Automatisering zorgt voor betrouwbare multi-cloud infrastructuurmonitoring

Greg Adams, regionale vice-president UK&I bij Dynatrace, bespreekt de sleutelrol die automatisering kan spelen in multi-cloud infrastructuurmonitoring

Om tempo te houden met digitale transformatie, hebben organisaties uit alle sectoren zich steeds meer gewend tot multi-cloud architectuur om de agiliteit en schaalbaarheid te krijgen die ze nodig hebben om voorop te lopen. IDC voorspelt dat deze trend voortduurt, de totale wereldwijde uitgaven aan cloud-diensten $1,3 biljoen zullen overschrijden tegen 2025.

Elke toegevoegde cloud maakt de taak van infrastructuurbeheer complexer, omdat technologische omgevingen een groter aantal platforms bespannen. Op zijn beurt creëert dit meer werk voor overbelaste IT-operatieteams (ITOps), wat hen weerhoudt om zich op innovatie te richten. Ons onderzoek liet zien dat ITOps-teams bijna de helft (42%) van hun tijd besteden aan handmatig, routinematig werk 'om de lichten aan te houden' hun infrastructuur.

Deze teams hebben duidelijk een duurzamere aanpak nodig voor het beheren van hun infrastructuur — een die observabiliteit in multi-cloud omgevingen verbetert en handmatige taken automatiseert, zodat ze meer tijd hebben om innovatie te drijven en waarde te creëren voor hun organisaties.

Een multi-cloud migraine

Als ze infrastructuurprestaties niet effectief kunnen managen, zullen ITOps-teams enorm worstelen om de naadloze digitale ervaringen te leveren die klanten en gebruikers vandaag vragen. Het is cruciaal dat ze duidelijke, end-to-end observabiliteit hebben over hun multi-cloud omgeving. Helaas is dit inzicht moeilijker te krijgen, en blinde vlekken duiken op naarmate teams worstelen om bij hun infrastructuur te blijven.

Multi-cloud omgevingen zijn van nature complex en uitdagend om te beheren met veel bestaande benaderingen van infrastructuurmonitoring. Er zijn verschillende factoren achter deze complexiteit.

Ten eerste, elk cloudplatform heeft zijn eigen native monitoringtool, zoals Amazon CloudWatch of Azure Monitor. ITOps-teams hebben zich dus geleidelijk een groeiende reeks tools gevonden die ze bovenop traditionele monitoringoplossingen moeten leggen om activiteit in hun infrastructuur te volgen. Ons onderzoek wijst erop dat organisaties gemiddeld zeven verschillende monitoringoplossingen gebruiken om hun multi-cloud omgevingen te beheren. Dit dwingt teams meer tijd te besteden aan handmatig puzzelen met inzichten van verschillende dashboards om problemen in hun digitale diensten te identificeren, aangezien gebruikersreizen meerdere clouds doorlopen.

De Kubernetes-raadsel

Een andere factor die observabiliteit lastiger maakt, is de frequentie van verandering binnen multi-cloud omgevingen. Terwijl platforms zoals Kubernetes organisaties in staat stellen hun multi-cloud infrastructuur snel te schalen om aan vraag te voldoen, maakt de constante verandering het moeilijk voor teams om prestaties effectief te monitoren en beheren. Kubernetes-omgevingen produceren ook grote hoeveelheden data, wat onmogelijk is voor ITOps-teams om handmatig te doorzoeken om de impact van multi-cloud infrastructuur op de gebruikerservaring te begrijpen.

Als extra complexiteit proberen teams in hun poging 'tool sprawl' te verlichten, vaak een doe-het-zelf (DIY) benadering voor infrastructuurmonitoring, met open-source observabiliteitsoplossingen om meerdere tools aan elkaar te knopen. Dit genereert verspilde handmatige inspanning en is moeilijk te onderhouden, wat digitale transformatie belemmert, omdat teams minder tijd hebben voor hun strategische werk.

Een weg automatiseren

Om deze uitdagingen te overwinnen, moeten organisaties IT-teams voorzien van een nieuwe aanpak voor infrastructuurmonitoring, waarbij AIOps (kunstmatige intelligentie voor IT-operaties) wordt benut om zoveel mogelijk handmatige taken te automatiseren. Dit elimineert blinde vlekken door continu multi-cloud infrastructuur te ontdekken en te instrumenteren naarmate de omgeving verandert. Als resultaat kunnen teams end-to-end observabiliteit handhaven zonder tijd en inspanning te hoeven investeren in handmatige monitoringprocessen.

AIOps helpt ook om alerts automatisch te triageren en observabiliteitsdata op te vragen om de precieze inzichten te laten zien die teams nodig hebben om naadloze digitale ervaringen te leveren aan gebruikers en klanten. Met deze aanpak kan AIOps teams in staat stellen de oorzaak van problemen in een multi-cloud infrastructuur te begrijpen, en problemen te prioriteren op zakelijke impact. Dit betekent dat teams de meest kritieke problemen eerst kunnen oplossen en hun inspanning vervolgens richten op taken die de digitale transformatie van een organisatie versnellen. Dit is echter alleen mogelijk als teams observabiliteitsdata op één plek kunnen consolideren. Een geconsolideerde weergave creëert een single source of truth die de volledige context biedt die nodig is om effectieve automatisering te drijven.

Meer tijd voor innovatie

Naarmate organisaties hun overgang naar multi-cloud omgevingen voortzetten, wordt het waarborgen dat infrastructuur soepel draait steeds kritischer voor het creëren van naadloze digitale diensten en het drijven van klanttevredenheid. Het implementeren van infrastructuurmonitoringstrategieën die zich richten op AI en automatisering verlaagt de last van handmatige taken op ITOps-teams. Op hun beurt kunnen teams zich richten op het versnellen van transformatie en het behalen van betere resultaten voor het bedrijf.