В условиях, когда цифровой опыт становится основным полем битвы за лояльность клиентов, унифицированная аналитика, а не фрагментарный мониторинг, выделит лидеров рынка, пишет на портале The New Stack Лори Бертелли, директор по маркетингу продуктов и коммуникациям компании Apica.

В современной цифровой экономике качество цифрового опыта напрямую влияет на результаты бизнеса. Однако многие организации продолжают подходить к управлению телеметрическими данными и наблюдаемости фрагментарно, используя разрозненные инструменты, которые создают информационные «бункеры», а не целостную аналитику.

Такой подход быстро устаревает, поскольку дальновидные организации переходят от фрагментарного мониторинга к унифицированной интеллектуальной наблюдаемости. Они поняли и приняли следующее:

  • Фрагментарная наблюдаемость создает техническую разрозненность, замедляет разрешение инцидентов и увеличивает операционные издержки.
  • Унифицированная интеллектуальная наблюдаемость превращается из центра затрат в стратегическое преимущество.
  • Организации, принявшие этот сдвиг, отмечают сокращение среднего времени решения проблем (MTTR), снижение затрат, повышение скорости разработки и улучшение клиентского опыта.
  • Путь вперед требует аудита текущего ландшафта, определения целей, создания дорожной карты конвергенции, стимулирования сотрудничества и измерения влияния на бизнес.

Организации, внедрившие унифицированную интеллектуальную наблюдаемость, сообщают о конкретных преимуществах:

  • Сокращение MTTR благодаря отсутствию необходимости переключения контекста между инструментами.
  • Снижение расходов на лицензирование наблюдаемости за счет консолидации.
  • Повышение производительности разработчиков за счет снижения шума от предупреждений и предоставления четкого контекста.

Проблема фрагментированности

Типичное предприятие сегодня использует множество различных инструментов мониторинга и наблюдаемости, часто со значительным дублированием функциональности. Такая ситуация сложилась сама собой, по мере того как команды брали на вооружение специализированные решения для удовлетворения конкретных потребностей: APM для обеспечения производительности приложений, синтетический мониторинг для обеспечения пользовательского опыта, аналитика журналов для устранения неполадок и мониторинг инфраструктуры для обеспечения использования ресурсов.

Хотя каждый инструмент служит своей цели, фрагментация, которую он создает в мониторинге, создает значительные проблемы. К ним относится информационная разрозненность, мешающая совместной работе, переключение контекста, на которое тратится время, низкое соотношение сигнал/шум, приводящее к усталости от оповещений, задержке анализа первопричин и увеличению накладных расходов на управление.

  • Информационная разрозненность. Разные команды просматривают разные данные в разных инструментах, что мешает сотрудничеству и приводит к «слепой передаче» данных, замедляющей разрешение инцидентов.
  • Переключение контекста. Инженеры тратят драгоценное время, переключаясь между приборными панелями и соотнося информацию вручную во время критических инцидентов.
  • Соотношение сигнал/шум. Без междоменной корреляции отделить значимые сигналы от фонового шума оказывается сложно, что приводит к усталости от оповещений.
  • Задержка анализа первопричин. Когда данные хранятся в отдельных системах, определить причину проблем становится в геометрической прогрессии сложнее и занимает больше времени.
  • Накладные расходы на управление. Каждый дополнительный инструмент требует обслуживания, интеграции и специальных знаний, что создает значительные операционные издержки.

Переход к унифицированной интеллектуальной наблюдаемости

Самые инновационные организации сейчас используют принципиально иной подход. Вместо того чтобы добавлять новые специализированные инструменты, они переходят на единые платформы, которые объединяют все данные наблюдаемости — метрики, журналы, трассировки, данные о пользовательском опыте и синтетические тесты — в целостный интеллектуальный слой.

Этот переход представляет собой нечто большее, чем просто техническую консолидацию; это трансформация того, как организации понимают и оптимизируют цифровой опыт.

OpenTelemetry: основа унифицированной наблюдаемости

Переход к унифицированной наблюдаемости технически обеспечивается быстрым внедрением технологии OpenTelemetry (OTel), которая стала отраслевым стандартом для сбора данных. Предоставляя нейтральную к производителям структуру с открытым исходным кодом для сбора метрик, журналов и трасс, OpenTelemetry разрушает ту самую инструментальную изолированность, которая раздробила усилия по обеспечению наблюдаемости.

Организации, внедряющие унифицированную интеллектуальную наблюдаемость, все чаще используют OpenTelemetry в качестве основы для своей стратегии, что позволяет им:

  • Стандартизировать сбор телеметрических данных во всем своем цифровом пространстве.
  • Уменьшить привязку к поставщикам, отделив сбор данных от анализа.
  • Упростить интеграцию новых сервисов и приложений в свою стратегию наблюдаемости.
  • Создать последовательный подход к наблюдаемости, охватывающий все среды разработки и производства.

По прогнозам Gartner, рынок наблюдаемости в период до 2027 г. будет расти со среднегодовым темпом 12%, поскольку предприятия все больше полагаются на наблюдаемость для повышения производительности, роста доходов и трансформации организационной культуры.

Ключевые элементы этого сдвига

1. От ориентации на инструмент к ориентации на результат. Традиционный мониторинг отвечает на вопрос: «Работает ли моя инфраструктура?». Унифицированная интеллектуальная наблюдаемость отвечает на вопрос: «Получают ли мои клиенты тот опыт, который они ожидают?».

Такой подход, ориентированный на результат, напрямую связывает технические метрики с ключевыми показателями эффективности бизнеса (KPI), делая наблюдаемость актуальной не только для ИТ-команд, но и для бизнес-руководства.

2. От реактивной к проактивной аналитике. Фрагментарные инструменты способны сообщить вам, когда что-то уже пошло не так. Объединенная аналитика, с другой стороны, позволяет прогнозировать и предотвращать события благодаря корреляции закономерностей в различных областях, которые в противном случае оставались бы незаметными. Этот переход к проактивной аналитике является значительным преимуществом унифицированной наблюдаемости.

Организации, перешедшие на этот путь, сообщают о значительном сокращении числа критических инцидентов благодаря раннему вмешательству, вызванному междоменным анализом.

Искусственный интеллект и возможности машинного обучения ускоряют этот переход к проактивной аналитике. Наблюдаемость на базе ИИ еще только развивается, но уже позволяет командам:

  • автоматизировать обнаружение аномалий в сложных многодоменных средах;
  • быстрее выявлять потенциальные первопричины во время инцидентов;
  • прогнозировать потенциальные проблемы до того, как они повлияют на клиентов;
  • масштабировать человеческий интеллект, а не заменять его, позволяя инженерам сосредоточиться на инновациях, а не на устранении неполадок.

Аналитика на основе ИИ становится еще более мощной, если она построена на единой основе данных, такой как озера данных, которые позволяют проводить комплексный анализ всех источников телеметрии.

3. От знаний специалистов к демократизации знаний. Когда данные наблюдаемости унифицированы, они становятся доступными и значимыми для более широкой аудитории. Такая демократизация означает, что менеджеры по продуктам могут понять влияние производительности без помощи инженеров, а команды по работе с клиентами могут проактивно решать проблемы до того, как клиенты о них сообщат.

4. От центра затрат к стратегическому преимуществу. Самое главное, что унифицированная наблюдаемость превращается из разряда необходимых затрат в стратегическое преимущество. Организации, совершившие этот переход, указывают на:

  • значительно более быстрое среднее время решения проблем;
  • значительное сокращение расходов на лицензирование инструментов, управление и телеметрические данные;
  • более эффективное управление данными благодаря выборочному сбору и интеллектуальным политикам хранения;
  • заметное повышение скорости разработки;
  • измеримое повышение удовлетворенности клиентов и их удержания.

Расширяя горизонт: от разработки к периферии

По мере того, как организации внедряют унифицированную интеллектуальную наблюдаемость, они одновременно расширяют сферу ее применения в двух важнейших направлениях:

«Сдвиг влево»: разработка, ориентированная на наблюдаемость. Дальновидные организации внедряют наблюдаемость в сам процесс разработки. Вместо того чтобы дожидаться выхода продукции на рынок, разработчики используют наблюдаемость в процессе разработки, чтобы:

  • обнаруживать и устранять проблемы на более ранних этапах жизненного цикла ПО;
  • понимать последствия изменений кода для производительности до развертывания;
  • создавать дизайн более устойчивых к внешним воздействиям приложений.

«Сдвиг вправо»: пользовательский опыт и периферийный интеллект. В то же время унифицированная наблюдаемость выходит за рамки традиционной инфраструктуры и приложений и охватывает:

  • мониторинг пользовательского опыта в реальном времени в веб- и мобильных интерфейсах;
  • телеметрию периферийных устройств из IoT- и распределенных систем;
  • прямую корреляцию между техническими характеристиками и показателями клиентского опыта.

Расширение горизонтов наблюдаемости — от создания кода до клиентского опыта — представляет собой глубокий сдвиг от изолированного мониторинга к комплексному анализу цифрового опыта.

Путь к зрелости наблюдаемости

Обычно организации проходят несколько этапов на пути к унифицированная интеллектуальной наблюдаемости:

  1. Разрозненный мониторинг. Отдельные инструменты для инфраструктуры, приложений и пользовательского опыта с недостаточной интеграцией.
  2. Взаимосвязанный мониторинг. Базовая интеграция между инструментами, но все еще требующая значительной ручной корреляции.
  3. Базовая наблюдаемость. Консолидированные платформы, объединяющие метрики, журналы и трассировки, но не имеющие бизнес-контекста.
  4. Унифицированная интеллектуальная наблюдаемость. Целостный подход, который связывает техническую телеметрию с бизнес-результатами и обеспечивает проактивную оптимизацию.

Понимание своего текущего положения на этом пути — первый шаг к составлению плана преобразований.

Решение современных проблем, связанных с наблюдаемостью

Когда организации стремятся получить унифицированную интеллектуальную наблюдаемость, они сталкиваются с рядом проблем:

  • Объем телеметрических данных. Резкое увеличение объема телеметрических данных угрожает как контролю затрат, так и четкости сигналов.
  • Сложные, распределенные системы. Современные архитектуры, охватывающие облачные, локальные и периферийные среды, требуют всесторонней видимости.
  • Нехватка талантов. Найти инженеров с опытом работы в различных областях наблюдаемости по-прежнему сложно.
  • Согласование с бизнесом. Установление связи технических показателей с бизнес-результатами требует как культурной, так и технической эволюции.

Унифицированная интеллектуальная наблюдаемость обеспечивает основу для решения этих проблем на систематической основе, а не по отдельности.

Как пережить этот сдвиг

Организациям, которые хотят осуществить этот переход, могут помочь несколько основополагающих шагов:

  1. Аудит текущего ландшафта наблюдаемости. Начните с документирования всех ваших текущих инструментов мониторинга и наблюдаемости: кто их использует, какие данные они собирают и на какие вопросы отвечают. Определите дублирование, пробелы и точки интеграции.
  2. Определение результатов наблюдаемости. Вместо того чтобы сосредотачиваться на инструментах, определите, какие результаты вам нужны. На какие вопросы нужно ответить? Какие решения должны быть приняты? Какой пользовательский опыт должен быть защищен?
  3. Создание дорожной карты конвергенции. Составьте практическую дорожную карту консолидации, в которой будут сбалансированы насущные потребности и долгосрочная стратегия. В первую очередь сосредоточьтесь на наиболее важных точках интеграции, где кросс-доменная видимость принесет немедленные выгоды.
  4. Развитие межфункционального сотрудничества. Унифицированная наблюдаемость разрушает техническую изолированность, но требует и культурных преобразований. Создайте кросс-функциональные команды по обеспечению наблюдаемости, в которые войдут представители команд инфраструктуры, приложений, безопасности, продуктов и поддержки клиентов.
  5. Измерение не только технических показателей. При унификации подхода к наблюдаемости расширьте свои метрики, включив в них бизнес-результаты. Соедините технические показатели с клиентским опытом, коэффициентами конверсии и влиянием на прибыль, чтобы продемонстрировать всю ценность этого изменения.
  6. Рассмотрение возможности создания единой базы данных. По мере того как организации консолидируют свой подход к наблюдаемости, многие из них используют озера данных в качестве основы для унифицированных телеметрических данных. Такой подход обеспечивает неограниченное масштабирование, лучшее управление, улучшенный контроль затрат и позволяет использовать передовые возможности ИИ/МО за счет создания всеобъемлющего набора данных для обучения и анализа.

Наблюдаемость, готовая к будущему

Организации, которые сегодня создают унифицированную интеллектуальную наблюдаемость, имеют больше возможностей для внедрения новых технологий в будущем. Эта основа обеспечивает:

  • бесшовную наблюдаемость для приложений и сервисов, основанных на ИИ;
  • лучшую видимость сложных архитектур, управляемых событиями;
  • готовность к все более распределенным вычислениям на периферии;
  • адаптивность к любым изменениям в быстро меняющемся технологическом ландшафте.

Самые инновационные организации понимают, что унифицированная наблюдаемость — это не только решение сегодняшних проблем, но и создание фундамента для завтрашних инноваций.

Будущее за унифицированной наблюдаемостью

Организации, возглавляющие этот переход, уже отмечают конкурентные преимущества за счет ускорения инноваций, улучшения клиентского опыта и повышения эффективности операций. По мере того как цифровой опыт становится основным полем битвы за лояльность клиентов, способность к унифицированному анализу, а не фрагментарному мониторингу будет отделять лидеров рынка от отстающих.

Это не просто техническая трансформация — это стратегический императив для любой организации, где цифровой опыт имеет значение. Те, кто осуществит этот переход, смогут не только улучшить мониторинг, но и коренным образом изменить методы доставки, оптимизации и развития своих цифровых продуктов и услуг.