Cos'è l'analisi delle operazioni IT?

Negli ultimi anni la complessità dei sistemi IT è aumentata in modo significativo, rendendo sempre più urgente per i team IT controllare lo stato di salute delle operazioni. L'aumento dei dispositivi che si collegano a singole applicazioni, l'ascesa del cloud computing e lo sviluppo di nuovi prodotti hanno portato le aziende a investire in servizi digitali per soddisfare le esigenze dei clienti.

Ad esempio, il 99% delle organizzazioni intervistate da McKinsey ha dichiarato di aver perseguito una trasformazione su larga scala dal 2020. Eppure, secondo un sondaggio Gartner del 2023, i CIO affermano che i loro dirigenti ritengono che il 59% delle iniziative digitali richieda troppo tempo per essere completato e che il 52% richieda troppo tempo per realizzare valore.

L'aumento della complessità ha creato la necessità di un approccio sistematico per garantire lo stato di salute e l'ottimizzazione dei servizi IT di qualsiasi organizzazione. Ciò ha portato a un aumento dell'importanza dell'analisi delle operazioni IT, il processo basato sui dati attraverso il quale le organizzazioni raccolgono, memorizzano e analizzano i dati prodotti dai loro servizi IT.

L'ITOA trasforma i dati operativi in insight in tempo reale. Spesso fa parte di AIOps, che utilizza l'AI e il machine learning per migliorare il DevOps complessivo di un'organizzazione, così da offrire un servizio migliore. L'uso di funzionalità di automazione e machine learning accelera i workflow operativi, creando immediatamente insight e rimuovendo potenziali errori umani dall'equazione.

L'ITOA aiuta gli ITOp a semplificare il processo decisionale utilizzando la tecnologia per analizzare grandi set di dati e identificare la giusta strategia IT.

La crescente complessità dei sistemi IT ha creato la necessità per le organizzazioni di monitorare e analizzare meglio i dati per prendere decisioni più informate. Ogni organizzazione ha uno stack tecnologico unico, tipicamente composto da software nativi e piattaforme cloud. L'infrastruttura IT delle organizzazioni moderne è composta da un ampio ecosistema interdipendente in cui un problema dovuto a un singolo incidente o errore potrebbe mettere a rischio l'intero sistema.

Lo stack tecnologico di software, infrastrutture e servizi di rete di un'organizzazione consente alle aziende di offrire più servizi ai propri clienti, ma l'aumento della complessità significa che possono andare storti più errori, e questi errori possono avere un impatto esponenziale. Le organizzazioni si impegnano a minimizzare i tempi di inattività, poiché questo interrompe i loro servizi e compromette la loro reputazione con clienti e partner. I dipartimenti IT devono sapere come allocare al meglio le proprie risorse per affrontare eventuali problemi emergenti, aumentare i tempi di attività e mantenere la gestione delle operazioni IT (ITOM) dell'organizzazione in perfetto funzionamento.

Fortunatamente, i sistemi IT producono i propri dati e ne raccolgono ancora di più in forma aggregata da clienti, partner e dipendenti. Le organizzazioni possono utilizzare tutti questi dati per comprendere lo stato di salute del proprio sistema attraverso l'analisi delle operazioni IT.

L'ITOA e l'osservabilità hanno un obiettivo comune: utilizzare i dati delle operazioni IT per monitorare e analizzare le prestazioni di un sistema, al fine di migliorare l'efficienza e l'efficacia operativa. Entrambi supportano la business intelligence permettendo alle organizzazioni di risolvere più rapidamente i problemi delle operazioni IT, informare strategie per problemi futuri e assistere nella distribuzione di nuove tecnologie.

L'osservabilità riguarda la comprensione dello stato interno o della condizione di un sistema complesso basandosi unicamente sulla conoscenza dei suoi output esterni. Tiene traccia di quattro importanti pilastri: metriche, eventi, log e tracce (MELT) per comprendere il comportamento, le prestazioni e altri aspetti dell'infrastruttura cloud e delle app. Mira a capire cosa sta succedendo all'interno di un sistema studiando i dati esterni. L'ITOA utilizza i principi di data mining e big data per analizzare set di dati rumorosi all'interno del sistema e crea un framework che utilizza quegli insight per rendere l'intero sistema più fluido. Si occupa dell'analisi della causa principale degli incidenti nelle operazioni IT, così che i team IT possano correggere i problemi che potrebbero ripresentarsi. L'obiettivo è affrontare il problema di fondo determinando se anche altri software o sistemi sono a rischio di guasto.

L'analisi delle operazioni IT (ITOA) contiene diversi strumenti, processi e tecnologie, tutti i quali lavorano insieme per produrre valore all'interno dell'organizzazione. Ecco alcune delle tecnologie e dei casi d'uso più comuni:

• Application Performance Management (APM): l'Application Performance Management è una componente significativa dell'ITOA che McKinsey stima avere un valore di 11,8 miliardi di dollari. Consiste nell'utilizzo di dati di telemetria e strumenti di monitoraggio per monitorare le prestazioni delle applicazioni software, identificare l'allocazione delle risorse e l'utilizzo del programma e aiutare a risolvere i colli di bottiglia e rilevare le anomalie. Esempi di APM includono l'identificazione di pagine web a caricamento lento, tempi di elaborazione delle transazioni e problemi di latenza.
• Gestione degli incidenti: le organizzazioni devono identificare gli incidenti e avere un approccio snello per affrontarli. La gestione degli incidenti consente ai team DevOps di indirizzare eventi imprevisti come crash del server o altri problemi di qualità del servizio il più rapidamente possibile. 
• Automazione dei workflow: l'automazione dei workflow implica il coordinamento tra i compiti svolti dagli esseri umani e quelli automatizzati, come le notifiche via e-mail e l'automazione dell'inserimento e l'archiviazione dei dati.
• Analisi predittiva: una soluzione di analisi predittiva utilizza dati storici e in tempo reale per prevedere se software e servizi IT potrebbero incontrare problemi futuri, offrendo alle organizzazioni la possibilità di apportare miglioramenti o correggere bug prima che si verifichino. L'analisi predittiva aiuta a ottimizzare le operazioni IT intervenendo prima che si verifichi un incidente. L'analisi predittiva può aiutare a identificare problemi nei server o picchi di traffico, aiutando l'organizzazione a preparare una difesa o a risolvere proattivamente il problema con correzioni.
• Correlazione e avvisi degli eventi: analizza i dati di log delle applicazioni o dell'host per rilevare schemi, comprendere meglio come un'applicazione o un sistema influenzi l'altro e avvisare gli ingegneri DevOps di potenziali problemi che potrebbero colpire più sistemi. La correlazione degli eventi è particolarmente preziosa per rilevare se problemi come modelli di traffico insoliti o molteplici login falliti facciano parte di una questione di sicurezza più ampia.
• Monitoraggio e manutenzione del cloud: le organizzazioni devono conoscere l'affidabilità dei propri data center, indipendentemente dal fatto che utilizzino il cloud pubblico, ambienti multicloud o approcci on-premise. Se il cloud si blocca, le organizzazioni devono capire come questo influisce sulla loro capacità di fornire servizi.

L'analisi delle operazioni IT (ITOA) aiuta le organizzazioni a analizzare grandi quantità di dati operativi strutturati e non strutturati tra i sistemi attraverso tre fasi chiave: 

1. Ricerca: i sistemi di operazioni IT catturano e memorizzano i big data generati dalle operazioni aziendali, dalle interazioni con i clienti e dai file di log che un'organizzazione può utilizzare per comprendere e gestire meglio l'integrità del proprio sistema. L'ITOA prevede la ricerca dei dati per valutare lo stato attuale, identificare eventuali problemi esistenti o potenziali futuri e avvisare il team delle operazioni IT di eventuali problemi.
2. Visualizzazione: indirizza le decisioni aziendali dell'organizzazione fornendo una visione unica di come un sistema sta operando. L'analisi delle operazioni IT consuma i big data e li trasforma in grafici, diagrammi e fogli di calcolo utilizzabili. La visualizzazione può avvenire tramite dashboard interattive o altri pannelli di amministrazione. Aiuta le organizzazioni a capire dove investire, come licenze, applicazioni di sicurezza o acquisto di nuove attrezzature o software.
3. Analisi: l'organizzazione può utilizzare l'analisi dei dati visuale per identificare le prestazioni del sistema, rilevare qualsiasi attività insolita negli ambienti IT e raccomandare azioni per risolvere tali problemi.

Le organizzazioni possono valutare il successo dei programmi di analisi delle operazioni IT (ITOA) in base a diversi indicatori chiave di prestazione (KPI):

• Tempo medio di riparazione (MTTR): le analisi delle operazioni possono aiutare i team IT a riparare i problemi rilevati dalla disciplina, migliorando così l'MTTR. Le organizzazioni con un ITOA senza interruzioni e un programma di gestione degli incidenti possono risolvere i problemi rapidamente.
• Tassi di falsi positivi: l'ITOA, che si affida sempre più all'automazione, può talvolta produrre falsi positivi, che possono portare a un triage inutile e a affaticamenti agli ingegneri dell'affidabilità del sito e ad altri dipendenti IT. Un numero crescente di falsi positivi può potenzialmente dimostrare che il processo ITOA o le operazioni IT non stanno funzionando come previsto.
• Disponibilità del servizio: si tratta della percentuale di tempo di attività del servizio (ossia la quantità di tempo in cui i servizi funzionano come previsto e sono accessibili agli utenti finali). È fondamentale che le organizzazioni traccino la disponibilità dei servizi per garantire che soddisfino le aspettative dei clienti e che siano in regola con gli accordi sui livelli di servizio (SLA).
• Utilizzo della capacità: l'ITOA può anche aiutare le organizzazioni a sapere se i loro sistemi IT funzionano a pieno regime o sono sottoutilizzati. Conoscere quest'ultimo aspetto è sempre più importante per le organizzazioni che utilizzano il cloud per stabilire il proprio utilizzo e eliminare costi inutili.

Ci sono diversi benefici per qualsiasi organizzazione che adotti una solida pratica di analisi delle operazioni IT (ITOA):

• Risparmi sui costi: le organizzazioni che utilizzano l'ITOA hanno diversi benefici di costo, tra cui efficienza operativa, riduzione dei tempi di inattività e delle interruzioni, e minimizzazione delle costose violazioni dei dati e altre minacce esterne.
• Esperienza del cliente migliorata: i clienti si aspettano che i servizi e i prodotti che acquistano funzionino quando vengono utilizzati. Le organizzazioni che intendono offrire un servizio clienti eccellente si affidano all'ITOA per evitare interruzioni inutili, in modo che i clienti possano accedere ai prodotti e alle soluzioni di tali organizzazioni su richiesta.
• Sicurezza e conformità migliorate: l'ITOA svolge un ruolo cruciale nell'individuazione di potenziali problemi di sicurezza causati da endpoint e dispositivi finali vulnerabili. L'ITOA può anche rilevare problemi di conformità, come configurazioni di sistema non conformi e log di audit non funzionanti.
• Processo decisionale basato sui dati: l'ITOA fa spesso parte di un più ampio focus organizzativo su dati e strumenti di analytics. L'ITOA aiuta le organizzazioni a effettuare investimenti IT più intelligenti, ad allocare meglio le risorse e a prepararsi per qualsiasi sfida futura.

Gli strumenti di automazione IT di IBM®, tra cui IBM AIOps Insights, IBM Cloud Pak for AIOps, IBM Turbonomic e IBM Instana, aiutano a mantenere tutti i tuoi sistemi operativi offrendoti l'osservabilità e le funzionalità di gestione delle risorse per prevedere, rilevare e risolvere incidenti più rapidamente ed a costi inferiori. Possono anche aiutare ad automatizzare l'innovazione e la gestione all'interno e tra i team IT.