Milano, 5 marzo 2024 – Dynatrace (NYSE: DT), leader nell’osservabilità e sicurezza unificate, ha annunciato oggi i risultati di un’indagine globale indipendente condotta su 1.300 CIO e leader tecnologici di grandi organizzazioni. La ricerca rivela che le aziende continuano ad adottare ambienti multicloud e architetture cloud-native per consentire una rapida trasformazione digitale e garantire un’innovazione sicura. Tuttavia, nonostante la velocità, la scalabilità e l’agilità consentite da questi moderni ecosistemi cloud, le organizzazioni faticano a gestire l’esplosione di dati che creano. I risultati di questa ricerca sottolineano la necessità di una matura strategia di AI, analytics e automazione che vada oltre i modelli AIOps tradizionali per generare un valore di business duraturo. Il report The state of observability 2024: Overcoming complexity through AI-driven analytics and automation strategies è disponibile per il download.

I risultati della ricerca includono:

  • Il 96% delle organizzazioni italiane afferma che la complessità del proprio stack tecnologico è aumentata negli ultimi 12 mesi e il 48% che continuerà ad aumentare.
  • L’ambiente multicloud comprende mediamente 12 piattaforme e servizi differenti.
  • L’88% dei leader tecnologici italiani afferma che la complessità del multicloud rende più difficile offrire esperienze eccezionali ai clienti e l’86% dichiara che rendere le applicazioni più difficili da proteggere.
  • L’83% dei leader tecnologici italiani afferma che gli stack tecnologici cloud-native producono un’esplosione di dati che va oltre le capacità umane di gestione.
  • In media, le organizzazioni utilizzano 10 diversi tool di monitoraggio e osservabilità per gestire applicazioni, infrastrutture ed esperienze utente.
  • L’87% dei leader tecnologici italiani afferma che il numero di tool, piattaforme, dashboard e applicazioni a cui si affidano aumenta la complessità della gestione di un ambiente multicloud.

“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”.

Ulteriori risultati includono:

  • L’86% dei leader tecnologici italiani afferma che gli approcci manuali alla gestione e all’analisi dei log non riescono a tenere il passo con la velocità di cambiamento del loro stack tecnologico e con il volume di dati che esso produce.
  • L’84% dei leader tecnologici italiani afferma che il tempo che i loro team dedicano alla manutenzione dei tool di monitoraggio e alla preparazione dei dati per l’analisi ruba tempo all’innovazione.
  • Il 77% delle organizzazioni italiane, contro il 72% della media globale, ha adottato l’AIOps per ridurre la complessità della gestione dell’ambiente multicloud.
  • Il 91% dei leader tecnologici italiani afferma che gli approcci di machine learning probabilistici hanno limitato il valore offerto dall’AIOps a causa dell’impegno manuale necessario per ottenere insights affidabili.

“Senza la capacità di trasformare gli elevati volumi di dati diversi provenienti dalle architetture cloud-native in insights in tempo reale e contestualmente rilevanti, i team IT, di sviluppo, di sicurezza e business faticano a capire cosa sta accadendo nel loro ambiente e non hanno le risposte necessarie per risolvere i problemi in modo rapido e decisivo”, ha continuato Greifeneder. “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”.

Metodologia
Questo rapporto si basa su un’indagine globale condotta da Coleman Parkes e commissionata da Dynatrace su 1.300 CIO, CTO e altri leader tecnologici senior che si occupano di operazioni IT e gestione DevOps in grandi aziende con più di 1.000 dipendenti. Il campione comprendeva 200 intervistati negli Stati Uniti, 100 in America Latina, 600 in Europa, 150 in Medio Oriente e 250 in Asia Pacifico.