Il fondatore e CTO di Dynatrace fa il punto sulle tendenze in atti nel mondo dell’osservabilità, destinata sempre più a essere il caposaldo delle operazioni IT intelligenti, autonome e sostenibilità
Autore: Bernd Greifeneder
L'osservabilità sta diventando sempre più vitale man mano che le aziende si confrontano con la crescente complessità di infrastrutture IT e software diversi. Tuttavia, sono finiti i tempi in cui l'osservabilità significava semplicemente monitorare le metriche e i log. Nel 2025, diventerà il caposaldo delle operazioni IT intelligenti, autonome e sostenibili.
Questo cambiamento arriva in un momento critico, in quanto le aziende si trovano ad affrontare sfide senza precedenti nella gestione di ambienti cloud ibridi, servizi guidati dall’intelligenza artificiale e requisiti di conformità in continua evoluzione. Il tradizionale approccio reattivo al monitoraggio e alla manutenzione dei sistemi sta lasciando il posto a un paradigma più sofisticato e predittivo che trasforma il modo in cui le organizzazioni garantiscono affidabilità, sicurezza e prestazioni.
Guardando al 2025, emergono diverse tendenze chiave che definiranno il prossimo capitolo dell’osservabilità, cambiando radicalmente il modo in cui le aziende operano e innovano nell’era digitale.
In primo luogo, l'osservabilità preventiva supererà i sistemi isolati per trasformarsi in ecosistemi autonomi e interconnessi, ridefinendo il modo in cui le organizzazioni garantiscono affidabilità e resilienza. Questi ecosistemi funzioneranno senza soluzione di continuità in ambienti distribuiti, sfruttando l’intelligenza artificiale per comprendere in tempo reale il contesto dei servizi digitali. Questa capacità consente all’automazione di prevedere e prevenire i problemi prima che si verifichino, portando a un’era di previsione e collaborazione.
A differenza dei precedenti approcci all'AI per le operazioni IT (AIOps), che faticavano a produrre risultati a causa della limitata comprensione del contesto, questa nuova generazione di osservabilità alimentata dall’AI integra le informazioni provenienti da tutti i sistemi per identificare le cause principali, prevedere i guasti a cascata e agire autonomamente in tempo reale.
In questi ecosistemi autonomi, costruiti su ambienti ibridi e multicloud, l’osservabilità preventiva automatizza il complesso compito di orchestrare i sistemi distribuiti. Prevedendo e risolvendo i problemi prima che abbiano un impatto sulle operazioni, le organizzazioni possono garantire la disponibilità dei servizi, minimizzare i tempi di inattività e ridurre i costi operativi. Questo approccio proattivo e consapevole del contesto creerà un livello di interconnessione che guiderà l’eccellenza operativa e diventerà presto lo standard del settore.
Nel 2025, la conformità non sarà più un esercizio statico. La conformità continua evolverà in un sistema dinamico in tempo reale, guidato da standard di sicurezza e quadri normativi come il Digital Operational Resilience Act (DORA) dell’UE. Questo cambiamento si aggiunge alla crescente necessità di far convergere osservabilità e sicurezza, fornendo alle organizzazioni insights unificati per affrontare la conformità, ridurre la raccolta di dati ridondanti e rafforzare il rilevamento delle minacce e la risposta agli incidenti.
Ad esempio, i sistemi di intelligenza artificiale monitoreranno continuamente l’esposizione alle minacce per valutare i rischi e preparare le modifiche alla configurazione. Questi aggiustamenti possono essere rivisti e approvati dall’uomo o applicati automaticamente, garantendo alle organizzazioni il mantenimento della conformità senza interrompere le operazioni. Questo approccio human-in-the-loop è essenziale per mantenere la responsabilità, in particolare quando le violazioni normative devono essere segnalate alle istituzioni governative o alle autorità nazionali competenti.
La convergenza di osservabilità e sicurezza non offre solo vantaggi normativi, ma consente alle organizzazioni di combattere minacce informatiche sempre più sofisticate. L’osservabilità amplia la lente attraverso cui i professionisti della sicurezza vedono e analizzano i dati, fornendo il contesto necessario per migliorare la resilienza e ridurre i costi. Integrando l’osservabilità nelle strategie di sicurezza, le organizzazioni possono promuovere la fiducia necessaria per operare con sicurezza in un’epoca di rischi crescenti.
Poiché le organizzazioni devono far fronte a una crescente domanda di energia da parte degli ambienti cloud e a operazioni sempre più orientate all'intelligenza artificiale, nel 2025 la sostenibilità sarà al centro dell’attenzione.
Le piattaforme di osservabilità diventeranno essenziali per il monitoraggio e l’ottimizzazione del consumo energetico dei carichi di lavoro AI, per l’identificazione delle inefficienze e per la distribuzione intelligente dei carichi di lavoro. Come ulteriore vantaggio, l’ottimizzazione dell’efficienza energetica attraverso l’osservabilità non solo riduce i costi operativi, ma si allinea anche agli impegni di sostenibilità stabiliti dai fornitori di cloud. Questo approccio garantisce alle aziende di rimanere competitive in presenza di un aumento dei costi energetici e di un inasprimento delle normative sulla sostenibilità.
Man mano che i carichi di lavoro AI ad alta intensità energetica diventano la norma e nuove quote di sostenibilità si affermano attraverso regolamenti regionali, come il Green Deal e la Corporate Sustainability Reporting Directive (CSRD) dell’UE, la sostenibilità non sarà più un optional. Le organizzazioni che non riescono a integrare la sostenibilità nelle loro strategie IT rischiano la non conformità, il danno alla reputazione e l’aumento dei costi. L’osservabilità svolge un ruolo di primo piano in questa trasformazione, fornendo le informazioni dettagliate necessarie per ottimizzare le operation, non solo per fare un resoconto sulla sostenibilità. Questo cambiamento aiuta le aziende a trovare un equilibrio tra innovazione e impegno ambientale.
Nell'evoluzione della trasformazione digitale, l’aumento dei servizi basati sull’AI introduce nuove complessità che rendono l’osservabilità più critica che mai. Grazie all’osservabilità, i team saranno in grado di costruire e gestire nuovi servizi digitali basati sull’AI in termini di prestazioni e affidabilità, tenendo conto dei costi, della deriva dell’AI, dell’esperienza utente e della trasparenza. Queste capacità daranno alle organizzazioni la fiducia necessaria per implementare le tecnologie di AI su larga scala.
Man mano che le aziende implementeranno servizi basati sull’AI per la manutenzione predittiva, le previsioni finanziarie o la sicurezza informatica, le piattaforme di osservabilità andranno oltre il monitoraggio delle prestazioni del sistema per includere la visibilità delle query dell'AI. Con questa chiarezza, le organizzazioni possono identificare potenziali errori, correggere le distorsioni e garantire che le decisioni siano in linea con gli obiettivi aziendali e gli standard etici.
Nel 2025, l’osservabilità avrà un ruolo ancora più importante, poiché le organizzazioni si affidano sempre più all'AI per alimentare i servizi critici. Fornendo visibilità end-to-end e insights fruibili, l’osservabilità consentirà alle aziende di scalare con fiducia i sistemi di AI, mantenendo la responsabilità, riducendo i rischi e creando fiducia. Pertanto, l'osservabilità non sarà più un miglioramento opzionale, ma un componente obbligatorio per fornire servizi sicuri ed efficaci basati sull'AI.
L’AIOps promette da tempo di trasformare le operation, ma le sue tecnologie frammentate e il contesto limitato le hanno impedito di raggiungere il suo pieno potenziale. Nel 2025, l’AIOps manterrà finalmente la sua promessa, grazie ai progressi che consentiranno ai sistemi di intelligenza artificiale di comunicare e collaborare in modo efficace. Questa evoluzione ridefinirà il modo in cui le organizzazioni gestiscono le operazioni IT e aziendali, stabilendo un nuovo standard per le operazioni preventive.
L’innovazione deriva dalla combinazione di diverse tecniche di AI per lavorare insieme verso obiettivi comuni. Attraverso sistemi di intelligenza artificiale interconnessi - alcuni specializzati nella previsione, altri nell’elaborazione di precisione del contesto e altri ancora nel suggerimento di rimedi – l’AIOps offrirà un’automazione intelligente e un’analisi delle cause in tempo reale. Questi sistemi sono in grado di prevedere i disservizi, risolvere i problemi prima che peggiorino e garantire la business continuity. Integrando queste funzionalità, l’intelligenza artificiale può fornire insights e intraprendere azioni più precise analizzando i dati nel contesto e imparando continuamente dal feedback operativo.
La rinascita dell’AIOps ridefinirà i parametri di riferimento del settore in termini di efficienza e resilienza. Automatizzando le attività, riducendo i costi operativi e consentendo un time-to-market più rapido, le organizzazioni raggiungeranno un'agilità senza precedenti. Per avere successo, le aziende devono investire in soluzioni di osservabilità avanzate e garantire che i team siano attrezzati per sbloccare il pieno potenziale delle operazioni guidate dall’intelligenza artificiale.
Mentre le organizzazioni si confrontano con un panorama digitale in rapida evoluzione, l’osservabilità svolgerà un ruolo indispensabile nel plasmare il futuro delle operazioni IT. Chi abbraccerà queste tendenze emergenti trasformerà le sfide tecnologiche in opportunità, costruendo sistemi digitali più resilienti, efficienti e innovativi. Nel mondo digitale di domani, l’osservabilità avanzata non è solo un vantaggio, ma un imperativo per il successo.
Bernd Greifeneder è Chief Technology Officer and Founder di Dynatrace