La automatización es clave para el monitoreo de la infraestructura de múltiples nubes

Garantizar que la infraestructura funcione sin problemas es fundamental para mantener los servicios y la satisfacción del cliente.

Greg Adams, vicepresidente regional de Reino Unido e I en Dynatrace, analiza el papel clave que pueden desempeñar los autómatas en el monitoreo de la infraestructura de múltiples nubes

Para seguir el ritmo de la transformación digital, las organizaciones de todas las industrias recurren cada vez más a la arquitectura de múltiples nubes para obtener la agilidad y la escalabilidad que necesitan para mantenerse a la vanguardia. IDC prevé que, a medida que continúe esta tendencia, el gasto mundial total en servicios en la nube superará los 1,3 billones de dólares para 2025.

Sin embargo, cada nube que se agrega hace que la tarea de administrar la infraestructura sea más compleja, ya que los entornos tecnológicos abarcan una mayor cantidad de plataformas. A su vez, esto crea más trabajo para los equipos de operaciones de TI (ITOps) sobrecargados, lo que les impide centrarse en la innovación. De hecho, nuestra investigación encontró que los equipos de ITOps pasan casi la mitad (42 %) de su tiempo en trabajo manual y rutinario "solo para mantener las luces encendidas" en toda su infraestructura.

Estos equipos claramente necesitan un enfoque más sostenible para administrar su infraestructura, uno que mejore la visibilidad en entornos de varias nubes y automatice las tareas manuales, de modo que tengan más tiempo para concentrarse en impulsar la innovación y crear valor para sus organizaciones.

Una migraña multinube

Si no pueden administrar el rendimiento de la infraestructura de manera efectiva, los equipos de ITOps tendrán grandes dificultades para brindar las experiencias digitales perfectas que demandan los clientes y usuarios de hoy. Es fundamental que tengan una observabilidad clara y de extremo a extremo en su entorno multinube. Desafortunadamente, esta información se ha vuelto más difícil de alcanzar y los puntos ciegos están apareciendo a medida que los equipos luchan por mantenerse al día con su infraestructura.

Los entornos de múltiples nubes son por naturaleza complejos y difíciles de administrar con muchos enfoques existentes para el monitoreo de la infraestructura. Hay varios factores detrás de esto.

Primero, cada plataforma en la nube viene con su propia herramienta de monitoreo nativa, como Amazon CloudWatch o Azure Monitor. Por lo tanto, los equipos de ITOps se han encontrado gradualmente con una gama cada vez mayor de herramientas que necesitan superponer a las soluciones de monitoreo tradicionales para rastrear la actividad en toda la infraestructura. Nuestra investigación indica que, en promedio, las organizaciones confían en siete soluciones de monitoreo diferentes para administrar sus entornos de múltiples nubes. Esto obliga a los equipos a dedicar más tiempo a recopilar manualmente información de varios paneles para identificar problemas en sus servicios digitales, ya que los viajes de los usuarios atraviesan múltiples nubes.

El enigma de Kubernetes

Otro factor que hace que la observabilidad sea más difícil de alcanzar es la frecuencia de cambio dentro de los entornos de nubes múltiples. Si bien las plataformas como Kubernetes permiten a las organizaciones escalar su infraestructura de múltiples nubes rápidamente para satisfacer la demanda, el cambio constante dificulta que los equipos supervisen y administren el rendimiento de manera efectiva. Los entornos de Kubernetes también producen grandes volúmenes de datos, que es imposible que los equipos de ITOps filtren manualmente para comprender el impacto de la infraestructura de múltiples nubes en la experiencia del usuario.

Agregando una mayor complejidad, en sus esfuerzos por aliviar la "expansión de herramientas", los equipos a menudo adoptan un enfoque de "hágalo usted mismo" (DIY) para el monitoreo de la infraestructura, utilizando soluciones de observabilidad de código abierto para unir múltiples herramientas. Esto genera un desperdicio de esfuerzo manual y es difícil de mantener, lo que impide la transformación digital, ya que los equipos tienen menos tiempo para concentrarse en su trabajo más estratégico.

Automatizar un curso por delante

Para superar estos desafíos, las organizaciones deben empoderar a los equipos de TI con un nuevo enfoque para el monitoreo de la infraestructura, aprovechando AIOps (inteligencia artificial para operaciones de TI) para automatizar tantas tareas manuales como sea posible. Esto elimina los puntos ciegos al descubrir e instrumentar continuamente la infraestructura de múltiples nubes a medida que cambia el entorno. Como resultado, los equipos pueden mantener la observabilidad de extremo a extremo sin necesidad de invertir tiempo y esfuerzo en procesos de monitoreo manual.

AIOps también ayuda a clasificar automáticamente las alertas y consultar los datos de observabilidad para sacar a la luz los conocimientos precisos que los equipos necesitan para ofrecer experiencias digitales perfectas a los usuarios y clientes. Con este enfoque, AIOps puede permitir que los equipos comprendan la causa de cualquier problema en una infraestructura de múltiples nubes y prioricen los problemas por impacto comercial. Esto significa que los equipos pueden resolver primero los problemas más críticos y luego centrar sus esfuerzos en tareas que aceleren la transformación digital de una organización. Sin embargo, esto solo es posible si los equipos pueden consolidar los datos de observabilidad en un solo lugar. Una vista consolidada crea una única fuente de verdad que proporciona el contexto completo necesario para impulsar una automatización eficaz.

Más tiempo para la innovación

A medida que las organizaciones continúan su transición a entornos de múltiples nubes, garantizar que la infraestructura funcione sin problemas se vuelve más crítico para crear servicios digitales sin interrupciones e impulsar la satisfacción del cliente. La implementación de estrategias de monitoreo de infraestructura que se centran en la IA y la automatización reduce la carga de tareas manuales en los equipos de ITOps. A su vez, los equipos pueden concentrarse en acelerar la transformación e impulsar mejores resultados para el negocio.