Cos'è l'observability aziendale?

L'observability aziendale allinea le operazioni IT con obiettivi aziendali più ampi. Le aziende devono raccogliere, monitorare e analizzare continuamente i dati provenienti da una serie di fonti, tra cui l'infrastruttura, le applicazioni software, le interazioni con i clienti e gli eventi aziendali.

A differenza delle pratiche di monitoraggio tradizionali, che si limitano a segnalare i problemi e a riferire su metriche di prestazioni predefinite, le strategie di observability aziendale integrano e correlano i dati provenienti da tutta l'organizzazione per creare una visione completamente contestualizzata e completa delle operazioni aziendali. Con gli strumenti di observability aziendale, i team possono prevedere interruzioni e problemi di manutenzione, automatizzare la correzione dei workflow quando sorgono problemi e offrire suggerimenti per ottimizzare le interazioni con i clienti.

Di conseguenza, le soluzioni di observability aziendale permettono alle imprese di trasformare dati operativi non elaborati in business intelligence fruibile, consentendo ai leader di ottimizzare i processi aziendali, migliorare i percorsi dei clienti e prendere decisioni basate sui dati in tempo reale.

Le aziende moderne e le loro reti informatiche sono complesse, con flussi di traffico dinamici, architetture distribuite, applicazioni cloud-native e team aziendali distribuiti geograficamente.

L'observability è nata come disciplina formale per aiutare le organizzazioni a ottenere maggiori insight sui loro intricati sistemi IT. L'observability aziendale applica i principi e le pratiche dell'observability IT all'intera azienda, con l'obiettivo di garantire che le risorse IT, le strategie operative e le priorità del team siano tutte orientate al raggiungimento degli obiettivi aziendali generali.

Il termine "observability" deriva dalla teoria del controllo, una teoria ingegneristica che si occupa dell'automazione del controllo dei sistemi dinamici (ad esempio, la regolazione del flusso d'acqua attraverso un tubo in base al feedback di un sistema di controllo del flusso).

Nell'IT, l'observability fornisce una visibilità approfondita sui moderni stack tecnologici distribuiti per individuare e risolvere i problemi in modo automatizzato e in tempo reale. Più un sistema è osservabile, più rapidamente e accuratamente i team IT possono determinare la causa sottostante dei problemi di rete e delle prestazioni delle applicazioni, spesso senza ulteriori test o codifica.

Le informazioni di observability aiutano le organizzazioni a prendere decisioni informate, anticipare le esigenze future, allocare le risorse in modo più efficiente e rafforzare le difese della cybersecurity. Consentono alle aziende di adattarsi alle esigenze di rete in evoluzione e di gestire con sicurezza la propria infrastruttura digitale, anche con l'evoluzione delle condizioni.

L'observability aziendale porta gli approcci di observability a un livello superiore. Mentre l'observability tradizionale si occupa principalmente del livello tecnico, l'observability aziendale integra segnali tecnici con metriche aziendali in tempo reale, come ricavi, conversioni, tassi di abbandono e esperienza del cliente. Consente ai leader e ai team aziendali di determinare se i sistemi IT funzionano in modo ottimale e di capire come lo stato di salute del sistema IT influisce sui risultati di core business.

Le strategie di observability e le soluzioni sono tipicamente personalizzate per adattarsi alle esigenze di ciascuna organizzazione, ma tendono a includere alcuni processi e caratteristiche chiave, tra cui:

I KPI (valori quantitativi che indicano i progressi verso gli obiettivi di prestazioni) aiutano a definire gli obiettivi aziendali che gli sforzi di observability dovrebbero supportare.

In termini specifici di observability, i KPI aiutano ad allineare le priorità strategiche dell'azienda, come l'aumento delle vendite o la massimizzazione della soddisfazione dei clienti, con gli stakeholder sia aziendali che tecnici.

Per massimizzare la soddisfazione del cliente, ad esempio, l'azienda potrebbe utilizzare il net promoter score (NPS) come KPI aziendale e il tempo medio di riparazione (MTTR) come KPI tecnico. L'NPS consente alle aziende di misurare quanto è probabile che i clienti raccomandino l'azienda ad altre persone, e l'MTTR monitora il tempo medio impiegato dai team IT per gestire incidenti e richieste di servizio inviate dagli utenti finali.

Determinare i KPI appropriati di solito comporta l'identificazione dei processi, del workflow e delle pipeline di dati sottostanti che influenzano direttamente questi obiettivi. Stabilire i KPI consente ai team di tracciare un percorso chiaro dagli obiettivi di alto livello ai sistemi tecnici e alle azioni concrete che rendono tali obiettivi raggiungibili.

Per raggiungere l'observability, le aziende devono raccogliere enormi quantità di telemetria (da applicazioni, server, database e microservizi) e dati aziendali per una visibilità completa delle prestazioni aziendali.

La telemetria si riferisce alle metriche, ai log e alle tracce che costituiscono i "pilastri dell'observability". Le metriche sono misurazioni quantitative non elaborate, derivate o aggregate che riguardano le prestazioni e lo stato di salute del sistema (ad esempio, di un server o di un'API), in intervalli di tempo specifici.

I log sono registri testuali con timestamp che riportano ogni evento e azione che avviene all'interno della rete. Forniscono informazioni granulari su ciò che è accaduto, quando si è verificato e dove all'interno della rete, creando un contesto prezioso per la risoluzione dei problemi, il debug e l'analisi forense.

Le tracce catturano il flusso di dati attraverso la rete, fornendo insight in tempo reale sul percorso e sul comportamento dei pacchetti mentre attraversano più dispositivi e sistemi. Le tracce consentono ai team IT e DevOps di visualizzare l'intero percorso di una transazione, end-to-end, aiutando a individuare ritardi ed errori di routing all'interno di ambienti complessi e multilivello.

Metriche aziendali personalizzate completano il set di dati acquisendo KPI specifici per prodotto o dominio (tassi di iscrizione, ad esempio) da data warehouse, piattaforme di pianificazione delle risorse aziendali (ERP) e di customer relationship management (CRM), ticket di supporto clienti e sistemi per punti vendita(POS), tra le altre fonti.

Questi segnali vanno oltre lo stato di salute tecnica, integrando il contesto aziendale direttamente nei workflow di observability, aiutando i team a monitorare, correlare e ottimizzare le azioni che guidano l'impatto aziendale.

La contestualizzazione dei dati arricchisce le metriche, i registri e le tracce IT e aziendali fornendo informazioni aggiuntive sull'ecosistema aziendale e di rete (ad esempio, topologia, ruoli dei dispositivi e dipendenze delle applicazioni). Senza contesto, i dati non elaborati non hanno alcun significato attuabile.

Il contesto consente ai team IT di correlare eventi di rete con applicazioni specifiche, utenti e processo decisionale, eliminando i silos, facilitando la risoluzione mirata dei problemi e consentendo un processo decisionale informato.

Per esempio, un forte calo delle vendite mensili, preso di per sé, potrebbe essere allarmante. Ma la contestualizzazione aiuta le aziende a capire come le tendenze del traffico, gli eventi regionali e i benchmark influenzino i dati di vendita. Se il calo coincide con un fine settimana festivo in cui i clienti in genere si spostano fuori città, può indicare che il calo delle vendite è una fluttuazione temporanea, ma inevitabile, anziché un problema sistemico che richiede una soluzione mirata.

Nella fase di analisi, le piattaforme di observability aggregano e correlano dati di telemetria e dati sulle prestazioni provenienti da tutta l'azienda.

La correlazione collega i punti tra metriche, registri, tracce e dati contestuali per presentare una visione olistica dell'ambiente IT e dell'azienda. Aiuta i team IT a identificare le relazioni tra gli eventi e tra i diversi livelli aziendali, rivelando i modelli sottostanti che determinano i risultati operativi e aziendali.​

Collegare punti dati apparentemente non correlati tramite correlazione consente anche un'analisi più rapida delle cause principali e risposte più efficaci a problemi di rete e sfide aziendali. La correlazione può, ad esempio, aiutare i team aziendali e DevOps a rintracciare i fallimenti IT a cascata fino a decisioni aziendali specifiche.

Immaginiamo che il nuovo sistema di gestione dei bagagli di un grande aeroporto si guasti. Gli strumenti di observability aziendale possono ricondurre il guasto alla decisione dei dirigenti aeroportuali di automatizzare completamente la gestione dei bagagli in tutti i terminal aeroportuali senza implementare un sistema centralizzato di controllo delle modifiche per il software di tracciamento dei bagagli né istituire un processo decisionale centralizzato per l'esecuzione della strategia di automazione.

In particolare, diversi team secondari in tutto l'aeroporto, che fanno capo a diversi responsabili, prendono decisioni contrastanti sulla gestione dei bagagli. L'ecosistema decentralizzato ha permesso di accumulare migliaia di discrepanze nel software di tracciamento, che hanno portato a migliaia di problemi di bagagli mal indirizzati e persi.

Le tecnologie di machine learning (ML) e di intelligenza artificiale (AI) svolgono un ruolo significativo nel processo di analisi.

Gli strumenti di observability basati su AI consentono l'analisi continua di set di dati di telemetria di grandi dimensioni provenienti da data center on-premise e ambienti cloud, fornendo una maggiore visibilità sull'attività di rete.

I team possono anche sfruttare gli algoritmi di ML per aiutare le soluzioni di observability ad apprendere le baseline operative, rilevare anomalie, prevedere guasti e fornire indicazioni per la correzione. Queste funzionalità consentono alle aziende di prevedere potenziali problemi prima che causino interruzioni operative o influiscano sull'esperienza utente.

Gli strumenti di observability spesso forniscono dashboard e strumenti di visualizzazione che presentano dati complessi in un formato intuitivo. Visualizzazioni come mappe di calore e diagrammi del flusso di dati possono aiutare i team a valutare rapidamente i sistemi IT e i progressi verso gli obiettivi aziendali.

Gli avvisi sono notifiche automatiche attivate da condizioni o soglie specifiche. Molte soluzioni di observability forniscono addirittura meccanismi di avviso basati su AI che possono distinguere tra incidenti critici e anomalie minori, riducendo lo stress da avvisi e aiutando i team aziendali e IT a concentrarsi sui problemi più significativi.

L'observability aziendale consente alle aziende di ottenere insight granulari e fruibili su come ottimizzare gli ambienti e le operazioni IT parallele e alla base dei processi aziendali. Può rivelarsi preziosa per una serie di casi d'uso, tra cui:

• Miglioramento dei processi decisionali. Le pratiche di observability aziendale forniscono ai team aziendali dati rilevanti in tempo reale (invece di report obsoleti), permettendo alla leadership di rimanere agile e prendere decisioni aziendali basate sui dati.

• Maggiore efficienza operativa. L'observability automatizza il reporting sulle prestazioni aziendali, consentendo una misurazione granulare dei processi aziendali e aiutando i team a ottimizzare le operazioni.

• Rilevamento proattivo delle anomalie e risoluzione dei problemi. I flussi di dati di observability continui aiutano le aziende a individuare in modo proattivo anomalie e colli di bottiglia nelle prestazioni e a identificare le opportunità di miglioramento, prima che le inefficienze influenzino i risultati economici.

• Analisi approfondita della causa principale. Gli strumenti avanzati di analytics observability forniti aiutano i team a capire il "perché" alla base degli ITOP e dei problemi di prestazioni aziendali, consentendo una risoluzione più rapida dei problemi e riducendo i tempi di inattività del sistema.

• Innovazione più rapida. Gli insight di observability aiutano i leader e i team a concentrarsi sulla crescita e sull'innovazione, invece di combattere i problemi operativi, in modo che le aziende possano innovare più velocemente e lanciare nuovi prodotti con maggiore sicurezza.

• Miglioramento dell'esperienza del cliente. Rilevando in tempo reale le difficoltà dei clienti e i problemi di transazione, le aziende possono risolvere i problemi rapidamente con quasi nessuna interruzione dell'esperienza e massimizzare la customer retention.