Il boom di dati del cloud-native supera le capacità umane: serve un’AI avanzata per la trasformazione digitale

Il mondo digitale è in continua evoluzione e le aziende si stanno adattando rapidamente alle nuove tecnologie per rimanere competitive. Una delle tendenze più recenti è l’adozione di architetture cloud-native, che offrono una serie di vantaggi in termini di velocità, scalabilità e agilità. Tuttavia, questa migrazione verso il cloud-native ha portato anche a una nuova sfida: la gestione di un’enorme quantità di dati. Le applicazioni cloud-native generano infatti una grande quantità di informazioni, che possono essere difficili da monitorare e analizzare con gli strumenti tradizionali.

L’adozione di architetture cloud-native accelera, ma la complessità aumenta

Un’indagine globale di Dynatrace, leader nell’osservabilità e sicurezza unificate, condotta su 1.300 CIO e leader tecnologici, rivela che le tecnologie cloud-native stanno generando un’esplosione di dati. Questa è talmente importante che le capacità umane non riescono a gestire. Sempre secondo il report, “The state of observability 2024: Overcoming complexity through AI-driven analytics and automation strategies“, ben il 96% delle organizzazioni italiane afferma che la complessità del proprio stack tecnologico è aumentato negli ultimi 12 mesi. Mentre il 48% degli intervistati afferma che la complessità continuerà ad aumentare. La maggior parte dei leader tecnologici in Italia afferma che questa complessità del multicloud rende più difficile offrire esperienze eccezionali ai clienti. Inoltre risulta anche più arduo il compito di proteggere questi ambienti.

Sempre secondo il report, risulta che in media le organizzazioni utilizzino 10 diversi tool di monitoraggio e osservabilità per gestire le applicazioni e le proprie infrastrutture. Un numero così elevato di tool differenti, secondo l’87% degli intervistati, porterebbe ad un aumento della complessità. Ne va ovviamente della gestione dell’ambiente multicloud, che risulta poco efficiente.

Il problema del troppo

“Le architetture cloud-native sono diventati obbligatorie per le organizzazioni moderne, in quanto apportano la velocità, la scalabilità e l’agilità di cui hanno bisogno per offrire innovazione” ha dichiarato Bernd Greifeneder, CTO di Dynatrace. “Queste architetture riflettono una serie crescente di piattaforme e servizi cloud per supportare anche la più semplice transazione digitale. L’enorme quantità di dati che producono rende sempre più difficile il monitoraggio e la sicurezza delle applicazioni. Di conseguenza, i risultati di business critici, come la customer experience, ne risentono e diventa sempre più difficile proteggersi dalle minacce informatiche avanzate”.

I dati del cloud-native sono diversi da quelli dei sistemi tradizionali. Sono più granulari, più volatili e provengono da una varietà di sorgenti diverse. Questo rende difficile per le aziende ottenere una visione completa e unificata del loro ambiente IT. In Italia, il 91% dei leader tecnologici afferma che i modelli AIOps tradizionali non sono sufficienti per affrontare questo sovraccarico di informazioni. L’AIOps (Artificial Intelligence for IT Operations) utilizza l’intelligenza artificiale per automatizzare l’analisi dei dati e la risoluzione dei problemi. Tuttavia, gli approcci AIOps tradizionali basati su machine learning probabilistico spesso non sono sufficienti. Questi modelli possono essere imprecisi e richiedono un notevole impegno manuale per ottenere insights affidabili.

L’AI ipermodale: la chiave per sbloccare il valore del cloud-native

Sebbene molte organizzazioni si rivolgano all’AIOps, spesso riscontrano un valore limitato a causa della dipendenza da metodi probabilistici, che possono essere imprecisi e lunghi da implementare. Per superare la complessità dei moderni stack tecnologici, le organizzazioni necessitano di capacità avanzate di AI, analytics e automazione. Unificando dati diversi, conservandone il contesto e alimentando l’analytics e l’automazione con una AI ipermodale che combina più tecniche, tra cui l’intelligenza artificiale causale, predittiva e generativa, i team possono sbloccare una grande quantità di insights dai loro dati per guidare un processo decisionale e un’automazione più intelligenti e modalità di lavoro più efficienti.

L’AI ipermodale rappresenta la nuova frontiera dell’AIOps. Combinando diverse tecniche di intelligenza artificiale, l’AI ipermodale può fornire insights in tempo reale e contestualmente rilevanti. Questo genere di intelligenza artificiale, consente di ottenere una visione completa e unificata del proprio ambiente IT, di automatizzare l’analisi dei dati e la risoluzione dei problemi. Di conseguenza migliorerà la customer experience e verrà rafforzata la sicurezza dell’intero ambiente.

Le aziende che desiderano sfruttare appieno il potenziale del cloud-native, secondo Dynatrace, devono investire in un’AI avanzata. Quella di tipo ipermodale può aiutare le aziende a superare la complessità del data overload e a ottenere il massimo dai loro investimenti in tecnologia.

Offerta

Design Patterns for Cloud Native Applications: Patterns in Practice Using APIs, Data, Events, and Streams

• Indrasiri, Kasun (Autore)

51,26 EUR

Acquista su Amazon