Sfatare i miti sull’osservabilità – Parte 5: È possibile creare un sistema osservabile senza un’automazione basata sull’osservabilità

Nella nostra serie di blog, finora abbiamo sfatato i seguenti miti sull’osservabilità:

In questo post affronteremo un altro errore che limita il potenziale dell’osservabilità: ovvero che sia possibile creare un sistema osservabile senza osservabilità guidata dall’automazione.

Perché questo è un mito?

L’idea che sia possibile creare un sistema osservabile senza l’automazione basata sull’osservabilità è un mito perché sottovaluta il ruolo vitale che l’automazione basata sull’osservabilità gioca nelle moderne operazioni IT.

Negli ambienti complessi e dinamici di oggi, gli approcci manuali tradizionali non riescono a fornire l’agilità, la precisione e la scalabilità richieste dalle pratiche di Site Reliability Engineering (SRE) e DevOps.

L’automazione basata sull’osservabilità sfrutta le informazioni in tempo reale derivanti dal monitoraggio e dai dati di telemetria per informare i processi di automazione intelligente. Questa sinergia consente ai team di rilevare anomalie, prevedere problemi e rispondere in modo proattivo, garantendo disponibilità e affidabilità continue del servizio. Automatizzando le risposte agli incidenti, la scalabilità delle risorse e gli aggiustamenti della configurazione, le organizzazioni possono semplificare le operazioni, ridurre l’errore umano e ottenere l’iterazione e l’implementazione rapide essenziali per le filosofie SRE e DevOps.

Fatto: l’automazione gioca un ruolo cruciale nell’osservabilità (e in qualsiasi organizzazione IT moderna)

I reparti IT ad alte prestazioni tendono a rilasciare software con maggiore frequenza e cercare di tenere il passo manualmente non è né sostenibile né scalabile. La varietà della tecnologia in uso significa anche che non avrete sempre a disposizione un esperto in materia (PMI) per assistervi nell’impostazione e nella configurazione di nuove applicazioni. Il fatto è che la configurazione e l’installazione automatizzate eliminano gli errori manuali, riducono i tempi di implementazione e migliorano la coerenza tra ambienti diversi.

L’automazione semplifica il processo di analisi delle cause principali con algoritmi di apprendimento automatico, tecniche di rilevamento delle anomalie e analisi predittive e aiuta a identificare modelli e anomalie che gli operatori umani potrebbero non notare. L’analisi automatizzata riduce il tempo necessario per individuare la causa principale e migliora la precisione del rilevamento, portando a tempi di risoluzione più rapidi. Di seguito sono riportati alcuni vantaggi forniti dall’automazione:

• Approfondimenti in tempo reale: Molte attività di osservazione e monitoraggio richiedono analisi in tempo reale per rilevare problemi e rispondere tempestivamente. L’osservazione manuale non può eguagliare la velocità e la precisione dei sistemi automatizzati nell’identificazione di anomalie e degrado delle prestazioni in tempo reale.
• Errore umano ridotto: L’osservazione manuale introduce un rischio maggiore di errore umano. L’osservazione e l’interpretazione manuale dei dati può portare a incoerenze e sviste, facendo potenzialmente trascurare problemi critici.
• Efficacia dei costi: L’osservazione manuale può richiedere personale dedicato, con conseguente aumento dei costi di manodopera. L’automazione, una volta impostata, può funzionare in modo continuo ed efficiente senza incorrere in spese aggiuntive in termini di risorse umane.
• Dati storici e tendenze: I sistemi automatizzati possono archiviare e analizzare in modo efficiente i dati storici, consentendo l’analisi delle tendenze e il riconoscimento dei modelli. Queste informazioni sono vitali per la pianificazione della capacità e l’ottimizzazione delle prestazioni.
• Integrazioni: L’automazione consente una facile integrazione con vari strumenti e piattaforme, facilitando un ecosistema di osservazione più completo e coeso. Questo livello di integrazione è difficile da raggiungere attraverso sforzi manuali.

L’approccio di IBM all’osservabilità aziendale

La soluzione di osservabilità di IBM, IBM Instana, è creata appositamente per il cloud-native e progettata per fornire automaticamente e continuamente dati ad alta fedeltà (granularità di un secondo e tracce end-to-end) nel contesto delle dipendenze logiche e fisiche tra dispositivi mobili, web, applicazioni e infrastrutture.

I nostri clienti sono stati in grado di ottenere risultati tangibili utilizzando l’osservabilità in tempo reale.

“Il nostro team è in grado di dedicare più tempo alle nuove funzionalità e alla pianificazione della roadmap invece di eliminare bug tutto il giorno.” – Eddie Castillo, responsabile marketing, ExaVault Inc.

Il team ha inoltre notato che da quando ExaVault ha iniziato a utilizzare Instana, il tempo medio di risoluzione (MTTR) per i bug che incidono sui clienti è diminuito del 56,6%. Inoltre, i rallentamenti e i tempi di inattività della piattaforma sono diminuiti sostanzialmente. Prima il tempo di attività era del 99,51% e ora è del 99,99%. “Stiamo raggiungendo l’obiettivo che ci eravamo prefissati”, spiega Fite. “Il motivo per cui siamo riusciti a farlo è che abbiamo avuto una migliore visibilità dei nostri problemi.”

“Apprezziamo la semplicità di implementazione e manutenzione dell’agente. Non ci sono costi operativi” –Grégory Schiano, Direttore Tecnico, Altissia

Se desideri migliorare le tue pratiche di osservabilità con visibilità dell’intero stack e la capacità di monitorare le tue dipendenze cloud in tempo reale, ti invitiamo a richiedere una demo.

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Qual è il prossimo

Tieni gli occhi aperti per il nostro prossimo post sul blog, in cui sveleremo un altro mito diffuso: “L’osservabilità riguarda una parte del tuo stack”.