Operazioni efficienti

Esempi di modelli operativi includono “Chi lo costruisce lo gestisce” oppure l’istituzione di una pratica di ingegneria dell'affidabilità del sito. Questi e altri modelli operativi dipendono dalla comprensione delle esigenze e del contesto dell'azienda, dei clienti, degli amministratori e dei team di sviluppo.

È importante comprendere che i modelli operativi devono essere continuamente valutati, adattati e personalizzati in base alle esigenze dell’organizzazione, tenendo conto di fattori quali il settore, i requisiti normativi, le soluzioni esistenti e gli obiettivi degli utenti.

Automatizzare le operazioni comuni e di routine tramite scripting, agenti intelligenti e altri strumenti aiuta a mantenere alti livelli di servizio.

Questo principio dovrebbe estendersi a tutti i team e alle relative dipendenze per ottenere efficienza e velocità end-to-end, precisione, riduzione degli errori e agilità, oltre a garantire uniformità all’interno dell’ambiente operativo.

I team operativi hanno attualmente una grande varietà di strumenti a disposizione e possono selezionare molti strumenti “best of breed” per specifici aspetti operativi, il che può portare a una proliferazione disordinata degli strumenti se non viene gestita.

Le variazioni e l’integrazione tra gli strumenti possono creare difficoltà nell’onboarding dei membri del team, nella gestione delle licenze e dei costi e nell’agilità, oltre ad aumentare le vulnerabilità. I team operativi dovrebbero cercare costantemente di ridurre e consolidare gli strumenti e le console operative in uso.

Non tutte le soluzioni richiedono una disponibilità 24 x 7 o un tempo di risposta immediato. Le soluzioni efficienti devono supportare più livelli di servizio all’interno di un’unica soluzione e consentire che i workload siano allocati sull’infrastruttura più adatta a soddisfarne i requisiti operativi.

I livelli di servizio informeranno inoltre i team di sviluppo, affinché tengano conto delle configurazioni a livello applicativo e della strumentazione necessaria per supportare gli obiettivi aziendali, nonché un’esperienza utente positiva.

I team operativi efficienti sono multidisciplinari, ovvero contengono tutte le competenze necessarie per supportare un insieme di applicazioni. Per ottenere questa capacità è necessario considerare l’intero stack dei workload, compresi i servizi applicativi e infrastrutturali.

Le soluzioni e gli strumenti operativi devono supportare questo modello, consentendo sia l’integrazione (tra i componenti della soluzione) sia la segregazione (rispetto ad altre soluzioni) degli strumenti operativi e delle informazioni.

Molte pratiche operative sono comuni e possono essere automatizzate e rese disponibili tramite API per un accesso maggiore, ad esempio non solo creando automazioni per gestire i segreti, ma anche creando un'API persistente per eseguire le operazioni di gestione dei segreti.

Questo approccio si estende all’onboarding di nuove capacità e alla loro integrazione in workflow dinamici. Questo può sia standardizzare le procedure, sia ridurre i tempi di attesa tra i team.

Ogni applicazione cloud, con il proprio team amministrativo o di SRE, tenderà ad adottare o sviluppare una soluzione di monitoraggio. Per ridurre al minimo i piani di controllo, i team operativi dovrebbero preferire la collaborazione con un team di strumenti centralizzato, al fine di adottare una soluzione di monitoraggio centralizzata.

Consolidare centralmente i log di sistema, degli eventi e delle applicazioni semplifica notevolmente il monitoraggio operativo e la diagnosi dei problemi, riducendo il numero di sorgenti e posizioni di log che il personale operativo deve monitorare e gestire. Ciò consente ai team di impostare sistemi di monitoraggio completi per raccogliere e analizzare continuamente le metriche e i log dei vari componenti del sistema. Questi sistemi inviano avvisi quando gli SLI si discostano dai valori accettabili, permettendo agli ingegneri o ai processi automatizzati di reagire rapidamente ai segnali rilevanti.

Il vecchio modello ‘break-fix’ non è più efficace negli ambienti IT moderni, in cui crescono le aspettative dei clienti, le soluzioni multi-cloud sono sempre più diffuse e il personale esperto a disposizione è limitato. Gli strumenti di Artificial Intelligence Assisted Operations (AIOps) aiutano i team operativi a mantenere la disponibilità, le prestazioni e la sicurezza dei propri ambienti, consentendo di individuare e risolvere rapidamente i problemi potenziali o in corso.

L'adozione di AIOps è resa possibile da attività chiave tra cui:

• Raccolta di dati attraverso processi operativi come incidenti, problemi e cambiamenti
• Addestramento dei modelli allineato a SLO e SLI
• Rilevamento e triage automatici tra servizi individuali e integrati
• Risposta e correzione automatizzate per abilitare i sistemi autoriparanti
• Feedback e apprendimento continuo

Le specifiche e la configurazione dell'infrastruttura sono gestite come il codice, ovvero utilizzando strumenti di provisioning automatico per abilitare la gestione della configurazione e garantire la coerenza dell'infrastruttura tra le diverse distribuzioni.

Una configurazione coerente dell'infrastruttura tramite il codice garantisce ambienti riproducibili durante i cicli di vita SLDC e le distribuzioni tra diversi ambienti.

Questo approccio offre benefici chiave, tra cui:

• Governance, verificabilità e controllo delle versioni utilizzando sistemi come Git
• Supporto della collaborazione e possibilità di annullare le modifiche quando necessario
• Automazione e velocità nella fornitura e gestione delle risorse
• Scalabilità in base a soglie e trigger
• Possibilità di riutilizzo tra team e progetti

I team di prodotto collaborano con gli stakeholder per definire gli Obiettivi di livello di servizio (SLO) e gli Indicatori di livello di servizio (SLI) che misurano la resilienza e l’erogazione di un servizio. Gli SLI possono avere una relazione molti a uno con gli SLO, che utilizzano metriche misurabili come latenza, tassi di errore e tempo di attività, per raggiungere gli obiettivi stabiliti.

La creazione di SLO e SLI offre benefici fondamentali, tra cui:

• Obiettivi misurabili per garantire che i team abbiano traguardi chiari e ben definiti
• Focalizzazione sull’utente, basata sulle aspettative aziendali e sull’esperienza dell’utente
• Misurazione quantificabile che consente una valutazione e un’analisi oggettiva
• Linee guida per allinearsi alla qualità dei servizi quando si utilizzano fornitori esterni
• Misurazione comune tra i team (sviluppo, operazioni, business)

È necessario sviluppare costantemente procedure che definiscono ruoli, responsabilità, canali di comunicazione e percorsi di escalation durante processi chiave quali la gestione di incidenti, cambiamenti e problemi. Queste procedure garantiscono un utilizzo funzionale, sicuro, scalabile ed economico delle risorse cloud.

Le procedure comuni per le operazioni cloud includono:

• Il provisioning e l'implementazione si basano su modelli predefiniti di Infrastructure as Code
• Monitoraggio e avvisi per notificare ai team il superamento di soglie o parametri dello stato di salute
• Backup regolare di dati e configurazioni per supportare piani di recupero robusti e tempestivi
• Monitoraggio dell'utilizzo delle risorse e identificazione delle opportunità di ottimizzazione dei costi
• Test regolari di disaster recovery per convalidare l'efficacia dei piani di ripristino
• Analisi delle tendenze di utilizzo e crescita per prevedere il fabbisogno di risorse
• Sviluppo di piani di risposta agli incidenti per affrontare eventi critici come interruzioni e violazioni

L'implementazione e la gestione di procedure ben definite include simulazioni di processo per emulare gli scenari e garantire che i team siano adeguatamente preparati a operare tra squadre con qualità ed efficienza.

Dopo un incidente imprevisto, i team conducono analisi e indagini senza attribuire colpe, per identificare i fattori che hanno contribuito all'incidente, le cause principali e l’efficacia della risposta. A questo segue una soluzione digitalizzata e/o automatizzata per prevenire incidenti simili in futuro.

Questa pratica prevede revisioni e perfezionamenti periodici attraverso insight basati sui dati, analisi post-incidente e feedback dagli stakeholder. Inoltre, via via che i servizi vengono integrati e incorporati negli ambienti, l'integrazione con le soluzioni automatizzate esistenti è fondamentale per mantenere un approccio proattivo.

Questo garantisce che i processi non rimangano statici, bensì si evolvano per soddisfare obiettivi, requisiti e sfide aziendali in continua evoluzione.

È necessario collaborare con i team di sicurezza per garantire che le misure di sicurezza siano integrate nei processi di sviluppo, implementazione e manutenzione.

Questo include l'approccio "shift-left" della sicurezza e dei cicli di vita dello sviluppo del software (SDLC), con particolare attenzione all'implementazione delle policy attraverso soluzioni codificate e automatizzate.

Una collaborazione costante con la sicurezza garantisce che i workload implementati rimangano allineati alle policy dinamiche dell'organizzazione e agli obiettivi aziendali. Altri processi includono l'impiego di valutazioni regolari della sicurezza, l'integrazione della gestione delle vulnerabilità e l'avvio di controlli periodici della conformità.