L'automatisation est la clé de la surveillance des infrastructures multi-cloud

S'assurer que l'infrastructure fonctionne correctement est essentiel pour maintenir les services et la satisfaction des clients.

Greg Adams, vice-président régional UK&I chez Dynatrace, discute du rôle clé que l'automate peut jouer dans la surveillance des infrastructures multi-cloud

Pour suivre le rythme de la transformation numérique, les organisations de tous les secteurs se tournent de plus en plus vers l'architecture multi-cloud pour gagner en agilité et en évolutivité dont elles ont besoin pour garder une longueur d'avance. IDC prévoit que si cette tendance se poursuit, les dépenses mondiales totales en services cloud dépasseront 1 300 milliards de dollars d'ici 2025.

Cependant, chaque cloud ajouté rend la tâche de gestion de l'infrastructure plus complexe, car les environnements technologiques couvrent un plus grand nombre de plates-formes. À son tour, cela crée plus de travail pour les équipes d'opérations informatiques (ITOps) surchargées, ce qui les empêche de se concentrer sur l'innovation. En effet, nos recherches ont révélé que les équipes ITOps consacrent près de la moitié (42 %) de leur temps à des tâches manuelles et routinières "juste pour garder la lumière allumée" sur l'ensemble de leur infrastructure.

Ces équipes ont clairement besoin d'une approche plus durable pour gérer leur infrastructure, qui améliore l'observabilité dans les environnements multicloud et automatise les tâches manuelles, afin qu'elles aient plus de temps pour se concentrer sur l'innovation et la création de valeur pour leurs organisations.

Une migraine multi-nuages

Si elles ne peuvent pas gérer efficacement les performances de l'infrastructure, les équipes ITOps auront énormément de mal à offrir les expériences numériques transparentes que les clients et les utilisateurs d'aujourd'hui exigent. Il est essentiel qu'ils disposent d'une observabilité claire et de bout en bout dans leur environnement multicloud. Malheureusement, ces informations sont devenues plus insaisissables et des angles morts se font jour alors que les équipes luttent pour suivre le rythme de leur infrastructure.

Les environnements multi-cloud sont par nature complexes et difficiles à gérer avec de nombreuses approches existantes de surveillance des infrastructures. Il y a plusieurs facteurs derrière cela.

Tout d'abord, chaque plate-forme cloud est livrée avec son propre outil de surveillance natif, tel qu'Amazon CloudWatch ou Azure Monitor. Les équipes ITOps se sont donc progressivement retrouvées avec une gamme croissante d'outils dont elles ont besoin pour se superposer aux solutions de surveillance traditionnelles pour suivre l'activité sur l'ensemble de l'infrastructure. Nos recherches indiquent qu'en moyenne, les organisations s'appuient sur sept solutions de surveillance différentes pour gérer leurs environnements multi-cloud. Cela oblige les équipes à passer plus de temps à rassembler manuellement les informations de divers tableaux de bord pour identifier les problèmes dans leurs services numériques, car les parcours des utilisateurs traversent plusieurs clouds.

L'énigme Kubernetes

Un autre facteur qui rend l'observabilité plus insaisissable est la fréquence des changements dans les environnements multi-cloud. Alors que des plates-formes telles que Kubernetes permettent aux organisations de faire évoluer rapidement leur infrastructure multi-cloud pour répondre à la demande, le changement constant rend difficile pour les équipes de surveiller et de gérer efficacement les performances. Les environnements Kubernetes produisent également de gros volumes de données, qu'il est impossible pour les équipes ITOps de parcourir manuellement pour comprendre l'impact de l'infrastructure multicloud sur l'expérience utilisateur.

Ajoutant une complexité supplémentaire, dans leurs efforts pour atténuer la «prolifération des outils», les équipes adoptent souvent une approche de surveillance de l'infrastructure à faire soi-même (DIY), en utilisant des solutions d'observabilité open source pour assembler plusieurs outils. Cela génère des efforts manuels inutiles et est difficile à maintenir, ce qui entrave la transformation numérique, car les équipes ont moins de temps pour se concentrer sur leur travail plus stratégique.

Automatiser un cours à venir

Pour surmonter ces défis, les organisations doivent doter les équipes informatiques d'une nouvelle approche de la surveillance de l'infrastructure, en exploitant l'AIOps (intelligence artificielle pour les opérations informatiques) afin d'automatiser autant de tâches manuelles que possible. Cela élimine les angles morts en découvrant et en instrumentant en continu l'infrastructure multi-cloud à mesure que l'environnement change. Par conséquent, les équipes peuvent maintenir une observabilité de bout en bout sans avoir à investir du temps et des efforts dans des processus de surveillance manuels.

L'AIOps aide également à trier automatiquement les alertes et à interroger les données d'observabilité pour faire ressortir les informations précises dont les équipes ont besoin pour offrir des expériences numériques transparentes aux utilisateurs et aux clients. Avec cette approche, AIOps peut permettre aux équipes de comprendre la cause de tout problème sur une infrastructure multi-cloud et de hiérarchiser les problèmes en fonction de leur impact sur l'entreprise. Cela signifie que les équipes peuvent d'abord résoudre les problèmes les plus critiques, puis concentrer leurs efforts sur les tâches qui accélèrent la transformation numérique d'une organisation. Cependant, cela n'est possible que si les équipes peuvent consolider les données d'observabilité en un seul endroit. Une vue consolidée crée une source unique de vérité qui fournit le contexte complet nécessaire pour piloter une automatisation efficace.

Plus de temps pour l'innovation

Alors que les organisations poursuivent leur transition vers des environnements multi-cloud, s'assurer que l'infrastructure fonctionne correctement devient de plus en plus essentiel pour créer des services numériques transparents et accroître la satisfaction des clients. La mise en œuvre de stratégies de surveillance de l'infrastructure centrées sur l'IA et l'automatisation réduit le fardeau des tâches manuelles pour les équipes ITOps. À leur tour, les équipes peuvent se concentrer sur l'accélération de la transformation et l'obtention de meilleurs résultats pour l'entreprise.