanzitutto la possibilità di effettuare un monitoraggio proattivo delle risorse e dei servizi per identificare eventuali anomalie o problemi prima che possano causare interruzioni o problemi più gravi e avere un impatto negativo sulle operazioni.
La corretta interpretazione dei dati ottenuti attraverso l’osservabilità consente inoltre una rapida diagnostica degli ambienti on-premise: è possibile, infatti, raccogliere una vasta gamma di dati e metriche sulle prestazioni dell’infrastruttura stessa, utilizzabili per diagnosticare rapidamente e risolvere eventuali problemi che si verificano.
Oltre a questo, l’osservabilità abilita l’automazione di molte attività di gestione dell’infrastruttura, come la raccolta di dati, l’analisi delle prestazioni e la risoluzione dei problemi, liberando personale tecnico da attività ripetitive per indirizzarli verso altre più strategiche e ad alto valore aggiunto.
Anche nella gestione degli allarmi l’osservabilità può dire la sua. Grazie ad essa si possono infatti filtrare e gestire in maniera efficace gli allarmi di una infrastruttura tradizionale, riducendo il rumore e concentrandosi sui problemi veramente rilevanti, lasciando che i tecnici si concentrino sulle aree che richiedono attenzione immediata.
Come si fa l’osservabilità del cloud
L’osservabilità è fondamentale per gestire efficacemente le infrastrutture cloud. Per ottimizzare le prestazioni e l’efficienza delle risorse cloud sfruttando le informazioni fornite dall’osservabilità è necessario adottare un approccio proattivo e utilizzare strumenti avanzati di monitoraggio e analisi.
In sintesi, tale approccio prevede l’identificazione di metriche e KPI significativi, l’implementazione di sistemi di monitoraggio, la creazione di dashboard informative personalizzate e la configurazione di alert proattivi per rilevare tempestivamente anomalie o problemi.
Integrare strumenti di analisi avanzata e machine learning consente poi di identificare pattern nei dati di monitoraggio e prevedere potenziali problemi. È inoltre importante monitorare costantemente le prestazioni e l’efficienza dei servizi cloud per individuare aree di miglioramento e ottimizzazione.
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L’osservabilità degli ambienti hybrid e multicloud
L’osservazione di un ecosistema IT complesso e variegato come quelli rappresentati dall’hybrid cloud o dal multicloud, non è cosa semplice. Un primo ostacolo è rappresentato dalla diversificazione degli strumenti di monitoraggio promossi da ciascun provider cloud, che porta a una dispersione di competenze e dati in silos, privi di correlazione e contestualizzazione.
Attualmente, risulta difficile tracciare l’intero percorso di una transazione che coinvolge risorse on-premise e cloud, soprattutto su più piattaforme, specialmente quando queste utilizzano tecnologie completamente differenti. Per questo motivo è importante adottare un sistema tecnologicamente agnostico, in grado di dialogare con tutti gli attori coinvolti e superare i confini dei singoli ambienti.
Ciò significa usare strumenti e protocolli standardizzati che assicurino la compatibilità tra le diverse tecnologie e permettano una visione completa delle attività e delle prestazioni dell’intero sistema.
Il monitoraggio centralizzato, insieme alla gestione unificata dei log, consente di individuare rapidamente eventuali anomalie o problemi di prestazioni, garantendo una risposta tempestiva agli eventi critici. È inoltre necessario avere un’automazione degli avvisi e delle risposte per gestire in modo efficiente gli imprevisti e ottimizzare le risorse disponibili.
Osservabilità dell’Edge
Non bisogna poi dimenticarsi degli ambienti e infrastrutture in edge, con sistemi distribuiti e diversificati per i quali l’osservabilità è fondamentale per garantire la stabilità e le prestazioni richieste. Attraverso strumenti di monitoraggio remoto gli operatori possono infatti raccogliere dati sullo stato e sulle prestazioni dei dispositivi edge, sempre allo scopo di identificare anomalie e poter così rispondere prontamente a eventuali problemi che si possono evidenziare.
L’analisi dei dati in tempo reale permette di rilevare e gestire situazioni critiche, mentre il logging e il tracciamento sono di valido aiuto per la sicurezza, potendo individuare e mitigare le minacce alle infrastrutture. Anche per l’edge, come per gli altri ambienti analizzati poco sopra, l’interoperabilità e la standardizzazione dei protocolli favoriscono una comunicazione efficiente tra i diversi dispositivi periferici, garantendo il controllo efficace sull’intera infrastruttura distribuita.
Osservabilità delle applicazioni
Prima di parlare di osservabilità delle applicazioni, diamo un brevissimo glossario riassuntivo e utile per trattare questi temi quando si riferiscono agli ambienti core, ossia quelli fondamentali per il funzionamento dell’azienda o dei servizi che questa eroga per il proprio business
Applicazioni core on-premise – sono le applicazioni indispensabili per il funzionamento di un’azienda che vengono eseguite su infrastrutture locali, invece che in ambienti cloud. Si tratta di applicazioni che sono tipicamente legacy e possono includere sistemi di gestione dell’ERP, database critici e altri software centrali.
Applicazioni core migrate – sono le applicazioni core di un’azienda che sono state migrate da un ambiente on-premise a un ambiente cloud. Questa migrazione può avvenire tramite una revisione delle applicazioni per ottimizzarle per il cloud o semplicemente lo spostamento diretto senza modifiche significative (lift and shift). Altre modalità di trasferimento delle applicazioni sono il refactor, il replatform e il rebuild.
Applicazioni core cloud-native – sono quelle applicazioni, sempre essenziali per un’azienda, che però sono state progettate e sviluppate specificamente per essere eseguite nell’ambiente cloud. Queste applicazioni sono costruite utilizzando architetture scalabili, distribuite e orientate ai microservizi, sfruttando le caratteristiche e i servizi offerti dalle piattaforme cloud.
L’utilità per le applicazioni
Fare osservabilità delle applicazioni consente agli sviluppatori di individuare e risolvere in maniera veloce eventuali problemi all’interno delle app stesse. Attraverso la raccolta e l’analisi dei dati di monitoraggio, è possibile identificare eventuali malfunzionamenti, errori di codifica o inefficienze nel flusso di lavoro dell’applicazione. Monitorare le prestazioni delle applicazioni consente agli sviluppatori di identificare i punti critici e le aree di miglioramento, mentre con l’attenzione a metriche come il tempo di risposta, l’utilizzo delle risorse e la latenza, è possibile ottimizzare le prestazioni dell’applicazione per garantire una migliore esperienza utente.
Monitoraggio delle performance applicative
Sempre restando nel contesto dell’osservabilità, il monitoraggio delle performance applicative risulta essere particolarmente importante nell’assicurare il funzionamento corretto delle applicazioni stesse, e per farlo si possono utilizzare diverse tecniche. Eccone alcune
Monitoraggio delle metriche chiave – questa modalità consiste nel raccogliere e analizzare metriche significative come il tempo di risposta delle richieste, l’utilizzo della CPU e della memoria, e il numero di errori. Attraverso alcuni strumenti è possibile visualizzare grafici e allarmi basati su queste metriche per individuare eventuali anomalie nelle prestazioni.
Tracing delle richieste – tracciare il percorso di esecuzione di una richiesta mediante l’applicazione stessa può aiutare a identificare i colli di bottiglia e le aree di rallentamento. Alcuni strumenti in particolare riescono a monitorare il flusso delle richieste attraverso i diversi servizi dell’applicazione.
Profilazione del codice – gli strumenti di profilazione consentono di identificare le parti del codice che richiedono maggiori risorse o che influiscono negativamente sulle prestazioni dell’applicazione.
Ottimizzazione del database – l’abitudine di controllare le query del database e identificare quelle lente o inefficienti dà un concreto aiuto nel migliorare le prestazioni dell’applicazione. Per esempio, utilizzando una corretta indicizzazione e ottimizzando le query SQL è possibile ridurre il tempo di risposta del database.
Caching – anche l’utilizzo del caching dei dati può ridurre il carico sulle risorse del server e migliorare le prestazioni dell’applicazione. Alcuni tool consentono, per esempio, di memorizzare in cache i dati utilizzati più frequentemente riducendone i tempi di accesso e risposta.
Analisi dei log – l’analisi dei log dell’applicazione può dare informazioni sul corretto funzionamento dell’applicazione. Per esempio, identificare errori ricorrenti o pattern anomali nei log può aiutare a individuare problemi potenziali e a ottimizzare prestazioni e disponibilità.
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Business intelligence e osservabilità
La business intelligence e l’osservabilità possono connettersi attraverso l’analisi dei dati operativi e delle prestazioni dei sistemi consentendo alle aziende di prendere decisioni più informate e reattive per definire le proprie strategie di crescita e di competitività.
Chi si occupa di business intelligence, perciò, può utilizzare dati provenienti dall’osservabilità per ottenere una visione più ampia delle prestazioni aziendali e identificare trend e pattern significativi consentendo alle aziende di prendere decisioni più informate e reattive.
Cos’è la business intelligence e a cosa serve
La business intelligence è un’importante risorsa per le aziende di tutti i settori, consentendo loro di sfruttare pienamente il grande potenziale dei dati che sono in loro possesso o di cui vengono a conoscenza, per prendere decisioni più intelligenti e guidare le strategie aziendali per essere più competitive sul mercato. Essa combina, infatti, analisi aziendali, data mining e strumenti di visualizzazione dei dati per aiutare le aziende a prendere in maniera rapida decisioni importanti per il business presente e futuro.
Un approccio di questo tipo consente di avere una visione completa dei dati aziendali, utilizzando informazioni storiche e attuali per guidare il cambiamento e migliorare le prestazioni complessive dell’azienda. Nel corso degli anni, la business intelligence si è evoluta da un semplice sistema di condivisione delle informazioni a una soluzione sofisticata che incorpora analisi self-service e dati controllati su piattaforme specializzate.
La business intelligence è importante perché consente alle aziende di prendere decisioni migliori, identificare trend di mercato, confrontare le prestazioni con i concorrenti, monitorare i risultati e migliorare le operazioni. Attraverso l’analisi dei dati, le organizzazioni possono ottenere una comprensione più approfondita delle proprie operazioni e anticipare le esigenze dei clienti. Inoltre, se coniugate alla best practice di osservabilità, consente di migliorare continuamente le prestazioni aziendali, identificando e risolvendo problemi appena essi sorgono. Per implementare la business intelligence le aziende utilizzano una serie di processi e strumenti, tra cui data mining, elaborazione di report, metriche di prestazione, analisi descrittiva, visualizzazione e preparazione dei dati.
Una business intelligence moderna si basa sull’analisi self-service e sull’accesso ai dati per consentire agli utenti di personalizzare le proprie dashboard e creare dei report in maniera autonoma, riuscendo così a rispondere rapidamente alle esigenze dei clienti e di adattarsi ai cambiamenti del mercato in tempo reale. Un importante aiuto alla business intelligence sta arrivando ora dalle nuove tecnologie basate sull’intelligenza artificiale e sull’apprendimento automatico, che consentono così di migliorare e velocizzare ancora di più l’analisi dei dati e di restituire previsioni ancor più accurate.
Come sfruttare i dati di osservabilità per le decisioni aziendali
Per utilizzare i dati di osservabilità nelle decisioni aziendali, è importante definire chiaramente quali sono gli obiettivi aziendali, analizzare accuratamente i dati e comunicare le informazioni in maniera efficace ai team pertinenti.
Un processo, questo, che consente di adattare dinamicamente le strategie aziendali alle mutevoli esigenze del mercato, ma per farlo è necessario osservare alcuni passaggi fondamentali, che sono l’identificazione delle metriche rilevanti, l’interpretazione dei dati nel contesto aziendale e la comunicazione delle conclusioni attraverso report dettagliati.
Scopri come sfruttare al meglio l’osservabilità grazie all’AI
Osservabilità e automazione guidate dall’AI
Con l’osservabilità si può avere un’importante panoramica delle prestazioni e dello stato dei sistemi IT di un’azienda, dalle infrastrutture alle applicazioni, identificando e analizzando dati che vengono poi interpretati a seconda dei contesti per i quali sono stati ricercati.
L’estrazione degli insight da questi dati, però, può essere un compito non facile per le aziende, le quali oggi possono ricevere un valido aiuto dall’intelligenza artificiale, che non solo può automatizzare le operazioni IT basate sui dati di osservabilità, ma può anche contribuire a migliorare l’efficienza complessiva dei processi aziendali.
Una connessione, quella tra osservabilità, automazione e AI, che sta aprendo la strada a interazioni che vanno dall’identificazione della causa esatta degli incidenti alle previsioni delle prestazioni e alla correzione automatica dei problemi, fino alla generazione di raccomandazioni per ottimizzare l’utilizzo delle risorse IT.
Grazie all’accessibilità di framework e strumenti di sviluppo AI, così come alla crescita delle competenze e della cultura delle aziende nell’implementare queste tecnologie, l’intelligenza artificiale sta diventando una risorsa centrale nell’attuale panorama aziendale.
Osservabilità ed AI: come ridurre la pressione dei team IT
Accelerando attività come lo sviluppo di codice e la correzione di bug, l’AI consente alle aziende di migliorare la loro sicurezza, riducendo al contempo il lavoro manuale nella gestione delle vulnerabilità delle applicazioni e consentendo risposte rapide alle minacce.
Queste applicazioni permettono ai diversi team IT di focalizzarsi su compiti strategici di pianificazione e sviluppo, migliorando l’architettura software e le esperienze dei clienti. Fondamentalmente, l’AI consente di liberare tempo da poter dedicare all’innovazione aiutando le aziende ad anticipare e soddisfare le esigenze dei propri clienti.
Su un altro fronte, bisogna considerare il fatto che le aziende stanno cercando un approccio più avanzato al monitoraggio e all’analisi per affrontare la crescente complessità e il vasto flusso di dati generati dai loro ambienti cloud.
Proprio l’intelligenza artificiale sta diventando un fondamentale aiuto in questo, consentendo alle aziende di sfruttare pienamente il valore dei dati che vengono messi a disposizione dall’osservabilità, soprattutto in relazione ai temi di sicurezza e di business.
Dall’automazione della risposta agli attacchi fino al controllo dei costi del cloud, le funzionalità AI possono offrire ai team di sviluppo, operazioni e sicurezza la possibilità di prendere decisioni più informate per ottimizzare i processi e creare valore per l’azienda. In ogni caso, per ottenere risultati ottimali, è fondamentale che l’AI fornisca risposte affidabili e precise in tempo reale, consentendo ai team stessi di comprendere appieno la dinamica dei loro ambienti cloud e di automatizzare in maniera affidabile i processi aziendali complessi.
Ad esempio, l’AI generativa permette di accedere facilmente alle analisi tramite prompt in linguaggio naturale e assistenti virtuali. L’adozione dell’AI richiede politiche di integrazione che istruiscano i dipendenti su come utilizzare queste tecnologie in modo sicuro e conforme.
