Quali sono le sfide da affrontare quando le aziende passano alle architetture multicloud? A indicarle ci ha pensato un’indagine commissionata dalla software intelligence company
Dynatrace.
La ricerca “
Il passaggio agli ambienti multicloud ha infranto gli approcci tradizionali al monitoraggio dell'infrastruttura” , condotta da Coleman Parkes su 1.300 CIO e professionisti IT in tutto il mondo, ha evidenziato che le strategie multicloud hanno portato a un aumento della complessità, con i team che gestiscono l’infrastruttura che affogano nei dati mentre cercano di monitorare e gestire i loro ambienti in continua evoluzione. Di conseguenza, i team trascorrono più tempo in attività manuali e di routine,
limitando la capacità di accelerare l’innovazione ed evidenziando la necessità di un maggiore utilizzo dell’AI e dell’automazione.
Più in dettaglio, risulta che
oggi il 99% delle organizzazioni dispone di un ambiente multicloud, con una media di cinque piattaforme diverse, come Amazon Web Services, Microsoft Azure, Google Cloud Platform, IBM Red Hat e altri.
Non solo: le aziende si affidano in media a
sette diverse soluzioni di monitoraggio dell’infrastruttura per gestire gli ambienti multicloud e il 57% afferma che questo rende difficile ottimizzare le prestazioni dell’infrastruttura e il consumo di risorse.
Ma soprattutto
l’81% dei leader IT afferma che l’utilizzo di Kubernetes ha reso la propria infrastruttura più dinamica e difficile da gestire, mentre il 56% afferma che le tradizionali soluzioni di monitoraggio dell’infrastruttura non sono più adatte allo scopo in un mondo con più cloud e Kubernetes.
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Le strategie multicloud sono diventate fondamentali per stare al passo con il ritmo in rapida accelerazione della trasformazione digitale, ma i team stanno lottando per gestire la complessità che questi ambienti comportano”, ha sottolineato
Bernd Greifeneder, Founder e Chief Technology Officer di Dynatrace. “
Le dipendenze stanno crescendo a un ritmo esponenziale, guidate da una frequenza di implementazione più rapida e da architetture cloud native che portano cambiamenti costanti. Le tecnologie open source complicano le cose aggiungendo ancora più dati che i team devono gestire. Ad aggravare il problema, ogni servizio o piattaforma cloud ha la propria soluzione di monitoraggio. Per creare un quadro completo, i team sono costretti a estrarre manualmente le informazioni dettagliate da ciascuna soluzione e quindi a collegarle ai dati di altre dashboard. Le organizzazioni devono trovare un modo per aiutare questi team a ridurre il tempo che dedicano alle attività manuali e a concentrarsi nuovamente sul lavoro strategico che offra servizi nuovi e di alta qualità ai clienti”.
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I team di gestione delle infrastrutture hanno bisogno di soluzioni basate sull’intelligenza artificiale in grado di automatizzare il maggior numero possibile di attività manuali di routine”, ha concluso Greifeneder. “
Con il rilevamento e la strumentazione automatici e continui, i team possono ridurre lo sforzo manuale mantenendo l’osservabilità end-to-end nei loro ambienti multicloud ibridi. Tuttavia, la sola osservabilità non è sufficiente. È inoltre necessario l’accesso a risposte precise che aiutino i team a ottimizzare i propri ambienti in modo efficace ed efficiente. Gli approcci tradizionali semplicemente non riescono a tenere il passo, a causa della loro forte dipendenza dal lavoro manuale. Le organizzazioni hanno bisogno di un approccio più intelligente, che combini intelligenza artificiale, automazione e osservabilità end-to-end, per liberare tempo dai team e consentire loro di concentrarsi sull’accelerazione dell’innovazione e sull’ottimizzazione delle esperienze utente”.