Il livello di resilienza dà un vantaggio alle aziende prima del boom delle app di AI

Che siate pronti o no, è in arrivo un nuovo boom di app. Nei prossimi tre anni, vedremo la creazione di un miliardo (sì, un miliardo) di nuove applicazioni... e questo grazie all'AI generativa.

L'AI generativa accelera lo sviluppo di app attraverso la generazione di codice AI e l'automazione di altre fasi, inclusa, in particolare, la generazione di casi di test utilizzati per verificare la funzionalità, un processo tradizionalmente molto lungo.

Gli strumenti e gli ambienti di sviluppo basati sull'AI stanno aiutando gli sviluppatori di app a lavorare meglio, semplificando le attività ordinarie e liberando larghezza di banda per una maggiore innovazione.

Tuttavia, in mezzo all'attesa, è bene mettere in guardia le aziende: più nuove app vengono incorporate nei workflow quotidiani, maggiori sono i rischi che si corrono se qualcosa va storto.

Nello sviluppo del software, un'applicazione resiliente si riprende rapidamente da interruzioni o guasti imprevisti, con un impatto minimo o nullo sulla produttività.

Ma in che modo le aziende possono valutare se le applicazioni sono resilienti?

La risposta sta nei requisiti non funzionali, o NFR. A differenza dei requisiti funzionali, che si riferiscono a ciò che un sistema deve fare, i requisiti non funzionali sono criteri per le prestazioni e le funzionalità di un sistema. 

Quando si valuta la resilienza delle applicazioni, sono sei i tipi di NFR che contano di più:

• Manutenibilità: quanto è facile eseguire la manutenzione di un'app tramite modifiche. Strategie come la progettazione modulare, i test automatizzati, l'integrazione e l'implementazione continue (CI/CD), il controllo della versione e il refactoring regolare migliorano la manutenibilità.

• Observability: la capacità di valutare lo stato interno di un app sulla base dei suoi output esterni. L'observability delle app può essere ottenuta attraverso approcci quali la registrazione, il tracciamento distribuito e l'uso di strumenti di monitoraggio.

• Recuperabilità: quanto velocemente e facilmente un'app può essere riportata a uno stato completamente operativo. L'elevata recuperabilità si può ottenere attraverso strategie come il backup regolare dei dati, la definizione della ridondanza del sistema e l'implementazione di processi di test e ripristino.

• Disponibilità: la proporzione di tempo (ad esempio una percentuale di un anno) in cui un'app o un altro sistema è operativo e accessibile per l'uso. Strategie come il bilanciamento del carico, una manutenzione regolare e il failover (trasferimento dei carichi di lavoro da un sistema primario guasto a uno secondario funzionante) aiutano le app a raggiungere un'elevata disponibilità.

• Usabilità: quanto è facile da usare e intuitiva un'applicazione. L'usabilità di un app può essere migliorata attraverso approcci di progettazione incentrati sull'utente che assicurino che le interfacce siano semplici, coerenti e accessibili.

• Scalabilità: la capacità di un app di gestire workload aumentati in modo efficiente. Le strategie comuni per aumentare la scalabilità includono il ridimensionamento orizzontale e verticale, il caching, il bilanciamento del carico e l'uso di microservizi.

Comprendere i principali requisiti non funzionali è solo metà della battaglia: l'altra è l'attuazione di misure per tracciare gli NFR.

Oggi, molte aziende lavorano alla cieca, senza alcuna visibilità o con una visibilità parziale sul proprio stato di resilienza. Ad esempio, in un caso recente, un utente finale ha provato ad accedere a un'applicazione basata su cloud che mostrava una disponibilità di "cinque 9", cioè disponibile al 99,999% in un determinato periodo di tempo. Eppure l'app non ha funzionato come previsto.

Il colpevole, a quanto pare, era un problema tecnico di rete che ha sospeso l'usabilità dell'app. Avere informazioni sull'usabilità, oltre che sulla disponibilità, avrebbe potuto aiutare l'azienda a identificare e risolvere rapidamente il problema tecnico, tutelando l'esperienza dell'utente finale.

L'AI avrebbe potuto impedirlo.

Per esempio, IBM® Concert, la soluzione di resilienza di IBM, utilizza l'analisi in tempo reale basata sull'AI per valutare le applicazioni e fornire punteggi di resilienza in base a criteri relativi ai sei NFR. Fornisce inoltre consigli per risolvere i problemi e può automatizzare la correzione delle vulnerabilità ed esposizioni comuni (CVE) per una risoluzione più rapida e tempi di inattività ridotti.

Con l'avvicinarsi del boom delle applicazioni di AI generativa, le aziende non vedono l'ora di eliminare i rischi legati all'adozione di nuove applicazioni. Un approccio efficace alla resilienza consente di ridurre al minimo i tempi di inattività.