По мере того как организации продолжают внедрять облачные сервисы, сложность их технологических стеков значительно возрастает, но каково ее реальное влияние? Ответ на этот вопрос призван дать новый отчет компании Dynatrace «The state of observability 2024», сообщает портал ITPro Today.
Отчет основан на опросе 1300 CIO и технологических руководителей и показывает, что мультиоблачные среды и нативные облачные архитектуры обеспечивают быструю трансформацию и инновации, но при этом порождают взрывной рост данных, управлять которым ИТ-командам становится все сложнее.
Согласно исследованию, 88% организаций столкнулись с ростом сложности за последние 12 месяцев, при этом средняя мультиоблачная среда охватывает 12 различных платформ и сервисов. Такая тенденция не только усложняет процесс предоставления клиентам качественных, но и усложняет защиту приложений.
«Более половины организаций — 51% — заявили, что сложность их технологического стека будет продолжать расти, что удивительно, поскольку это подчеркивает необходимость обучения, связанного с принятием подхода, ориентированного на платформу», — говорит Джей Ливенс, старший директор по маркетингу продуктов Dynatrace.
Борьба за то, чтобы успевать за данными
Одной из наиболее серьезных проблем, с которыми сталкиваются организации, является огромный объем данных, генерируемых нативными облачными технологическими стеками.
Согласно отчету, 86% технологических руководителей утверждают, что эти стеки генерируют огромное количество данных, которыми люди не в состоянии эффективно управлять. Чтобы справиться с этим потопом данных, организации используют в среднем 10 различных инструментов мониторинга и наблюдаемости для управления приложениями, инфраструктурой и пользовательским опытом. Однако 85% технологических руководителей утверждают, что рост числа инструментов, платформ, панелей мониторинга и приложений, на которые они полагаются, только усугубляет сложность управления мультиоблачной средой.
В условиях, когда организации борются с растущей сложностью и объемами данных, традиционные подходы к управлению журналами и аналитике оказываются неадекватными. Так, 81% технологических руководителей утверждают, что ручные подходы не справляются с темпами изменений в их технологическом стеке и объемах данных, которые он производит. Это не только мешает им извлекать из данных ценные инсайты, но требует от команд тратить на обслуживание инструментов мониторинга и подготовку данных для анализа время, которое можно было бы потратить на инновации.
Лучшие практики для улучшения наблюдаемости
Существует несколько способов, которые организации могут применить для управления растущей сложностью своих мультиоблачных сред.
По словам Ливенса, организации начинают унифицировать инструменты мониторинга и автоматизировать некоторые задачи, чтобы адаптироваться к сложности мультиоблачных сред, однако исследование показало, что управление этой сложностью по-прежнему сопряжено со значительными трудностями. Для решения этих проблем и повышения эффективности бизнеса необходимы передовые возможности искусственного интеллекта, аналитики и автоматизации.
Для преодоления проблем, связанных с облачными технологиями, организации обращаются к AIOps. Согласно отчету, 72% организаций внедрили AIOps для снижения сложности управления мультиоблачной средой. Однако 97% технологических руководителей утверждают, что вероятностные методы машинного обучения ограничивают ценность AIOps из-за ручного труда, необходимого для получения достоверных инсайтов.
«Хотя AIOps является важной практикой, она опирается на вероятностные методы, которые могут быть неточными и отнимать много времени на реализацию, — говорит Ливенс. — Я надеюсь, что все больше организаций примут на вооружение зрелые стратегии ИИ, аналитики и автоматизации, чтобы преодолеть сложность современных технологических стеков. Таким образом, они смогут сократить объем ручного труда и оптимизировать операции, предоставив командам возможность уделять больше времени инновациям и меньше — рутинным задачам по обслуживанию».