Mantenere sotto controllo e migliorare costantemente la qualità dei servizi IT ottimizzandone i costi rappresenta da sempre un fattore critico di successo per tutte le organizzazioni che fanno leva sull’IT e sul digitale per il conseguimento dei propri obiettivi. I recenti scenari socio-economici (pandemia Covid-19) hanno evidenziato come tale elemento sia critico anche per quelle organizzazioni tradizionalmente meno dipendenti dal digitale la cui capacità di operare e competere dipende fortemente dalla capacità di disporre di servizi IT affidabili, performanti e sicuri. L’application performance monitoring in questo contesto gioca un ruolo fondamentale: è la pratica di elezione per identificare potenziali problematiche e margini di miglioramento. Migliorare l’efficacia dell'application performance monitoring è possibile, avvalendosi dell’evoluzione tecnologica delle piattaforme di monitoraggio che possono beneficiare di capability offerte dall’Intelligenza Artificiale e di approcci come DevOps.
Evoluzione continua
La tematica del monitoraggio della qualità di un servizio IT, in particolare delle prestazioni e della disponibilità delle applicazioni e, più in generale, delle infrastrutture IT, per Present è tutt’altro che nuova: affonda infatti le radici in una storia pluridecennale e l’Application performance monitoring è una delle sue declinazioni, relativamente più recente ma comunque già nota. Cosa è cambiato dunque nel mercato per renderla oggi così attuale e disruptive?
Possiamo identificare due fattori, diversi nei presupposti ma altrettanto importanti. Il primo è un cambiamento di scenario: se il controllo della qualità di un servizio IT ed il monitoraggio delle prestazioni un tempo riguardava principalmente le aziende a vocazione tecnologica, oggi ogni tipologia di azienda produce dati in quantità sempre più elevata e con la necessità di gestirli in modo sempre più agile ed efficace, ha bisogno di infrastrutture ed applicazioni sempre disponibili e flessibili per adattarsi rapidamente alle esigenze del business.
Dal punto di vista tecnologico, approcci agili e nuovi paradigmi per la realizzazione delle applicazioni determinano la necessità per i CIO di dover mantenere sotto controllo architetture applicative ed infrastrutture IT sempre più complesse, eterogenee ed in continuo cambiamento.
Present, grazie a un team fortemente specializzato nella progettazione, integrazione e gestione di soluzioni di Application & Infrastructure Monitoring, è in grado di aiutare i propri clienti nel conseguire benefici tangibili grazie all’adozione di tecnologie AIOps e approcci all’Observability dell’IT in contesti complessi, architetture complesse, confini effimeri, molti dati generati dai sistemi e, appunto, cambiamenti sempre più tempestivi.
Come l’Observability aiuta le aziende a razionalizzare dati e risorse
Una delle principali problematiche delle organizzazioni, ancora oggi, è la gestione efficiente e razionale dei dati generati dalle applicazioni e dalla infrastrutture IT e la capacità di estrarre da questi informazioni utili a garantire qualità del servizio ed indirizzare iniziative di razionalizzazione dei costi. Fino a oggi, infatti, le metriche di performance erano gestite da piattaforme a “silos confinati”, analizzate anche con dashboard diverse. Le attuali capacità di calcolo ed approcci alla raccolta dati più pervasivi consentono di superare questo limite e quindi di de-duplicare, correlare e contestualizzare i dati provenienti dalle infrastrutture, dalle applicazioni e dall’esperienza utente per “comprendere lo stato interno di un sistema” (IT Observability).
Non si tratta, come alcuni ritengono, di un tema legato solo alle piattaforme, ma anche al ciclo di vita del software. A differenza del Monitoring, approccio fortemente failure centric, l’Observability offre una gestione più intelligente e completa. Le piattaforme di monitoring utilizzano poco il dato, principalmente per generare warning e alert. L’Observability, con analisi del dato e Big Data permette di estrarre più informazioni in modo più olistico. Questo permette di utilizzare finalmente i dati raccolti, che nel semplice monitoring sarebbero sovrabbondanti, per elaborare queste informazioni in maniera intelligente, correlandole e fornendo agli operatori uno scenario di insieme, anche in via predittiva. Il presupposto fondamentale è la raccolta di informazioni ampie in modo automatico da tutti gli asset aziendali, che permettano di interpretare al meglio le deviazioni, contestualizzandole nello scenario. Insomma, l’Observability si pone come una sorta di “attività ombrello” che, partendo da pratiche come Application performance monitoring, ne estende l’efficacia e la funzionalità con un approccio maggiormente olistico.
In sintesi: la differenza fra Observability e Monitoring può essere definita come la differenza fra “conoscere” lo stato di un dispositivo, di un servizio o di una applicazione e poter invece raccogliere ed elaborare informazioni sufficientemente approfondite per poter prendere delle decisioni e per poter intervenire su di essi.
AIOps: L’intelligenza artificiale al servizio delle Operations
Una gestione più organica ed efficace dei dati e delle informazioni raccolte da applicazioni ed infrastrutture permette, insomma, una migliore visione di insieme e una razionalizzazione più efficace delle risorse. Un principio analogo è applicabile anche ad operazioni sul campo a partire, per esempio, da quelle di assistenza. In questo, l’applicazione di tecniche ed algoritmi di big data e machine learning all’elaborazione di dati generati dall’IT (AIOps Artificial Intelligence for IT Operations), costituisce un enorme potenziale per la comprensione del reale “stato di salute” dell’IT e l’abilitazione di approcci proattivi e predittivi alla gestione dei servizi IT.
L’approccio AIOps abilita il conseguimento di benefici tangibili in termini di efficacia ed efficienza nella gestione delle IT Operations. In particolare, la possibilità di ridurre l’incidenza di eventi “falsi positivi”, di identificare relazioni di causalità tra gli eventi, di rilevare con anticipo situazioni che possono portare a degrado delle prestazioni o addirittura ad interruzioni del servizio ed affrontarle con azioni automatiche, rappresentano una leva importantissima a disposizione dell’IT Operation Manager per conseguire obiettivi di qualità del servizio e contenimento dei costi.
Oltre a migliorare la gestione e la ‘prioritizzazione’ degli interventi, l’adozione di approcci e tecnologie di AIOps consentono anche di rilevare i trend per indicare la maggior frequenza di un tipo di incident, grazie alla raccolta e all’analisi dei dati. Nello specifico dell’application performance monitoring, questo offre margini per ottimizzare le applicazioni in modo più strutturale, organico ed efficace.
La razionalizzazione è la chiave del futuro
Come abbiamo visto, le nuove tecnologie e i nuovi approcci sono governati da un sotto-tema di importanza fondamentale: la razionalizzazione nella raccolta e gestione dei dati, ma anche nei risvolti operativi. Present, forte della sua esperienza e capacità di scegliere, progettare ed integrare le migliori soluzioni tecnologiche sul mercato, aiuta le organizzazioni in questo processo di efficientamento, sia in termini di operazioni con l’introduzione di automatismi, sia di governance dei dati, con l’obiettivo di spostare l’impegno delle persone su livelli di analisi ed attività ad alto valore aggiunto.
Oggi il tema della razionalizzazione è, come la maggior parte delle tematiche legate all’IT, legato principalmente al change management: la spinta dovrebbe essere verso la comprensione dei limiti degli strumenti classici, che non possono più adattarsi alla nuova complessità.
