Frédéric Kunegel, Regional Vice President, South di Riverbed Technology, spiega come l’observability offra ora un approccio più coerente allo Shift Left.
Con l’aumento dei tassi di interesse e una recessione all’orizzonte, la maggior parte del comparto tecnologico ha subito un calo significativo degli investimenti. Tuttavia, alcune aree continuano ad avere un’ottima possibilità di crescita. Una recente indagine IDC ha rilevato che la metà degli intervistati prevede un aumento dei budget destinati all’observability nei prossimi anni. Questo perché l’observability facilita lo Shift Left.
L’importanza di un approccio più coerente allo Shift Left
Un concetto originariamente utilizzato in DevOps in riferimento ai test precoci e ricorrenti per prevenire i problemi, che ora è stato adottato più ampiamente in NetOps e Service Desk. Laddove un tempo ci si affidava a soluzioni automatizzate per realizzare lo Shift Left, la Unified Observability offre ora un approccio più coerente, consentendo alle aziende di prosperare in condizioni difficili.
Una migliore cultura aziendale
Tradizionalmente, l’obiettivo primario dello Shift Left è incentrato sul potenziamento del software, su affidabilità e prestazioni, su scalabilità e rafforzamento della sicurezza. Ma i vantaggi che può offrire NetOps sono molti di più, poiché migliora le prestazioni e la produttività dei dipendenti a tutti i livelli. Il che, a sua volta, crea una migliore cultura aziendale e aumenta la customer satisfaction. E per le molte organizzazioni che gestiscono quantità di dati in crescita esponenziale, aiuta a gestire infrastrutture sempre più complesse.
Unified Observability
L’utilizzo della Unified Observability per lo Shift Left aiuta le aziende che desiderano reindirizzare il personale IT da lavori di routine a progetti più strategici come l’ottimizzazione dell’infrastruttura o la modellazione predittiva. Quindi, se da un lato i test Shift Left migliorano le prestazioni della rete, dall’altro consentono alle aziende di raggiungere i propri obiettivi, dando ai responsabili IT senior la possibilità di concentrarsi sulle attività di business.
Massimizzare i vantaggi dei runbook
La maggior parte delle aziende dipende da professionisti altamente qualificati per identificare e risolvere i problemi IT. Tuttavia, questi professionisti, già rari e costosi, stanno diventando ancora più difficili da trovare. Perché i lavoratori più anziani vanno in pensione e le nuove generazioni non hanno le competenze necessarie.
Il problema si aggrava con la crescita dell’infrastruttura IT, che porta con sé un numero crescente di incidenti o guasti di sistema. Gli esperti sono costretti a mantenere la tecnologia in funzione prima ancora di considerare le attività strategiche, che sono quelle in cui i loro sforzi sarebbero meglio indirizzati. In generale, l’intera azienda ne risente, perché molti membri del team sono costretti a concentrarsi sulla risoluzione dei problemi.
L’observability offre un approccio più coerente allo Shift Left
Le piattaforme di observability offrono una soluzione Shift Left codificando l’esperienza e la conoscenza del dominio degli esperti all’interno di runbook automatizzati, consentendo di mantenere facilmente le competenze chiave. La conoscenza dei problemi e delle soluzioni da parte degli alti dirigenti può essere inserita in guide che possono essere trasformate in flussi di lavoro personalizzati in base alle esigenze dell’azienda. Grazie a questi runbook, le aziende possono risolvere i problemi più rapidamente, riducendo la pressione sugli esperti. E offrendo inoltre al personale IT più giovane l’opportunità di imparare e crescere più rapidamente nel proprio ruolo.
Ridurre efficacemente lo stress da alert
Il personale IT è spesso sommerso da alert di monitoraggio. Tanto che molti li disattivano e aspettano di essere contattati. Il problema è che non solo gli alert sono troppi, ma tendono anche a fornire pochissime informazioni sul luogo in cui si è verificato un guasto, su cosa è andato storto o su cosa è necessario fare per risolverlo. Ciò rende quasi impossibile individuare gli eventi realmente critici, a meno che non si decida di indagare manualmente su ogni avviso, compito che richiede molto tempo.
Una risposta più rapida
Le piattaforme di Observability ricorrono all’intelligenza artificiale (AI) e al machine learning (ML) per correlare i problemi che interessano l’azienda. Le piattaforme utilizzano anche runbook precostituiti per eseguire indagini automatizzate e a basso codice per raccogliere prove, contestualizzare eventi e stabilire priorità. Automatizzando l’identificazione dei problemi, il personale IT, sia junior che senior, può rispondere più rapidamente ai problemi e tornare a svolgere attività che producono valore.
L’observability nella pratica
Le aziende apprezzano da tempo i tool di monitoraggio tradizionali, e a ragione ma la verità è che questi hanno funzionalità limitate. Si affidano a metriche basate su idee predefinite di potenziali criticità. Con l’observability, invece, il team IT può esplorare gli eventi sconosciuti o non visti in precedenza, cercando in modo proattivo di salvaguardare la propria infrastruttura.
Elaborare un approccio più coerente allo Shift Left
L’observability facilita anche la raccolta di dati da strumenti differenti e la loro analisi con l’AI e il ML per una miglior contestualizzazione. Unendo monitoraggio, visibilità e automazione, è in grado di esaminare efficacemente l’output di sistema per stabilirne lo stato e identificare informazioni utili. Con la Unified Observability, le aziende acquisiscono dati totalmente attendibili su transazioni, pacchetti e workflow in tutta l’azienda. Queste informazioni migliorano la risoluzione dei problemi in numerose aree, dai colli di bottiglia nei flussi di lavoro agli attacchi informatici, ad esempio. In questo modo, tutti i settori dell’organizzazione, possono beneficiare dei vantaggi della filosofia Shift Left.
Meno ticket del service desk
L’observability può migliorare il tempo medio di risoluzione (MTTR) e i tassi di risoluzione di primo livello. Fornendo indagini con un solo clic sui problemi dei dispositivi client, di rete o di componenti di backend per identificare la fonte dei ritardi. Inoltre, può identificare le cause e supportare le risoluzioni analizzando le caratteristiche comuni degli utenti che riscontrano le stesse problematiche. In genere, le organizzazioni che utilizzano l’observability hanno il 15% in meno di ticket del service desk e riducono l’MTTR del 24%.
Perché privilegiare l’automazione è fondamentale
Gli ambienti IT continueranno a crescere sia per dimensioni che per complessità. Attualmente, includono ogni aspetto, dai data center on-premise, ai cloud multipli (pubblici, privati, ibridi), ai dispositivi mobili e remoti, fino al numero crescente di postazioni edge e di dispositivi IoT. Ma i team che si occupano di questi ambienti non possono stare al passo con questa escalation. Oggi, l’automazione intelligente è l’unico approccio alla questione.
Individuare e correggere gli errori
Con le piattaforme di observability, le aziende ottengono le capacità di automazione avanzata di AI e ML, tecnologie che riducono il tempo necessario per individuare e correggere i problemi, raccogliendo informazioni da una serie di fonti in tutta l’azienda, correlandole e determinando le cause, attingendo a runbook non codificati elaborati utilizzando competenze IT senior. In quanto tali, sono una componente fondamentale per vincere la battaglia contro il ripetersi ininterrotto degli alert di monitoraggio. È necessario assicurarsi che solo i problemi critici siano affidati all’intervento umano.
Sfruttare al meglio lo Shift Left
È chiaro che l’approccio Shift Left migliora la qualità del software, la sicurezza e, in ultima analisi, le prestazioni aziendali, spostando i processi chiave nella fase iniziale dello sviluppo. Tuttavia, gli ambienti IT di oggi sono cresciuti in portata e complessità al punto che la visibilità olistica dell’infrastruttura e gli strumenti di analisi avanzata sono diventati un must. Con la Unified Observability, lo Shift Left diventa più efficace. Questi strumenti ottimizzano la raccolta e l’analisi dei dati, riducendo il MTTR e consentendo agli esperti IT di concentrarsi sulle attività che accelereranno la digital transformation e massimizzeranno le performance economiche dell’azienda.
