Awarie oprogramowania są nieuniknione. Ale nigdy nie powinny stać się katastrofami, które sieją spustoszenie w całym kraju.
To, czy awaria przerodzi się w poważne zakłócenie, czy też zostanie natychmiast zidentyfikowana, zdiagnozowana i naprawiona, zależy od tego, jak dobrze organizacja jest przygotowana i reaguje.
Wiceprezes ds. portfela i strategii Dynatrace.
Tworzenie i dostarczanie solidnego, odpornego oprogramowania wymaga głębokiej, opartej na sztucznej inteligencji, kompleksowej widoczności, która zapewnia spójne, ujednolicone źródło prawdy na temat wydajności środowisk oprogramowania oraz źródeł wszelkich problemów pogarszających tę wydajność.
Dzisiejsze środowiska oprogramowania dla przedsiębiorstw są złożone i obejmują aplikacje natywne w chmurze, wdrożenia w wielu chmurach, usługi innych firm, interfejsy API i rosnący wpływ sztucznej inteligencji.
Te warstwowe środowiska wprowadzają znaczną nieprzejrzystość w łańcuchu dostaw oprogramowania, utrudniając zarządzanie ryzykiem, wydajnością i odpornością na dużą skalę.
Zagrożenia nowoczesnych układów technologicznych
Badania pokazują, że 42% organizacji przewiduje, że doświadczy incydentu spowodowanego przez jednego z ich dostawców. Zbyt często zespoły są zaślepione, gdy coś pójdzie nie tak, co może być frustrujące i kosztowne.
Aby móc działać bez obaw, firmy muszą mieć wgląd w cały cyfrowy łańcuch dostaw, co nie jest możliwe przy podstawowym śledzeniu.
W przeciwieństwie do tradycyjnego monitorowania, które często koncentruje się na izolowanych metrykach lub alertach, widoczność zapewnia ujednolicony widok w czasie rzeczywistym na szereg technologii, umożliwiając szybsze podejmowanie decyzji w oparciu o dane na poziomie.
Wdrożenie obserwacji opartych na sztucznej inteligencji w czasie rzeczywistym obejmuje każdy komponent, od infrastruktury i usług po aplikacje i doświadczenie użytkownika.
Widoczność jest koniecznością strategiczną
Kompleksowa obserwowalność ewoluuje poza obecną rolę w IT i DevOps, stając się kluczowym elementem nowoczesnej strategii biznesowej. Jednocześnie umiejętność obserwacji odgrywa kluczową rolę w zarządzaniu ryzykiem, utrzymaniu nieprzerwanego działania i zachowaniu zaufania cyfrowego.
Obserwowalność umożliwia także organizacjom proaktywne wykrywanie anomalii, zanim staną się one przestojami, szybkie określanie przyczyn źródłowych w złożonych, rozproszonych systemach i automatyzację działań reagowania w celu skrócenia średniego czasu do rozwiązania (MTTR).
Rezultatem są szybsze, inteligentniejsze i bardziej odporne operacje, dające zespołom pewność, że mogą wprowadzać innowacje bez uszczerbku dla stabilności systemu, co stanowi kluczowe korzyści w świecie, w którym odporność cyfrowa i szybkość muszą iść w parze.
Systemy elastyczne muszą amortyzować wstrząsy bez pękania. Wymaga to zarówno inwestycji kulturowych, jak i technicznych, od przyjęcia wspólnej odpowiedzialności między zespołami po przyjęcie nowoczesnych strategii wdrażania, takich jak wydania Canary, wdrożenia niebieskie/zielone i oznaczanie funkcji.
Nowoczesne strategie działają tylko wtedy, gdy zespoły mają informacje zwrotne i przejrzystość w czasie rzeczywistym, co pozwala organizacjom zrozumieć, co się dzieje, dlaczego i co z tym zrobić, zanim klienci zauważą zakłócenia.
Agentyczna sztuczna inteligencja: nowy poziom ryzyka
Weszliśmy w erę sztucznej inteligencji, kiedy organizacje wdrażają sztuczną inteligencję generatywną i agentyczną, aby przyspieszyć innowacje, zwiększyć produktywność i obniżyć koszty. Są także narażeni na nowe rodzaje zagrożeń.
Agentyczną sztuczną inteligencję można skonfigurować tak, aby działała niezależnie, wprowadzała zmiany, uruchamiała przepływy pracy, a nawet wdrażała kod bez bezpośredniego zaangażowania człowieka. Ten poziom autonomii stwarza poważne wyzwania towarzyszące potencjalnym korzyściom płynącym ze sztucznej inteligencji.
Na przykład źle skonfigurowany agent lub złośliwe zapytanie może przy szybkości maszyny spowodować dalekosiężne konsekwencje na dalszym etapie działania, niezależnie od tego, czy będzie to przekroczenie kosztów, nietypowe zachowanie czy całkowite przestoje.
Małe fale mogą stać się falami, szybszymi, szerszymi i trudniejszymi do powstrzymania. Platformy obserwacyjne działające w czasie rzeczywistym oparte na sztucznej inteligencji są niezbędne nie tylko do monitorowania działań agentów, ale także do zrozumienia, w jaki sposób działają, jak wchodzą w interakcję z innymi systemami i kiedy konieczna jest interwencja.
Obserwowalność pomaga bezpiecznie wykorzystać potencjał agentycznej sztucznej inteligencji i torować drogę do autonomicznych operacji.
Ochrona przed zakłóceniami
Liderzy branży muszą wdrażać nowe technologie, w tym sztuczną inteligencję opartą na agentach, aby dotrzymać kroku konkurencji. Jednocześnie muszą także dostosować się do nowych wymagań w zakresie bezpieczeństwa i zgodności, które wiążą się z działaniem w ramach coraz bardziej złożonych stosów technologii.
Najlepszym sposobem, aby organizacje poradziły sobie z rosnącą złożonością i presją, jest potraktowanie obserwacji jako strategicznego czynnika biznesowego, a nie tylko możliwości IT. Dzięki temu każda warstwa stosu technologii jest przejrzysta, odpowiedzialna i odporna z założenia.
Nadając priorytet obserwacjom opartym na sztucznej inteligencji w czasie rzeczywistym, organizacje mogą budować trwałe zaufanie, szybko się dostosowywać i napędzać rozwój firmy, unikając jednocześnie marnowania czasu i pieniędzy na usuwanie szkodliwych przestojów.
Przedstawiamy najlepsze oprogramowanie do automatyzacji IT.
Ten artykuł powstał w ramach kanału Expert Insights TechRadarPro, w którym prezentujemy najlepsze i najbystrzejsze umysły dzisiejszej branży technologicznej. Poglądy wyrażone tutaj są poglądami autorów i niekoniecznie są poglądami TechRadarPro lub Future plc. Jeżeli jesteś zainteresowany współpracą, więcej informacji znajdziesz tutaj:
