Automatización Impulsa Monitoreo Fiable de Infraestructura Multi-Nube

Greg Adams, vicepresidente regional UK&I en Dynatrace, discute el papel clave que la automatización puede jugar en el monitoreo de infraestructura multi-nube

Para mantener el ritmo con la transformación digital, organizaciones de todas las industrias han recurrido cada vez más a arquitectura multi-nube para ganar la agilidad y escalabilidad que necesitan para mantenerse adelante. IDC pronostica que a medida que esta tendencia continúe, el gasto mundial total en servicios en la nube superará $1.3 billones para 2025.

Sin embargo, cada nube que se añade hace la tarea de gestionar infraestructura más compleja, ya que los entornos tecnológicos abarcan un mayor número de plataformas. A su vez, esto crea más trabajo para equipos de operaciones de TI (ITOps) sobrecargados, lo que les impide enfocarse en innovación. De hecho, nuestra investigación encontró que los equipos ITOps pasan casi la mitad (42%) de su tiempo en trabajo manual rutinario 'solo para mantener las luces encendidas' en su infraestructura.

Estos equipos claramente necesitan un enfoque más sostenible para gestionar su infraestructura — uno que mejore la observabilidad en entornos multi-nube y automatice tareas manuales, para que tengan más tiempo para enfocarse en impulsar innovación y crear valor para sus organizaciones.

Una migraña multi-nube

Si no pueden gestionar el rendimiento de infraestructura efectivamente, los equipos ITOps tendrán dificultades masivas para entregar las experiencias digitales sin fisuras que los clientes y usuarios de hoy demandan. Es crítico que tengan observabilidad clara, de extremo a extremo, a través de su entorno multi-nube. Desafortunadamente, esta visión se ha vuelto más esquiva, y puntos ciegos se están colando mientras los equipos luchan por mantenerse al día con su infraestructura.

Los entornos multi-nube son por su naturaleza complejos y desafiantes de gestionar con muchos enfoques existentes de monitoreo de infraestructura. Hay varios factores detrás de esto.

Primero, cada plataforma de nube viene con su propia herramienta de monitoreo nativa, como Amazon CloudWatch o Azure Monitor. Los equipos ITOps se han encontrado gradualmente con una gama creciente de herramientas que necesitan superponer sobre soluciones de monitoreo tradicionales para rastrear actividad a través de infraestructura. Nuestra investigación indica que, en promedio, las organizaciones dependen de siete soluciones de monitoreo diferentes para gestionar sus entornos multi-nube. Esto obliga a los equipos a pasar más tiempo uniendo manualmente insights de varios dashboards para identificar problemas en sus servicios digitales, mientras los viajes de usuario atraviesan múltiples nubes.

El enigma de Kubernetes

Otro factor que hace la observabilidad más esquiva es la frecuencia de cambio dentro de entornos multi-nube. Mientras plataformas como Kubernetes permiten a las organizaciones escalar su infraestructura multi-nube rápidamente para igualar la demanda, el cambio constante hace difícil para los equipos monitorear y gestionar rendimiento efectivamente. Los entornos Kubernetes también producen grandes volúmenes de datos, lo que es imposible para los equipos ITOps tamizar manualmente para entender el impacto de la infraestructura multi-nube en la experiencia de usuario.

Añadiendo más complejidad, en sus esfuerzos por aliviar la 'proliferación de herramientas', los equipos a menudo adoptan un enfoque hágalo-usted-mismo (DIY) para monitoreo de infraestructura, usando soluciones de observabilidad open-source para coser juntas múltiples herramientas. Esto genera esfuerzo manual desperdiciado y es difícil de mantener, lo que impide la transformación digital, ya que los equipos tienen menos tiempo para enfocarse en su trabajo más estratégico.

Automatizando un camino adelante

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

AIOps también ayuda a clasificar alertas automáticamente y consultar datos de observabilidad para revelar los insights precisos que los equipos necesitan para entregar experiencias digitales sin fisuras a usuarios y clientes. Con este enfoque, AIOps puede permitir a los equipos entender la causa de cualquier problema a través de una infraestructura multi-nube, y priorizar problemas por impacto empresarial. Esto significa que los equipos pueden resolver primero los problemas más críticos y luego enfocar su esfuerzo en tareas que aceleren la transformación digital de una organización. Sin embargo, esto solo es posible si los equipos pueden consolidar datos de observabilidad en un solo lugar. Una vista consolidada crea una única fuente de verdad que proporciona el contexto completo necesario para impulsar automatización efectiva.

Más tiempo para innovación

A medida que las organizaciones continúan su transición a entornos multi-nube, asegurar que la infraestructura funcione sin problemas se está volviendo más crítico para crear servicios digitales sin fisuras e impulsar satisfacción del cliente. Implementar estrategias de monitoreo de infraestructura que se centren en IA y automatización reduce la carga de tareas manuales en equipos ITOps. A su vez, los equipos pueden enfocarse en acelerar transformación y lograr mejores resultados para el negocio.