L'automatisation pilote une surveillance d'infrastructure multi-cloud fiable

Greg Adams, vice-président régional UK&I chez Dynatrace, discute le rôle clé que l'automatisation peut jouer dans la surveillance d'infrastructure multi-cloud.

Pour suivre le rythme de la transformation digitale, les organisations de toutes industries se sont de plus en plus tournées vers l'architecture multi-cloud pour gagner l'agilité et la scalabilité dont elles ont besoin pour rester en tête. IDC prévoit que cette tendance continuant, les dépenses mondiales totales sur les services cloud dépasseront 1,3 trillion $ d'ici 2025.

Cependant, chaque cloud ajouté rend la tâche de gestion d'infrastructure plus complexe, car les environnements technologiques s'étendent sur un plus grand nombre de plateformes. En retour, cela crée plus de travail pour les équipes d'opérations IT (ITOps) déjà surchargées, les empêchant de se concentrer sur l'innovation. En effet, notre recherche a trouvé que les équipes ITOps passent près de la moitié (42%) de leur temps sur du travail manuel, routinier « juste pour garder les lumières allumées » à travers leur infrastructure.

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

Le casse-tête multi-cloud

Si elles ne peuvent pas gérer la performance d'infrastructure efficacement, les équipes ITOps auront massivement du mal à délivrer les expériences digitales fluides que les clients et utilisateurs d'aujourd'hui exigent. Il est critique qu'elles aient une observabilité claire, de bout en bout, à travers leur environnement multi-cloud. Malheureusement, cette visibilité est devenue plus insaisissable, et des angles morts s'infiltrent alors que les équipes peinent à suivre leur infrastructure.

Les environnements multi-cloud sont par nature complexes et difficiles à gérer avec beaucoup d'approches existantes de surveillance d'infrastructure. Plusieurs facteurs sont derrière cela.

Premièrement, chaque plateforme cloud vient avec son propre outil de surveillance natif, comme Amazon CloudWatch ou Azure Monitor. Les équipes ITOps se sont donc progressivement retrouvées avec une gamme croissante d'outils qu'elles doivent superposer par-dessus les solutions de surveillance traditionnelles pour tracker l'activité à travers l'infrastructure. Notre recherche indique qu'en moyenne, les organisations s'appuient sur sept solutions de surveillance différentes pour gérer leurs environnements multi-cloud. Cela force les équipes à passer plus de temps à assembler manuellement des insights depuis divers tableaux de bord pour identifier les problèmes dans leurs services digitaux, alors que les parcours utilisateur traversent plusieurs clouds.

Le casse-tête Kubernetes

Un autre facteur rendant l'observabilité plus insaisissable est la fréquence du changement dans les environnements multi-cloud. Alors que des plateformes comme Kubernetes permettent aux organisations de scaler leur infrastructure multi-cloud rapidement pour matcher la demande, le changement constant rend difficile pour les équipes de surveiller et gérer la performance efficacement. Les environnements Kubernetes produisent aussi de gros volumes de données, impossibles à trier manuellement pour les équipes ITOps pour comprendre l'impact de l'infrastructure multi-cloud sur l'expérience utilisateur.

Ajoutant de la complexité, dans leurs efforts pour soulager la « prolifération d'outils », les équipes adoptent souvent une approche "do-it-yourself" (DIY) pour la surveillance d'infrastructure, utilisant des solutions d'observabilité open-source pour assembler plusieurs outils. Cela génère du gaspillage d'effort manuel et est difficile à maintenir, ce qui entrave la transformation digitale, car les équipes ont moins de temps pour se concentrer sur leur travail plus stratégique.

Automatiser la voie à suivre

Pour surmonter ces défis, les organisations doivent donner aux équipes IT les moyens d'une nouvelle approche de surveillance d'infrastructure, en exploitant l'AIOps (intelligence artificielle pour les opérations IT) pour automatiser autant de tâches manuelles que possible. Cela élimine les angles morts en découvrant et instrumentant continuellement l'infrastructure multi-cloud au fur et à mesure que l'environnement change. En résultat, les équipes peuvent maintenir une observabilité de bout en bout sans avoir besoin d'investir temps et effort dans les processus de surveillance manuels.

L'AIOps aide aussi à trier automatiquement les alertes et interroger les données d'observabilité pour faire ressortir les insights précis dont les équipes ont besoin pour délivrer des expériences digitales fluides aux utilisateurs et clients. Avec cette approche, l'AIOps peut permettre aux équipes de comprendre la cause de tout problème à travers une infrastructure multi-cloud, et prioriser les problèmes par impact business. Cela signifie que les équipes peuvent résoudre les problèmes les plus critiques d'abord et puis concentrer leurs efforts sur les tâches qui accélèrent la transformation digitale de l'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 continuent leur transition vers des environnements multi-cloud, s'assurer que l'infrastructure tourne bien devient plus critique pour créer des services digitaux fluides et piloter la satisfaction client. Implémenter des stratégies de surveillance d'infrastructure centrées sur l'IA et l'automatisation réduit le fardeau des tâches manuelles sur les équipes ITOps. En retour, les équipes peuvent se concentrer sur l'accélération de la transformation et piloter de meilleurs résultats pour le business.