5 sfide per raggiungere l'osservabilità su larga scala - Usare l'automazione e l'intelligenza artificiale per superare gli ostacoli - Dynatrace
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5 sfide per raggiungere l’osservabilità su larga scala Usare l’automazione e l’intelligenza artificiale per superare gli ostacoli
Le sfide di oggi dei team aziendali
6
Sfida 1
Introduzione La complessità degli ambienti multi-cloud dinamici
10
Sfida 2
Una trasformazione digitale è efficace quando tutte le
Monitoraggio in tempo reale di microservizi e
applicazioni e i servizi digitali, nonché le piattaforme
container dinamici
dinamiche multi-cloud su cui operano, funzionano
14
perfettamente. Tutto il tempo. Sfida 3
Il volume, la velocità e la varietà di dati e avvisi
Ma queste tecnologie cloud native, dinamiche e largamente
distribuite, sono fondamentalmente diverse da quelle che
le hanno precedute. La complessità dovuta a microservizi,
18
Sfida 4
container e infrastruttura cloud definita dal software è
enorme su scala web. La gestione e la scalabilità vanno Team di infrastruttura, sviluppo, operazioni, app e
oltre i limiti delle capacità dei team umani. business che operano in silos
22
Per comprendere tutto ciò che accade in questi ambienti in Sfida 5
continua evoluzione, è necessario scalare l’osservabilità.
Sapere quali attività generano effetti positivi a
livello aziendale
5 sfide per raggiungere l’osservabilità su larga scala ©2020 Dynatrace 2Aggiungere altri strumenti
non è la risposta
Alcuni team tentano erroneamente di risolvere il problema
dell’osservabilità su larga scala aggiungendo nuovi strumenti di
delle applicazioni nelle organizzazioni
monitoraggio che operano in silos. Ma così facendo si aumentano sia
95%
i tempi di configurazione manuale sia il debito tecnico, e diventa più aziendali non vengono monitorate
complesso identificare i problemi e dare priorità alle attività a più alto
a causa di strumenti in silos e di un
impatto.
oneroso lavoro manuale.
Con la crescente complessità del cloud, questo approccio è sempre
meno praticabile anche per i team più esperti, che si ritrovano bloccati
in attività manuali che ostacolano un agile raggiungimento dei risultati
desiderati.
5 sfide per raggiungere l’osservabilità su larga scala ©2020 Dynatrace 3Il passaggio all’osservabilità intelligente
Migliorare l’osservabilità significa che le aziende devono trasformare
radicalmente il modo in cui lavorano per innovare più velocemente, stare al
passo con stack tecnologici in continua evoluzione e ridurre i rischi tra i team.
Questa scalabilità si verifica quando i team passano dalla semplice osservazione e
UX
reazione ai problemi man mano che si presentano, a una cultura di comprensione
logs
e ottimizzazione proattiva. Ciò sblocca la capacità di anticipare, prevedere e
traces
persino risolvere automaticamente i problemi che contano di più per l’azienda.
metrics
Per decidere come accelerare la trasformazione digitale, le aziende devono capire
che ogni scelta è un investimento verso l’obiettivo primario dell’osservabilità:
migliorare in modo proattivo ed efficiente le esperienze degli utenti che sono alla
base della crescita aziendale.
5 sfide per raggiungere l’osservabilità su larga scala ©2020 Dynatrace 4L’automazione e l’intelligenza sono essenziali
Scegliere un approccio fai-da-te, acquistare l’ennesimo strumento economico o investire in una piattaforma strategica, richiede comunque tempo, denaro, persone e
qualità. Dare priorità al valore e ai tempi di delivery per il business e per i clienti è essenziale per ottenere risultati in questo mondo multi-cloud dinamico.
L’automazione e l’intelligenza sono essenziali per trasformare l’operatività dei team e arrivare in modo rapido ed efficiente all’osservabilità su scala aziendale.
Requisiti Risultati
Copertura completa Più produttività e tempo per innovare
Automazione ovunque Release di qualità superiore
Feedback in tempo reale Migliori esperienze dei clienti
Risposte precise Rischio ridotto
Collaborazione trasversale Risultati di business più rapidi
5 sfide per raggiungere l’osservabilità su larga scala ©2020 Dynatrace 5Sfida 1:
La complessità degli ambienti MULTI-CLOUD SERVERLESS MICROSERVIZI IOT
multi-cloud dinamici
IBRIDO + CONTAINER
? ?
La rapidità con cui oggi diventano disponibili e vengono implementate le nuove
tecnologie ha fatto letteralmente esplodere il problema delle complessità generate
? ?
dagli enormi volumi di dati e dalla velocità con cui vengono emessi negli ambienti ? ?
dinamici.
Ciò rende quasi impossibile per i team IT capire manualmente tutte le correlazioni
contestuali che avvengono nel tempo. Per accelerare la trasformazione digitale,
i team devono trovare il modo di automatizzare la comprensione di questi
dati e del contesto.
5 sfide per raggiungere l’osservabilità su larga scala ©2020 Dynatrace 6Spesso non si riesce ad attuare la trasformazione digitale perché:
44%
del tempo medio di
I silos di dati scollegati Non è facile capire e Si è costretti a dare priorità
un team IT è assorbito
rappresentano un ostacolo inquadrare adeguatamente alla strumentazione manuale
che impedisce la comprensione gli impatti che i possibili e alle attività ordinarie
da attività manuali.
delle relazioni e delle cambiamenti generano nel rispetto allo sviluppo di nuove — Dynatrace 2020 Global CIO Report
interdipendenze tra le entità sistema a monte e a valle funzionalità
Queste carenze comportano rischi inutili e gravano sugli sviluppatori con un lavoro ripetitivo,
che alla fine danneggia il percorso di trasformazione digitale e di innovazione.
5 sfide per raggiungere l’osservabilità su larga scala ©2020 Dynatrace 7ns
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Come risolvere il problema r v ice
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Se
L’automazione è una necessità assoluta non solo per la scalabilità dei singoli componenti
dell’ecosistema aziendale, ma anche per comprendere tutte le sue interdipendenze.
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ess
oc
Pr
L’osservabilità su larga scala non è qualcosa che si può affidare a qualcun altro. Capire gli
ambienti multi-cloud dinamici richiede un approccio automatizzato che possa moltiplicare la
produttività dei team, spostando l’approccio dallo svolgimento di attività manuali alla ricerca
osts
di risultati aziendali tangibili. H
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Da
5 sfide per raggiungere l’osservabilità su larga scala ©2020 Dynatrace 8Per scalare l’osservabilità ed eliminare i punti ciechi in
ambienti sempre più complessi e in espansione, serve un’automazione basata su:
Mappatura della topologia Rilevamento automatico Approccio “no-code”
che tenga continuamente traccia di nuovi componenti per sfruttare le capacità di
di componenti, servizi cloud e di per evitare lacune nella ottimizzazione proattiva di
relazioni in continua evoluzione copertura in tempo reale sviluppatori esperti in progetti
tra un numero enorme di di innovazione significativi per
potenziali interdipendenze il business
Questa automazione continua e il contesto always-on aiutano i team a stare al passo con stack tecnologici
dinamici e ad attuare una rapida trasformazione digitale, senza i ritardi dovuti a continue implementazioni e
manutenzioni manuali nel tentativo di aumentare la copertura e la comprensione dell’ambiente.
5 sfide per raggiungere l’osservabilità su larga scala ©2020 Dynatrace 9Sfida 2:
Monitoraggio in tempo reale di
microservizi e container dinamici
Container e microservizi di breve durata, come quelli gestiti in Kubernetes,
offrono la velocità e l’agilità necessarie per modernizzare. Tuttavia, la natura
dinamica di tecnologie le cui prestazioni crescono o si riducono in pochi secondi
rappresenta un problema non da poco quando si deve scalarne l’osservabilità.
Tutto ciò porta a non avere l’esatta percezione di quali siano gli stati interni
dell’applicazione, di altri componenti interdipendenti su cui fanno affidamento i
microservizi e persino dell’impatto sugli utenti.
5 sfide per raggiungere l’osservabilità su larga scala ©2020 Dynatrace 10I team IT sono ancora all’oscuro di quanto accade nei loro ambienti dinamici
e agiscono in base a dati incompleti perché:
70%
Non capiscono le Non riescono a collegare il Non dispongono di dei CIO afferma che il
relazioni tracciamento end-to-end visibilità in tempo reale monitoraggio dei microservizi
tra container e componenti di utenti reali che accedono su cosa ci sia esattamente containerizzati in tempo reale
a monte che possono avere a questi microservizi, ai nodi, all’interno dei carichi di lavoro è quasi impossibile
un impatto sul loro lavoro ai servizi e ai container su cui eseguiti nei container
— Dynatrace 2020 Global CIO Report
vengono eseguiti
5 sfide per raggiungere l’osservabilità su larga scala ©2020 Dynatrace 11Come risolvere il problema
Le aziende hanno bisogno di visibilità per garantirsi la scalabilità nel multi-cloud, inclusi
ambienti cloud, legacy e ibridi, e poter quindi gestire la natura dinamica di Kubernetes e dei
container.
5 sfide per raggiungere l’osservabilità su larga scala ©2020 Dynatrace 12Per garantire che tutto sia sotto controllo, incluse attività di breve durata,
i team necessitano di intelligenza e automazione in tempo reale con:
Discovery automatico Contesto topologico Visibilità full-stack
dei container all’avvio, insieme esterno ai container, poiché completa dal pod, al provider di
a tutto ciò che viene eseguito le anomalie si verificano servizi cloud e all’applicazione,
in ogni carico di lavoro spesso al di fuori di nodi, fino all’utente per comprendere
pod, container e cluster l’impatto completo sul business
Kubernetes
Con questa velocità, automazione e contesto applicati a container e microservizi,
i team IT sono in grado di capire sempre meglio il comportamento del sistema e isolare e
gestire con precisione la vera origine delle anomalie anche su larga scala.
5 sfide per raggiungere l’osservabilità su larga scala ©2020 Dynatrace 13Sfida 3:
Il volume, la velocità e la
varietà di dati e avvisi
Gli ambienti multi-cloud dinamici stanno aumentando esponenzialmente
l’emissione di dati telemetrici: questi si traducono in un sovraccarico di lavoro per
i team, impegnati a monitorare ogni punto e capire il quadro generale.
Risorse IT di per sé già limitate devono far fronte a singoli problemi dopo che
questi hanno già avuto un impatto sugli utenti e sugli obiettivi aziendali, e per
capire cosa sta succedendo devono creare, gestire e monitorare manualmente un
numero potenzialmente infinito di dashboard.
5 sfide per raggiungere l’osservabilità su larga scala ©2020 Dynatrace 14Tuttavia, questo approccio non è scalabile e le stesse sfide rimangono,
perché non si possono risolvere con la stessa metodologia tutta manuale:
Definire e ridefinire ciò Monitorare “incognite Dati in silos che inviano Diversi team che cercano
che è “normale” per soglie sconosciute”: problemi di segnali contrastanti di individuare problemi su
di anomalia che cambiano cui non si è a conoscenza, moltiplicando gli avvisi, diversi strumenti e indovinare
costantemente con ambienti che non si capiscono e non aumentando il livello di stress la causa principale, in un inutile
dinamici e stagionalità si riesce a monitorare dei team e le inutili sessioni rimpallo di responsabilità
nelle war room
Questo costringe i team a perdere ancora più tempo per “fare chiarezza”
e fare ipotesi sul problema, il livello di priorità e la diagnosi, anziché ottimizzare sempre più i processi e risolvere i problemi
prima che le conseguenze ricadano sugli utenti.
5 sfide per raggiungere l’osservabilità su larga scala ©2020 Dynatrace 15Come risolvere il problema
Bu
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È chiaro che per capire in modo continuo e istantaneo quando e perché si verificano es
si
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anomalie serve l’intelligenza artificiale. Ma l’unico modo per passare dall’approccio reattivo ac
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a quello proattivo è avere un’intelligenza artificiale che non abbia bisogno di imparare o c au
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essere addestrata.
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Considerato che gli ambienti multi-cloud dinamici possono cambiare in pochi secondi, l’AI m en
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deve avere risposte precise e saper anticipare e risolvere automaticamente i problemi prima Pr or
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che impattino sul business. lem
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5 sfide per raggiungere l’osservabilità su larga scala ©2020 Dynatrace 16Alcune funzionalità critiche dell’AI che
consentono l’osservabilità su larga scala:
Baselining autoadattiva Raggruppamento AI sempre attiva basata Integrare le risposte con
della soglia per rilevare le intelligente delle anomalie sul nesso di causalità con il contesto di sistemi esterni
anomalie e dare priorità a ciò correlate in un unico analisi a livello di codice che (come ServiceNow e altri ITSM)
che conta davvero problema per eliminare il elabora miliardi di dipendenze per ampliare l’automazione del
lavoro ridondante tra i team con analisi completa di tutti flusso di lavoro tra più team
i guasti per fornire risposte
istantanee
L’obiettivo dell’AI basata sul nesso di causalità è fornire risposte ai team di engineering e di infrastruttura, operazioni e
applicazioni, consentendogli di concentrarsi sulle attività più strategiche. Fornire una risposta precisa e chiara per
tutti ai problemi, distoglie i team dalla logica della ricerca di un responsabile, e li porta a convergere su
un’efficiente collaborazione che genera risultati.
5 sfide per raggiungere l’osservabilità su larga scala ©2020 Dynatrace 17Sfida 4:
Team di infrastruttura, sviluppo,
APM
AIOps
operazioni, app e business che Legacy
Log
operano in silos DEM
Network
Le nuove tecnologie cloud native richiedono più strumenti e più monitoraggio,
ma i team sono già assorbiti dal crescente numero di strumenti. Il proliferare di
strumenti crea nuovi silos e ostacola l’innovazione, diminuendo la qualità del
software e ostacolando la collaborazione.
Infrastructure
5 sfide per raggiungere l’osservabilità su larga scala ©2020 Dynatrace 18Ogni strumento e soluzione a sé stante amplifica questi silos,
con effetti negativi per ogni team impegnato a identificare e risolvere
problemi e a progettare ottimizzazioni ad alto impatto.
Dati Ambienti Piattaforme Team
La mancanza di L’osservabilità e il Diversi strumenti per Quando ogni team
tessuto connettivo monitoraggio isolati piattaforme multi- riceve avvisi e
porta a unire negli ambienti di cloud o di cloud individua sintomi
modelli di dati pre-produzione ibrido creano punti senza altri dettagli,
disparati, con e di produzione ciechi di osservabilità i problemi e la colpa
dispendio di tempo compromettono la per gli operatori vengono trasferiti ad
e possibilità di errori velocità e la qualità delle di infrastrutture e altri
attività prioritarie per i piattaforme
team DevOps e SRE
5 sfide per raggiungere l’osservabilità su larga scala ©2020 Dynatrace 19Come risolvere il problema
Per eliminare questi silos, una soluzione non può semplicemente unificare tutti i dati. È invece
necessario unire i team operativi con un unico linguaggio. Colmare queste lacune con un’unica
piattaforma centralizzata elimina la confusione e migliora la produttività di tutti.
La collaborazione tra team e un ambiente di lavoro più efficiente velocizzano le funzionalità e
le ottimizzazioni del prodotto favorendo una migliore esperienza dell’utente.
5 sfide per raggiungere l’osservabilità su larga scala ©2020 Dynatrace 20Diversi requisiti chiave consentono ai team di collaborare con più efficienza
agli stessi SLI/SLO tecnici e aziendali:
Un unico modello di dati Contesto condiviso che Unire perfettamente
per scalare l’osservabilità facilita la collaborazione l’intero ciclo di vita del
su tutti i livelli e componenti tra team, con la flessibilità software dallo sviluppo delle
dell’intero stack tecnologico di vedere e operare fra più funzionalità, ai test, alle release
infrastrutture, applicazioni, e alle ottimizzazioni continue
operazioni e dati aziendali per innovare meglio e più
velocemente
5 sfide per raggiungere l’osservabilità su larga scala ©2020 Dynatrace 21Sfida 5:
Sapere quali attività determinano
un impatto aziendale positivo
Anche con una visibilità completa sui componenti di back-end, la poca visione
sull’utente front-end riduce fortemente il valore tangibile che le aziende
desiderano raggiungere con l’osservabilità..
5 sfide per raggiungere l’osservabilità su larga scala ©2020 Dynatrace 22Senza le prestazioni delle applicazioni front-end,
l’esperienza utente è soggetta a rischi:
Visione disconnessa di Permangono dei punti Soluzioni disparate Poca attenzione verso i
front-end e back-end, che ciechi critici volte a ottenere l’osservabilità dipendenti che operano
rende difficile capire l’impatto come arresti anomali di app su canali mobili e dispositivi da remoto, che potrebbe
della tecnologia su utenti e mobili, servizi di terze parti, edge, portano i team a ignorare compromettere l’accesso alle
obiettivi di business CDN ed errori di front-end alcune applicazioni risorse di cui hanno bisogno per
offrire ai clienti un’esperienza
fluida
Trascurare l’esperienza degli utenti finali rende difficile dare priorità a quelle
ottimizzazioni e a quei problemi che hanno maggiore impatto aziendale.
Se i team vedono la tecnologia come una cosa a sé stante, il lavoro dell’IT può non essere in linea
con le priorità aziendali.
5 sfide per raggiungere l’osservabilità su larga scala ©2020 Dynatrace 23Come risolvere il problema
Vedere l’esperienza dell’utente finale con l’applicazione, dall’esterno all’interno, può creare un
ciclo di feedback che va dai team tecnologici di back-end ai team di prodotto, digitali e business,
garantendo che l’intero stack cloud supporti i risultati attesi.
5 sfide per raggiungere l’osservabilità su larga scala ©2020 Dynatrace 24Per includere l’esperienza utente in un approccio di osservabilità più intelligente, le
aziende devono collegare la prospettiva front-end e back-end e ottenere:
Informazioni complete Osservabilità e Piattaforma all-in-one
sull’impatto della monitoraggio su web, per ottimizzare l’esperienza
tecnologia sull’esperienza dispositivi mobili e IoT dell’utente finale sia per i clienti
dell’utente e su KPI come per capire l’esperienza che per i dipendenti, ovunque
ricavi, conversioni e complessiva dell’utente su si trovino
adozione di funzionalità tutti i canali
Per ottenere un’osservabilità scalabile su tutti i canali, i clienti, i dipendenti e su tutti i tipi di applicazioni, le prestazioni delle
applicazioni back-end e front-end devono essere collegate. Solo così i team IT, di prodotto e di business possono stabilire le priorità e
allineare le attività che generano ricavi.
5 sfide per raggiungere l’osservabilità su larga scala ©2020 Dynatrace 25Conclusione
Per arrivare all’osservabilità su larga scala in ambienti multi-cloud dinamici, con la
velocità necessaria per soddisfare le aspettative dei clienti e gli obiettivi di business,
è fondamentale un cambio di passo.
Insistere su strumentazione e configurazioni manuali, scavare tra silos di dati
e lavorare su obiettivi sbagliati ostacola i progressi dei team e, in definitiva, il
raggiungimento degli obiettivi aziendali strategici.
È necessaria un’osservabilità automatizzata e intelligente.
Dynatrace aiuta a trasformare il modo in cui lavori con:
Osservabilità intelligente: visione completa fino a livello di codice, su larga scala
Automazione continua: stai al passo con multi-cloud moderni e dinamici
Intelligenza precisa: passi da un modus operandi basato su ipotesi a informazioni certe
5 sfide per raggiungere l’osservabilità su larga scala ©2020 Dynatrace 26Il nostro approccio smart all’osservabilità aiuta i
team a trasformare l’AI in ROI e ottenere:
99% 20% 75%
in meno di ticket IT Valore del carrello Innovazione più rapida
più alto
Da 700 ticket a settimana Con il 75% di MTTR e un
a solo 7. L’applicazione mobile per incremento della produttività di
inviare l’ordinazione dal tavolo 4 volte.
genera più valore rispetto alla
richiesta dal banco.
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5 sfide per raggiungere l’osservabilità su larga scala ©2020 Dynatrace 27Software intelligence per il cloud aziendale
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