Nel mondo odierno, i dati sono il motore che alimenta le decisioni strategiche e l'innovazione. Tuttavia, la crescente complessità delle architetture dati moderne rende sempre più difficile garantire l'affidabilità e la qualità di questa risorsa fondamentale.
È qui che entra in gioco l’Observability.
A differenza del monitoraggio tradizionale, che è event-based e presuppone una conoscenza pregressa di cosa monitorare così da poter reagire per risolvere i problemi, i tool di Observability "imparano" cosa tenere sotto controllo e consentono alle organizzazioni di avere una supervisione end-to-end della fornitura di servizi e delle dipendenze dei componenti.
In questo modo, permettono agli utenti di osservare i cambiamenti del proprio sistema, di scoprire ambienti non documentati e di intraprendere le azioni necessarie per prevenire i problemi alla radice e evitare interruzioni del business.
- Infrastruttura: l'obiettivo è garantire che tutte le componenti dell'ecosistema, come rete, host, applicazioni e database, funzionino correttamente, evitando colli di bottiglia nelle prestazioni. Questo si ottiene garantendo la visibilità completa sull'ambiente e correlando le metriche provenienti dalle diverse architetture.
- Risorse: l’obiettivo è assicurare che l'ecosistema dati disponga di risorse sufficienti, monitorando consumi e carichi di lavoro e prevedendo le risorse necessarie per il proprio ambiente.
- Configurazione: l’obiettivo è garantire che l’intero ambiente rispetti i requisiti di sicurezza aziendali e sia conforme alle normative stabilite dal business, monitorando i cambiamenti di configurazione e identificando eventuali vulnerabilità e anomalie.
- Contenuto dei dati: l’obiettivo è il miglioramento della qualità dei dati attraverso il calcolo di metriche ad-hoc, l'identificazione di anomalie e violazioni delle regole del business e la rilevazione di cambiamenti nella struttura dei dati.
- Costo finanziario: l’obiettivo è ridurre i costi utilizzando le pratiche di FinOps, ovvero analizzando le spese associate a ciascun dataset e ottimizzando le risorse a disposizione.
Observability: un trend in crescita in un mondo di AI
Analizzando il mercato, si rileva che la domanda di tool di Observability è in forte crescita. Secondo un sondaggio di Gartner®, il 22% degli intervistati ha già implementato strumenti di Data Observability, il 38% prevede di farlo entro 12 mesi e il 28% entro uno o due anni. Inoltre, il 65% dei leader D&A ritiene che la Data Observability sarà un elemento centrale della propria strategia dati entro due anni. La crescente domanda è, in parte, alimentata dalla spinta verso l'adozione di tecnologie emergenti come l'Intelligenza Artificiale Generativa (GenAI).
[Fonte: Report Gartner CDAO Survey via TechMonitor AI]
Questa tecnologia aumenta la necessità di avere landscape di dati distribuiti, dataset diversificati e un elevato standard di qualità dei dati. Inoltre, richiede ambienti performanti e ottimizzati per evitare sprechi di risorse e costi finanziari elevati. In questo contesto, l’Observability diventa una tecnologia critica per supportare dati "AI-ready", garantendo la disponibilità continua dei dati, test costanti e un monitoraggio proattivo.
Come implemetnare l'Observability?
L'implementazione dell'Observability richiede un approccio strategico che tenga conto sia degli aspetti tecnologici che di quelli aziendali. In particolare, un metodo efficace per implementare uno strumento di Observability include i seguenti punti.
- Identificare le lacune: non è necessario rivoluzionare i sistemi esistenti, ma è importante valutare le carenze delle attuali capacità di monitoraggio, rispetto alle funzionalità desiderate per i dati critici. Queste lacune rappresentano casi d'uso ideali per avviare progetti pilota di Observability.
- Valutare i vendor con una visione integrata: è importante coinvolgere fin da subito sia le figure di business che quelle tecniche nel processo di valutazione dei vendor, in quanto figure diverse potrebbero avere requisiti e aspettative differenti. La scelta dello strumento di Observability dovrebbe basarsi infatti anche sulla priorità dei requisiti di business e su come la soluzione si integra nell'ecosistema aziendale complessivo.
- Considerare l’ecosistema presente: data la crescente complessità degli ambienti IT e i vari strumenti già presenti, è fondamentale scegliere una tecnologia che si integri e si connetta efficacemente con il proprio ambiente.
- Partire con progetti pilota e dimostrare benefici tangibili: è sempre consigliabile partire con un singolo ambito, con una POC in modo da dimostrare il valore della soluzione. Infatti, nella fase iniziale risulta importante concentrarsi sulla valutazione del valore di business, della copertura dei requisiti fondamentali e del ritorno sull'investimento piuttosto che sull’installazione in un ambiente completo.
Come funzionano i tool di observability?
Gli strumenti di Observability sono essenziali per affrontare domande cruciali che ogni organizzazione si trova a dover risolvere, come:
Cosa sta succedendo?
Qual è l'origine del problema?
Qual è il modo migliore per segnalare un problema?
Perché è accaduto e quali potrebbero essere le conseguenze?
Come possiamo risolvere il problema?
Per rispondere a queste domande, questi strumenti sfruttano una serie di funzionalità avanzate che permettono di ottenere una visione chiara e dettagliata della situazione. Vediamo alcuni esempi.
Monitoraggio e detection: collegandosi ai diversi ambienti e analizzando i segnali provenienti dai vari canali, gli strumenti di Observability monitorano l'intero ecosistema in modo integrato, verificando le performance e la compliance IT. In particolare, consentono di rilevare cambiamenti di configurazione e di monitorare il consumo delle risorse e le attività in esecuzione, valutando così se l'intero ambiente rispetta gli standard di performance e sicurezza.
Alert e triage: i tool di Observability sono in grado di valutare l'urgenza e la gravità dei problemi analizzando la provenienza dell’allarme e il suo contenuto. Quando una soglia scende al di sotto della soglia prestabilita, questi strumenti inviano immediatamente avvisi ai team competenti, generando eventualmente ticket e assegnando automaticamente i destinatari.
Analisi e troubleshooting: gli strumenti di Observability forniscono grafici correlati che mostrano il consumo delle risorse, l'utilizzo dei diversi software aziendale e l'uso dei dati. Questi strumenti sono essenziali per indagare sui problemi e identificare le loro cause profonde. Inoltre, sono capaci di eseguire analisi delle interruzioni, supportate da modelli di intelligenza artificiale e machine learning.
Suggerimenti: se alcuni problemi non richiedono azioni immediate e si limitano a generare avvisi informativi, altri sono critici e necessitano di soluzioni tempestive. Gli strumenti di Observability possono fornire raccomandazioni all'interno di tali avvisi, basate sui risultati dell'analisi condotta per identificare la causa dei problemi. Tuttavia, questa funzionalità è disponibile solo presso fornitori che utilizzano tecnologie avanzate, costituendo un fattore distintivo tra i diversi strumenti presenti sul mercato. In determinati casi è anche possibile creare degli script che effettuino anche azioni correttive a seguito di un allarme, limitando così i lavori di basso valore da parte del personale IT.
Un caso d'uso per uno strumento di Observability è il monitoraggio dell'intero ambiente sottostante a un software ERP. I potenziali obiettivi del tool includono il consumo delle risorse e le modifiche di configurazione degli application server, dei database e della rete. Quando si verifica un problema all'interno dei target monitorati, lo strumento invia un avviso al team competente—che può includere sviluppatori, Database Administrator o Network Administrator—per indagare sulla questione. Fornisce informazioni critiche e necessarie per l'analisi, come query da eseguire e analisi dei carichi. Uno strumento di Observabilty completo riunisce tutti gli stakeholder allo stesso tavolo e da informazioni complete ed esausitve per l’individuaizone e la risoluzione delle problematiche.
Inoltre, lo strumento potrebbe generare suggerimenti per ottimizzare le query e gestire i carichi di lavoro.
Nel panorama dell’Observability, in Miriade abbiamo scelto di adottare le soluzione di SolarWinds. SolarWinds si distingue per un approccio ibrido, progettato per offrire visibilità completa indipendentemente da dove risiedano le infrastrutture e le applicazioni. L'azienda propone soluzioni potenti sia in modalità SaaS che on-premise, per rispondere alle diverse esigenze aziendali.
La piattaforma SolarWinds Observability Self-Hosted rappresenta la soluzione on-premise (ma implementabile anche in cloud privati o pubblici), fornendo una visione unificata e integrata su reti, infrastrutture, applicazioni e database. È pensata per le organizzazioni che necessitano di un controllo granulare e di una gestione interna dei propri strumenti di monitoraggio, offrendo funzionalità avanzate di AIOps per l'analisi predittiva e l'identificazione rapida delle cause radice.
In particolare, SolarWinds Observability Self-Hosted è lo strumento ideale per le aziende con una forte presenza di infrastrutture on-premise e team IT con competenze specializzate nella gestione di tali ambienti.
È particolarmente vantaggioso per le organizzazioni che richiedono integrazioni complesse con sistemi legacy o personalizzazioni che sfruttano le potenti opzioni di personalizzazione offerte da questo prodotto.
Accanto a questa, SolarWinds Observability SaaS è la piattaforma SaaS nativa, ideale per ambienti cloud-native e ibridi. Offre un'esperienza di observability "as-a-service", semplificando l'implementazione e la gestione, e garantendo scalabilità e flessibilità. Copre l'Application Performance Management (APM), il monitoraggio dell'infrastruttura, la gestione dei log e l'analisi dell'esperienza digitale, permettendo ai team IT di ottenere insight profondi e di risolvere i problemi più velocemente, il tutto attraverso un'unica piattaforma unificata.
SolarWinds Observability SaaS è quindi l'ideale per le aziende che operano principalmente in ambienti cloud e utilizzano architetture moderne come microservizi e container, ad esempio infrastrutture su Kubernetes. Questo strumento è particolarmente consigliato per le aziende che cercano soluzioni in grado di scalare facilmente le risorse in base alle necessità. Inoltre, essendo una soluzione SaaS, è perfetta per quelle aziende che desiderano un'implementazione rapida e preferiscono delegare la gestione della piattaforma al fornitore. In questo modo, le risorse IT interne possono essere liberate e dedicate ad attività a maggior valore aggiunto.
Entrambe le soluzioni mirano a ridurre la complessità, migliorare le performance e assicurare l'affidabilità dei servizi IT, fornendo gli strumenti necessari per passare da un monitoraggio reattivo a una gestione proattiva e intelligente.
L'importanza dell'Observability
L'Observability non è una moda passeggera, ma una componente sempre più essenziale per le organizzazioni data-driven. In particolare, implementare un tool di Observability è fondamentale per le aziende, poiché offre numerosi vantaggi:
- affrontare la complessità delle architetture dati moderne, troppo complesse e dinamiche per i metodi di monitoraggio tradizionali;
- andare oltre il monitoraggio statico, basato solo su eventi e non più sufficiente per prevenire incidenti critici;
- supportare l'innovazione, ad esempio l'implementazione della GenAI;
- migliorare la qualità dei dati e dei processi, garantendo la disponibilità e l'affidabilità delle informazioni utilizzate nei processi decisionali;
- ridurre i costi ottimizzando le risorse tramite le pratiche di FinOps e prevenendo costose interruzioni.
Adottare un approccio strategico alla Observability non solo consente di risolvere i problemi attuali, ma costruisce anche fondamenta solide per il futuro. In questo modo, i dati rimarranno una risorsa preziosa e affidabile per il business, pronte a guidare l'innovazione e il successo.
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