È arrivato il momento di passare dal monitoraggio all'osservabilità. Da dove si comincia? 

Man mano che gli ambienti IT diventano più complessi, gli strumenti di monitoraggio tradizionali perdono terreno. L'ascesa di architetture, microservizi e applicazioni containerizzate cloud-native per il cloud ha creato sistemi altamente interconnessi che richiedono un approccio più completo alla visibilità.

Queste tendenze hanno guidato l'evoluzione dell'osservabilità, una vera e propria disciplina che va oltre il semplice monitoraggio delle metriche per fornire una visione completa del comportamento di un sistema sistema. Correlando i dati di telemetria tra ambienti distribuiti, le soluzioni di osservabilità aiutano i team a identificare le cause principali più velocemente, a risolvere i problemi in modo proattivo e a migliorare l'affidabilità del sistema. Con l'aiuto degli strumenti di osservabilità, un'organizzazione ha aumentato del 70% la disponibilità dei livelli di servizio.

La transizione verso l'osservabilità è guidata anche dalla necessità. Gli strumenti di monitoraggio legacy verranno sostituiti da piattaforme di osservabilità in grado di gestire le esigenze tecnologiche odierne. Per esempio, Tivoli di IBM è in fase di eliminazione e verrà sostituito da Instana, una soluzione di osservabilità di nuova generazione.

Scopriamo come e perché le organizzazioni stanno passando all'osservabilità in questo momento sulla base degli insight di Drew Flowers di IBM, Americas Sales Leader per Instana. Se stai eseguendo attivamente la migrazione o se stai semplicemente valutando le varie opzioni, questa discussione ti aiuterà a chiarire lo stato dell'arte attuale. 

Ad alto livello, il monitoraggio ti dice cosa sta succedendo, ma l'osservabilità spiega perché. Il monitoraggio rileva i sintomi di un problema, mentre l'osservabilità fornisce il contesto necessario per un'analisi diagnostica più approfondita.

Il monitoraggio tradizionale acquisisce metriche come l'utilizzo della CPU e la latenza di rete, offrendo un'istantanea delle prestazioni del sistema ma pochi approfondimenti sul perché si sta verificando un problema. Ad esempio, il monitoraggio potrebbe segnalare un utilizzo elevato della CPU durante il degrado delle prestazioni, ma non spiegherà la causa principale.

L'osservabilità migliora ulteriormente l'intelligenza del sistema correlando più tipi di dati di telemetria (metriche, eventi, log e tracce, i cosiddetti dati MELT) per fornire una visione completa e in tempo reale degli ambienti IT. Questa visualizzazione consente alle organizzazioni non solo di rilevare i problemi, ma anche di individuarne le cause, anticipare i guasti e analizzare comportamenti complessi nei sistemi distribuiti.

Poiché l'osservabilità va oltre il monitoraggio tradizionale, può offrire informazioni in tempo reale che migliorano le prestazioni del sistema, aumentano la resilienza e ottimizzano i costi.

I vantaggi fondamentali includono:

• Risoluzione più rapida dei problemi: La diagnostica automatizzata elimina la necessità di correlazione manuale tra gli strumenti, riducendo il tempo medio di rilevamento (MTTD) e il tempo medio di riparazione (MTTR) negli ambienti IT complessi.
  
  
• Risoluzione proattiva dei problemi: l'analytics basata sull'AI può prevedere i guasti prima che abbiano un impatto sui clienti o sull'infrastruttura, permettendo ai team di passare dalla lotta antincendio reattiva alle operazioni proattive.
  
  
• Efficienza ottimizzata: la visibilità dettagliata sul consumo di risorse aiuta le organizzazioni a monitorare l'utilizzo, a scalare in modo efficiente e a gestire i costi del cloud.
  
  
• Maggiore resilienza: il rilevamento delle anomalie basato su AI riduce lo stress da avvisi dando priorità agli incidenti in base al loro impatto, mentre la correzione automatica semplifica i workflow.
  
  
• Collaborazione più forte: abbattendo i silos, l'osservabilità offre ai team una fonte di dati condivisa che porta a una risoluzione più rapida degli incidenti e a un migliore processo decisionale.
  
  
• Allineamento aziendale: collegare la salute del sistema con gli indicatori chiave di prestazione (KPI) offre alla leadership visibilità per capire come la tecnologia influisce sulle operazioni, sull'esperienza del cliente e sui ricavi, facilitando decisioni più informate.

Sebbene le soluzioni di osservabilità siano sul mercato da anni, molte organizzazioni hanno deciso solo di recente di passare dal monitoraggio tradizionale all'osservabilità.

Quelle organizzazioni che ritarderanno la transizione all'osservabilità rischiano di creare un divario tecnico con conseguenze svantaggio competitivo, mentre quelle che effettuano questo passaggio otterranno una risoluzione più rapida dei problemi e una maggiore efficienza. McKinsey evidenzia come l'osservabilità possa trasformare la resilienza IT, portando come esempio un'Organizzazione che ha ridotto gli incidenti del 90% e i tempi di risposta da diverse ore a pochi secondi.

Oltre al ritiro di molti strumenti di monitoraggio legacy dal mercato, due dei fattori più importanti che guidano l'adozione dell'osservabilità includono l'aumento della complessità dell'IT e l'innovazione dell'AI.

Con la complessità dei moderni ambienti IT, tra cui infrastrutture ibride cloud, microservizi e carichi di lavoro, gli strumenti di monitoraggio non sono più all'altezza. Queste soluzioni, progettate per creare applicazioni stabili e monolitiche, non possono gestire efficacemente i sofisticati ecosistemi tecnologici delle imprese moderne.

Le limitazioni comuni del monitoraggio tradizionale includono:

• Lacune nella visibilità tra i sistemi distribuiti, con conseguenti guasti non rilevati e tempi di inattività imprevisti
  
  
• Risoluzione lenta degli incidenti, che ritarda gli sforzi di ripristino e aumenta le interruzioni operative e i costi
  
  
• Aumento dell'MTTD e dell'MTTR, che rende più difficile rispettare gli accordi sul livello di servizio (SLA) e il mantenimento dell'affidabilità
  
  
• Informazioni limitate sui guasti a cascata, con conseguenti diagnosi errate, interruzioni ricorrenti e problemi di prestazioni prolungati

Le soluzioni di osservabilità aiutano a superare queste limitazioni fornendo insight completi e in tempo reale sull'infrastruttura tecnologica. Questi insight rendono più facile individuare e risolvere i problemi più rapidamente, riducono i tempi di inattività, proteggono le entrate e mantengono la fiducia dei clienti.

L'intelligenza artificiale (AI) sta trasformando l'osservabilità aiutando i team ad analizzare grandi quantità di dati di telemetria, a filtrare il rumore e a far emergere i problemi critici in tempo reale senza ordinare manualmente registri e avvisi.

L'intelligenza artificiale per le operazioni IT, o AIOps, fa un ulteriore passo avanti utilizzando il machine learning per rilevare i modelli, ridurre i falsi positivi e correlare gli eventi tra sistemi complessi. Di conseguenza, i team IT possono ridurre lo stress da avvisi e isolare i problemi reali più rapidamente.

Integrando l'osservabilità e l0'AIOps, le organizzazioni possono semplificare la risposta agli incidenti, ridurre i tempi di inattività e migliorare l'affidabilità del sistema senza ulteriori sforzi manuali. Questo cambiamento permette ai team di passare dalla risoluzione reattiva dei problemi all'ottimizzazione proattiva dei sistemi, portando a insight più rapidi e a meno interruzioni.

Passare dal monitoraggio tradizionale all'osservabilità non deve essere per forza un problema intimidatorio. Con un approccio ponderato, le organizzazioni possono effettuare questa transizione senza intoppi, ottenendo al contempo benefici immediati.

Sebbene gran parte della migrazione dipenda dal partner o dal servizio scelto da un'organizzazione (per ulteriori informazioni, consulta "Scegliere la giusta soluzione di osservabilità"), ci sono diversi principi chiave che possono contribuire a garantire il successo.

Prima di scegliere una piattaforma di osservabilità, definisci chiaramente gli obiettivi specifici della tua organizzazione e cosa vuoi realizzare. Altrimenti, rischi di scegliere una soluzione priva di funzionalità o eccessivamente complessa per il tuo caso d'uso.

Chiedi a te stesso e agli altri stakeholder quali problemi state cercando di risolvere. Siete concentrati sulla riduzione dell'MTTD/MTTR, sul miglioramento dell'efficienza dei costi del cloud o sull'acquisizione di insight più approfonditi sulle applicazioni?

Inoltre, di quanta automazione avete bisogno? Alcune piattaforme forniscono dashboard e consigli immediati basati sull'AI, mentre altre richiedono configurazione e personalizzazione manuali.

Considera anche se la piattaforma può integrarsi con gli strumenti esistenti. Garantire la compatibilità con le attuali pipeline DevOps, l'infrastruttura cloud e i framework di sicurezza è fondamentale per una transizione senza ostacoli.

Molte organizzazioni si affidano ancora a un mosaico di soluzioni di monitoraggio (strumenti legacy di Application Performance Management (APM), monitoraggio dell'infrastruttura e piattaforme di registrazione isolate) che non hanno la profondità di correlazione necessaria per l'osservabilità. Assicurati di valutare il tuo attuale set di strumenti e di identificare le ridondanze.

I principali problemi in materia di audit includono:

• Identificare gli strumenti ridondanti che possono portare a falsi avvisi e complicare gli sforzi di risoluzione dei problemi.
  
  
• Valutare se le attuali soluzioni di logging o tracciamento si integrano con la tua piattaforma di osservabilità o se devono essere sostituite
  
  
• Valutare le lacune nella copertura dei dati, compresi gli insight mancanti nel tuo attuale approccio di monitoraggio

Le piattaforme di osservabilità, e in particolare le soluzioni SaaS (Software as a Service) , possono modificare il modo in cui i dati attraversano le reti, influendo sulle politiche di sicurezza dei dati e sulla conformità normativa. I team di sicurezza devono essere coinvolti tempestivamente per evitare ritardi e problemi di conformità dell'ultimo minuto.

I principali problemi di sicurezza includono:

• Confermare le politiche di sicurezza e di conformità per la trasmissione di dati esterni, per evitare accessi non autorizzati o rischi di conformità.
  
  
• Rivedere i processi di autenticazione e dei controlli degli accessi basati sui ruoli (RBAC) per garantire che solo le persone giuste possano accedere ai dati
  
  
• Convalidare la preparazione dell'infrastruttura per le distribuzioni on-premise per gestire i dati di osservabilità senza colli di bottiglia nelle prestazioni

Spesso capita che le organizzazioni sottovalutino il cambiamento culturale necessario per l'adozione dell'osservabilità. L'osservabilità, infatti, non è solo una funzione IT: ha un impatto sullo sviluppo, sulle operazioni, sulla sicurezza e sugli stakeholder aziendali. Senza l'allineamento del team, l'adozione può bloccarsi e i dati potrebbero non essere utilizzati in modo efficace.

Le considerazioni chiave per l'allineamento tra più team includono:

• Comprendere chi è responsabile della configurazione, della gestione e della manutenzione della piattaforma di osservabilità
  
  
• Includere gli sviluppatori fin dalle prime fasi del processo per garantire una corretta strumentazione delle applicazioni per ottenere una visibilità full stack
  
  
• Coinvolgere i dirigenti senior per rafforzare il ruolo dell'osservabilità come driver principale delle prestazioni aziendali, dell'esperienza del cliente e del processo decisionale strategico

Il successo dell'osservabilità è misurabile, ma solo se le Organizzazione definiscono KPI chiari sin dall'inizio.

Le metriche di osservabilità per misurare il successo includono:

• MTTD: quanto rapidamente vengono identificate le anomalie del sistema?
  
  
• MTTR: quanto tempo si risparmia nella risoluzione dei problemi?
  
  
• Tempo di attività e rispetto degli SLA: la disponibilità del sistema sta migliorando?
  
  
• Efficienza degli avvisi: gli avvisi ridondanti o a bassa priorità sono ridotti?

Quando la pianificazione è completa, il passaggio successivo è mettere in atto l'osservabilità. Ancora una volta, una parte significativa del percorso di migrazione sarà determinata dal partner o dalla piattaforma scelta dall'organizzazione. Tuttavia, ci sono alcune pratiche fondamentali che possono contribuire a garantire una transizione senza intoppi.

L'adozione dell'osservabilità può variare notevolmente in base alla preparazione del team, all'infrastruttura e alle capacità di automazione. Alcune organizzazioni riescono a effettuare la migrazione in due settimane, mentre altre impiegano da tre a sei mesi per completarla.

I fattori chiave che possono influire sulla velocità del processo di migrazione includono:

• Se i team sono pronti e hanno familiarità con gli strumenti e i workflow di osservabilità
  
  
• Se stai sostituendo completamente le soluzioni di monitoraggio esistenti o effettuando una transizione graduale
  
  
• Se la tua piattaforma richiede una strumentazione personalizzata 

Invece di effettuare la migrazione tutto in una volta, molte organizzazioni optano per un'implementazione graduale. Sebbene questo approccio possa richiedere più tempo, consente ai team di introdurre l'osservabilità insieme agli strumenti esistenti, riducendo al minimo il potenziale di interruzione.

Le fasi chiave di un'implementazione graduale includono:

• Implementazione dell'osservabilità insieme agli strumenti di monitoraggio esistenti per testare la compatibilità del sistema
  
  
• Strumentazione incrementale delle applicazioni e dell'infrastruttura per garantire l'acquisizione completa dei dati.
  
  
• Ritiro graduale degli strumenti di monitoraggio legacy per affinare le strategie di avviso e prevenire le interruzioni

Anche con una piattaforma di osservabilità completamente implementata, i team devono essere adeguatamente formati per interpretare e agire in base agli insight in modo efficace. Se non lo fanno, rischiano interpretare male i dati, perdere insight critici o implementare l'osservabilità in modo inefficace.

Le principali aree di interesse della formazione includono:

• Comprendere i dati MELT per una risoluzione più rapida dei problemi
  
  
• Ottimizzazione delle configurazioni degli avvisi per prevenire rumore inutile ed evidenziare gli incidenti critici
  
  
• Incoraggiare l'osservazione proattiva rispetto alla risoluzione dei problemi reattiva

Ma il lavoro non si ferma dopo la distribuzione. Per ottenere il massimo dal tuo investimento, prova a monitorare l'impatto, raccogliere il feedback e perfezionare le configurazioni per garantire che l'osservabilità offra un valore reale.  

Esamina più a fondo i dati per verificare che i tuoi team siano in grado di rilevare i problemi più rapidamente, collaborare in modo più efficace e prendere decisioni operative migliori.

Le principali azioni di follow-up comprendono:

• Confrontare le metriche delle prestazioni pre e post-migrazione come MTTD, MTTR, tempo di attività e efficienza degli avvisi per identificare i primi risultati e monitorare i miglioramenti
  
  
• Coinvolgere i team per vedere se l'osservabilità ha aiutato a rilevare i problemi più rapidamente, a scoprire gli insight o a informare il processo decisionale
  
  
• Valutare la collaborazione tra team, incluso se i team IT, DevOps e cybersecurity stanno lavorando insieme in modo fluido 

L'osservabilità deve evolversi con i tuoi sistemi, i tuoi team e le tue esigenze aziendali. Perfeziona ed espandi attivamente le tue funzionalità di osservabilità per assicurarti di affrontare le lacune e di ottenere il massimo valore a lungo termine.

I modi per migliorare l'osservabilità nel tempo includono:

• Ottimizzare le configurazioni di telemetria per migliorare la qualità dei dati e ridurre le raccolte non necessarie
  
  
• Utilizzare funzionalità basate sull'AI come l'analytics predittiva per anticipare e prevenire i problemi prima che si verifichino
  
  
• Estendere l'osservabilità oltre la risoluzione dei problemi, applicandola anche alla pianificazione della capacità, all'ottimizzazione delle prestazioni e alle decisioni sulla strategia

Scegliere la giusta soluzione di osservabilità è fondamentale per sfruttare al meglio la transizione. Infatti, deve fare molto di più che raccogliere dati: deve fornire insight fruibili, adattarsi alla tua infrastruttura e crescere di pari passo con la tua organizzazione.

Alcuni fattori da considerare quando si valutano le piattaforme includono:

• Visibilità end-to-end
• Flessibilità di distribuzione
• Analisi e automazione avanzate
• Scalabilità senza compromessi sulle prestazioni
• Implicazioni del modello di determinazione dei prezzi
• Soluzioni open source o soluzioni commerciali