"Senza un modello operativo per l'AI, non puoi sopravvivere in questo mondo": DevOps al Think 2026

Alla conferenza IBM Think di quest'anno, tenutasi a Boston, i decisori DevOps si sono uniti per affrontare la dura realtà dell'IT nel 2026: l'AI non è solo una parte della loro disciplina, è LA disciplina.

Negli ultimi dieci anni, DevOps si è evoluto per includere pratiche di observability sempre più granulari e approfondite. La ricchezza e il volume di dati raccolti da questi strumenti richiedono soluzioni automatizzate potenti sia per dare un senso a tutto, sia per agire sugli insight forniti dai dati. 

Ma mentre gli strumenti di observability basati sull'AI accelerano questo processo, amplificano anche complessità, costi e rischi operativi.

In occasione di Think, i leader DevOps di IBM hanno presentato nuovi strumenti per districarsi nella complessità e coordinare le azioni in ambienti sempre più articolati.

Come ha affermato Arvind Krishna, CEO di IBM, nel discorso di apertura di martedì, "i modelli non contano davvero a meno che la base non sia corretta", e la pipeline DevOps in continua evoluzione e basata sull'AI ha lo scopo di mantenere solide le basi IT. Ecco alcuni dei punti salienti:

• La complessità ibrida è la condizione predefinita, e l'AI la sta accelerando. Gli ambienti di un'organizzazione ora comprendono applicazioni, infrastrutture e reti su cloud, on premise e su Z Systems, e i workload di AI intensificano scala, costi e rischi operativi.
  
  Poiché questa complessità diventa la condizione predefinita per le organizzazioni, standard coerenti e automazione sono fondamentali per mantenere i sistemi affidabili. Per uno sguardo più approfondito su come i team possano costruire questa base, consulta il nostro white paper sulla standardizzazione e l'automazione guidata dalle politiche.
  
  
• L'AI sta diventando lo strato unificante per le operazioni. Invece di creare ulteriori silo, le operazioni guidate dall'AI stanno emergendo come il tessuto connettivo che lega gli ambienti ibridi.
  
  
• L'observability sta passando dalla visibilità alla responsabilità. I team hanno bisogno di approfondimenti in tempo reale assistiti dall'AI che non si limitino a far emergere i problemi, ma che spieghino l'impatto, la causalità e dove agire.
  
  
• La telemetria delle applicazioni e la topologia dell'infrastruttura devono essere unificate. Gli ambienti continuamente riconciliati che combinano i dati delle app e dell'infrastruttura offrono ai professionisti una visibilità più chiara, end-to-end e un'analisi più rapida delle cause principali.
  
  
• La scala operativa dipende ora dall'automazione coordinata ed è guidata dall'AI. Con l'aumento della complessità, le operazioni guidate dall'AI stanno diventando essenziali per ridurre la fatica, ottimizzare le prestazioni e i costi e consentire ai team di scalare in modo affidabile.

"Un miliardo di nuove applicazioni nei prossimi cinque anni arriveranno nelle aziende grazie all'AI generativa", ha dichiarato martedì Dinesh Nirmal, Senior Vice President for Software di IBM, durante una presentazione, aggiungendo che "Ogni applicazione containerizzata avrà centinaia, se non migliaia, di microservizi" governati da forse miliardi di agenti.

"Come farete ad avere un control plane per gestire quegli agenti? Che tipo di comunicazione avverrà tra questi agenti? Chi vi avrà accesso? A che tipo di dati accederanno?"

Lo stesso giorno, i leader di IBM Automation hanno discusso un nuovo modello per osservare e controllare i sistemi IT basati su agenti, ispirato da una semplice verità: la scala e la velocità dei segnali hanno superato la risposta umana. La piattaforma IBM Concert fornisce un livello operativo condiviso tra applicazioni, infrastrutture, reti e sicurezza, trasformando un oceano di dati in una fonte di verità continuamente aggiornata per applicazioni, infrastrutture e le loro relazioni.

Concert riunisce una suite di funzionalità IBM tra cui IBM Instana, Turbonomic e CloudPak for AIOps, tra le altre, che lavorano con gli strumenti esistenti (e non al loro posto) per fornire una visione a 360° dell'ambiente aziendale incredibilmente complesso basato sull'AI.

Un altro strumento DevOps presentato questa settimana promette di rendere Concert ancora più potente, attraverso la visualizzazione dei dati in tempo reale: HCP Terraform, basato su Infragraph. 

Infragraph è un database di grafici in tempo reale che fornisce alle aziende informazioni su infrastruttura, applicazioni, dati e sicurezza in un ambiente hybrid cloud. Quando Concert e HCP Terraform vengono utilizzati insieme, gli insight raccolti da Concert si basano su un grafo di risorse continuamente aggiornato che riflette lo stato attuale dell'infrastruttura e le relazioni tra i componenti.

"Operare su larga scala, ecco cosa conta di più", ha detto Nirmal martedì, mentre mostrava sul palco il funzionamento congiunto dei due strumenti. "Lo avete visualizzato utilizzando Infragraph, avete inserito quei dati in Concert, potete comprenderli, potete decidere, potete agire."

Naturalmente, da una maggiore complessità derivano anche maggiori esigenze di sicurezza, per questo il team di IBM Concert ha annunciato un nuovo prodotto destinato a identificare continuamente l'esposizione all'interno di un ambiente IT basato su agenti. Con IBM Concert Protect e Secure Coder, IBM estende la gestione continua dell'esposizione direttamente al workflow dello sviluppatore con un semplice ciclo: rilevamento dell'esposizione in tutti gli ambienti, valutazione delle minacce con punteggio di rischio, correzione di tali minacce attraverso workflow automatizzati e apprendimento da tali dati per migliorare la piattaforma stessa.

Gli esperti IBM hanno anche dimostrato come Instana, lo strumento di full-stack observability basato sull'agentic AI ora integrato in Concert come Concert Observe, possa affrontare nuove sfide di complessità e scala. Jacob Yackenovich, direttore della gestione dei prodotti di Instana, ha presentato martedì come IBM Instana offre il rilevamento automatico dei componenti AI e la visibilità su stack ibridi, aiutando le organizzazioni a passare dalla risoluzione dei problemi reattiva alle operazioni governate e basate sull'AI.

Tuttavia, sebbene l'observability sia cruciale, i sistemi basati su agenti richiedono un tessuto più ampio di strumenti di monitoraggio e operazioni per monitorare la loro complessità in tempo reale. Mercoledì pomeriggio, un panel con Yackenovich di Instana e i leader di Marriott e Honda ha discusso di come, abbinando la piattaforma a strumenti come Ansible per il provisioning e Concert per l'automazione delle operazioni di rete, gli sviluppatori possano ora creare un "fabric di automazione unificato". 

Costruendo un fabric di strumenti DevOps che lavorano insieme, i team IT possono coordinare workflow deterministici, basati su eventi e workflow agentici in ambienti ibridi attraverso un unico sistema basato su policy, garantendo che i sistemi di AI operino con l'accesso giusto al momento giusto.

Nel 2026, le aziende hanno bisogno di pratiche DevOps coordinate, integrate e complete per tenere il passo con l'ondata di sistemi e agenti AI che sta travolgendo lo stack. Questo senso di urgenza, sopra ogni altra cosa, è stato chiaro quest'anno a Think, insieme ad uno sguardo ad alcuni degli strumenti IBM progettati per rispondere a questa sfida.

"Per ogni accesso umano in un'azienda, ci saranno 120 accessi non umani", ha dichiarato martedì Nirmal, vicepresidente senior per il settore software.

"Come intende attribuirgli un accesso privilegiato? Che strategia di gestione delle identità e degli accessi (IAM) utilizzare? Come gestire le politiche? Ecco perché è necessario un modello operativo per l'AI… Questa è la sfida che le imprese dovranno affrontare nei prossimi cinque anni." 

"Senza un modello operativo per l'AI, non si può sopravvivere in questo mondo."