Efektywność działania  firmy nie może być osiągana kosztem innowacji i wzrostu organizacji. Potrzeba właściwego znalezienia tej równowagi będzie dominującym czynnikiem inicjatyw związanych z transformacją cyfrową – twierdzi Dynatrace. Uważa, że organizacje, które chcą osiągnąć sukces na rynku, muszą kłaść coraz większy nacisk na dane, analitykę automatyzację i bezpieczeństwo.

Firma podzieliła się swoimi prognozami dotyczącymi kluczowych trendów w obszarze observability w 2023 r., o których powinni pamiętać szefowie IT.

1: „Godna zaufania AI” kluczem do automatyzacji coraz bardziej złożonych cyfrowych ekosystemów.

Z uwagi na to, że  organizacje starają się robić więcej za mniej i iść do przodu w obliczu rosnących trudności makroekonomicznych, automatyzacja będzie miała kluczowe znaczenie w 2023 r.

Większa automatyzacja umożliwi organizacjom uwolnienie potencjału wykwalifikowanych specjalistów. W rezultacie zespoły będą mogły przyspieszyć tempo realizacji projektów.

Organizacje nie mogą jednak zarządzać zautomatyzowanymi procedurami za pomocą sztucznej inteligencji, która myli symptomy zjawiska z jego pierwotną przyczyną albo przedkłada problemy o niższym ryzyku nad te mające prawdziwy wpływ na biznes. Nie sprawdzi się też taka AI, która proponuje i wdraża niewłaściwe rozwiązania.

Bez godnej zaufania AI, ludzie będą nadal zmuszeni do ręcznego zatwierdzania wszelkich odpowiedzi udzielanych przez rozwiązania napędzane przez sztuczną inteligencję. Zakłóci to wzrost wydajności i utrudni wysiłki zmierzające do automatyzacji rozmaitych procesów.

Wiarygodność stanie się zatem warunkiem wstępnym dla każdego rozwiązania AI, dzięki jego zdolności do dostarczania precyzyjnych i zrozumiałych odpowiedzi zamiast statystycznych domysłów.

2: Observability, bezpieczeństwo i analityka biznesowa zbiegną się w czasie

Ciągły rozrost danych ze środowisk multicloud i cloud-native, w połączeniu ze zwiększoną złożonością stosów technologicznych, skłoni organizacje do poszukiwania bardziej efektywnych sposobów napędzania inteligentnej automatyzacji.

Powszechność niezintegrowanych narzędzi monitorujących, które oferują wgląd w pojedynczy obszar infrastruktury IT lub wspierają wyizolowany sposób użycia utrudnia zachowanie kontekstu danych. Skutkuje to również silosami, ponieważ każdy zespół skupia się na swoim elemencie układanki, zamiast łączyć dane w celu zdobycia szerszego obrazu.

Aby temu zaradzić, obszary observability, bezpieczeństwa i analityki biznesowej zbiegną się w czasie, gdy organizacje połączą swoje narzędzia. Zespoły będą starały się przejść od odizolowanych i trudnych w zarządzaniu rozwiązań typu „zrób to sam” do wielofunkcyjnych, napędzanych sztuczną inteligencją platform analitycznych, które zapewnią zespołom odpowiedzialnym za biznes, rozwój, bezpieczeństwo i operacje, wgląd i automatyzację, których potrzebują. To połączenie pomoże oswoić obszar chmury i Big Data oraz napędzić inteligentną automatyzację w wielu przypadkach – od modernizacji chmury po zgodność z przepisami i cyberbezpieczeństwem.

3: DevSecOps dojrzewa do SecDevBizOps

Ograniczenie ryzyka cybernetycznego stanie się priorytetem dla wszystkich osób zaangażowanych w tworzenie innowacji. Organizacje wykupujące polisy cyberbezpieczeństwa będą musiały wykazać, że każda osoba odpowiadająca za innowacje w firmie potrafi zachować należytą staranność i zarządzać ryzykiem związanym ze swoimi działaniami.

Na znaczeniu zyskiwać będą rozwiązania umożliwiające zespołom rozwój ich strategii DevOps i BizDevOps do bardziej kompleksowego podejścia SecDevBizOps, łączącego praktyki bezpieczeństwa, rozwoju i IT z analityką biznesową. Doprowadzi to do zwiększenia inwestycji w platformy observability.

4: Od AIOps do AISecOps

Organizacje coraz częściej zdają sobie sprawę, że platformy wykorzystywane do automatyzacji procesów dostarczania oprogramowania i wspierania AIOps mogą być skuteczne, jeśli są oparte na kontekście danych. Oznacza to, że muszą być w stanie połączyć dane i ich kontekst w jedno źródło informacji, gdzie mogą być przekształcone w precyzyjne odpowiedzi i inteligentną automatyzację. Będzie to klucz do zapewnienia, że AI napędzająca automatyzację odróżni przyczynę od skutku i podejmie mądrzejsze i terminowe decyzje.

Dla organizacji było to wyzwaniem, ponieważ rosnąca złożoność architektur chmurowych spowodowała niekontrolowany rozrost danych i odmiennych narzędzi analitycznych.

W 2023 r. firmy przeniosą swoją uwagę z integracji narzędzi w celu zwiększania wydajności AIOps na przyjęcie platform, które wspierają bardziej zaawansowane AISecOps (AI dla bezpieczeństwa i operacji). Umożliwi to zespołom przełamanie silosów między danymi obserwacyjnymi, biznesowymi i dotyczącymi bezpieczeństwa oraz połączenie ich za pomocą mapowania topologii i zależności. W rezultacie zespoły będą mogły zachować relacje między strumieniami danych i odblokować pełny kontekst potrzebny do napędzania bardziej wydajnej i precyzyjnej automatyzacji oraz dostarczania bezproblemowych doświadczeń cyfrowych.

———–

Prognozy przygotował Michał Bojko – Lab Lead i dyrektor ds. badań i rozwoju w zakresie inteligentnego oprogramowania w polskim oddziale Dynatrace.