Obserwowalność: Kiedy sam monitoring i optymalizacja użycia chmury to jednak za mało?

Obserwowalność vs monitorowanie: dwa przenikające się światy 

Obserwowalność jest proaktywnym podejściem. Koncentruje się na bieżących anomaliach i umożliwia zrozumienie aktualnego stanu systemu, mając na uwadze przyszłe działania. To podejście rewolucjonizuje zarządzanie systemami: zapewnia wgląd i przejrzystość w zarządzaniu infrastrukturą oraz w monitorowaniu doświadczenia użytkownika.

Monitorowanie infrastruktury 

Obserwowalność znacząco zwiększa możliwości monitorowania infrastruktury, dostarczając firmom zrozumienie ich środowiska chmurowego. Wykraczając poza tradycyjne śledzenie, obserwowalność odkrywa przyczyny problemów. W efekcie, wspiera organizacje w strategicznych decyzjach mających na celu ulepszenie i optymalizację infrastruktury.

Application Performance Monitoring (APM)

Monitorowanie wydajności aplikacji to kluczowa kwestia, gdyż umożliwia nieustanne gromadzenie danych i zapewnia wgląd w działanie aplikacji. W efekcie, pozwala zespołom IT optymalizować wydajność, poprawić wykorzystanie zasobów, a także skrócić czas rozwiązywania problemów.

Rozpoznawanie trudnych do wykrycia problemów

Obserwowalność pozwala dostrzec „nieuchwytne” kwestie. Pomaga naświetlić i zidentyfikować trudne do wykrycia problemy i anomalie, które pozostają ukryte lub zamaskowane w standardowym monitorowaniu systemu. Powyższa zdolność ma kluczowe znaczenie we wczesnym zidentyfikowaniu i zniwelowaniu potencjalnych problemów. Dodatkowo, integracja z narzędziami obsługującymi alerty umożliwia prawidłowe i terminowe zgłaszanie oraz szybsze rozwiązywanie problemów technicznych.

Satysfakcja końcowego użytkownika 

Holistyczny wgląd w system oraz możliwość szybkiego zidentyfikowania problemów wydajnościowych zapewniają, że użytkownicy końcowi otrzymują sprawniej działający produkt. W efekcie, wzrasta satysfakcja w zakresie CX, a jeśli dotyczy ona systemu na potrzeby komercyjne – przekłada się na wyniki sprzedaży. 

Trzy filary obserwowalności: pełny przekrój systemu

Zwrot w stronę kompleksowych rozwiązań chmurowych zaowocował wyzwaniami wymagającymi wielowymiarowego podejścia do analizy systemu. Obserwowalność spełnia ten cel, bazując na trzech podstawowych komponentach – filarach, a każdy z nich zapewnia unikalny wgląd w zachowanie oraz wydajność systemu komputerowego. Ich połączenie tworzy holistyczny obraz jego zachowania

• Logi
  Pierwszy filar to logi, czyli rejestr, który szczegółowo opisuje poszczególne zdarzenia zachodzące w systemie. Ujawniają szeroki zestaw informacji, w tym m.in. ruch użytkowników, incydenty bezpieczeństwa, zmiany konfiguracji i wielu innych. 
  
  
• Metryki
  Metryki zapewniają metodę pomiaru i kwantyfikacji operacji systemowych. Pomagają monitorować kondycję, wydajność oraz ogólną efektywność systemu. 
  
  
• Ślady
  Ślady (z ang. traces) monitorują trasę operacji lub przepływu pracy w systemie. Tworzą szczegółową mapę wskazując jak operacje poruszają się w systemie, zapewniają wgląd w cykl życia komunikatów, gdy przechodzą one przez różne mikrousługi. 

Wykorzystanie AI w obserwowalności

Przy zmaganiach z coraz większą ilością danych z ewoluujących i złożonych systemów, stosuje się sztuczną inteligencję do zautomatyzowanej analizy, predykcji i wykrywaniu anomalii, by zwiększyć zdolność do utrzymania sprawności oraz wydajności systemu.

Zautomatyzowana analityka danych

Analiza danych generowanych przez systemy informatyczne wykracza poza zdolności ludzkiego przetwarzania, a sztuczna inteligencja zyskuje na znaczeniu jako partner w tym procesie. To, co mogłoby umknąć w procesie ręcznego śledzenia, wykrywa AI korelując zdarzenia i poszerzając percepcję systemu.

Automatyzacja analizy przyczyn (Root-Cause Analysis)

AI w obserwowalności umożliwia efektywną, usprawnioną analizę przyczyn źródłowych poprzez badanie obszernych zbiorów danych, określenie wzorców i ustalanie przyczyn problemów. W efekcie, skraca czas na ich rozwiązywanie oraz minimalizuje przestoje w systemie.

Wsparcie prognozowaniu obciążenia systemu

AI odgrywa kluczową rolę w predykcji pojemności systemu i prognozowaniu obciążenia. Umożliwia tworzenie dokładnych modeli wykorzystania zasobów i określenia okresów większego ruchu.

Wdrażanie dashboardów a podejmowanie decyzji

W złożonym ekosystemie chmurowym, dashboard obserwowalności zapewnia jednolity widok wskaźników systemowych. Staje się niezbędnym elementem w skutecznym zarządzaniu systemem, gdyż dostarcza kluczowe informacje w strategicznych procesach decyzyjnych. 

Dashboardy łączą trzy główne elementy obserwowalności w zrozumiały, przejrzysty oraz praktyczny format. Dostarczają - w czasie rzeczywistym – jeden widok wydajności i kondycji systemu w różnych warstwach monitorowanej usługi. Całościowy obraz sprawia, że powtarzalne schematy, anomalie i potencjalne obszary budzące obawy są od razu widoczne. Skraca to czas potrzebny na diagnostykę, a także ułatwia określenie dalszych działań. 

Nieocenioną wartością wdrożenia dashboardów obserwowalności jest generowanie cennych spostrzeżeń. Są one zasilane danymi zbieranymi w czasie rzeczywistym, co pozwala śledzić ciągi przyczynowo skutkowe prowadzące przez cały system. Analizując wszystkie te informacje, organizacje mogą proaktywnie adresować występujące w systemach anomalie, przewidywać zachowania systemu, optymalizować wydajność oraz nadawać kierunek swojej cyfrowej strategii. Wszystko te elementy sprzyjają ciągłemu rozwojowi i ulepszaniu systemu.

Właściwie wdrożony dashboard zapewnia kompleksowy podgląd interakcji aplikacji z infrastrukturą i umożliwia tworzenie optymalnych strategii projektowania systemu, alokacji zasobów oraz zarządzania incydentami.

W przypadku realizowania strategicznych celów, pozwalają na określenie słabych punktów i potencjalnych awarii. W efekcie, decyzje są podejmowane na podstawie pełnych danych, a incydenty są wykrywane i analizowane (MTTI i MTTD) w zdecydowanie krótszym czasie. 

Obserwowalność: większe oszczędności, mniejsze ryzyko 

Ujednolicona strategia zarządzania systemami IT zwiększa oszczędności oraz zmniejsza ryzyko w obszarze IT. W rezultacie, staje się kluczową strategią finansową dla cyfrowego świata.

FinOps to praktyka zarządzania finansowego operacyjnego, której celem jest zrównoważenie wydatków na chmurę z biznesową wartością, którą te zasoby przynoszą. W kontekście obserwowalności, FinOps pomaga zrozumieć, jak zasoby chmurowe i ich zużycie wpływają na ogólny koszt operacyjny. Umożliwia to organizacji transparentność w zakresie kosztów użytkowania chmury prowadzącą do bardziej precyzyjnego prognozowania oraz alokacji budżetu. Dzięki temu można optymalizować wydatki, bez utraty jakości usług czy doświadczenia użytkownika. 

Wyrafinowane strategie zakupowe, takie jak korzystanie z zarezerwowanych instancji czy oszczędność na liczbach szczytowych, w połączeniu z ciągłą analizą wykorzystania zasobów, umożliwiają optymalne wykorzystanie budżetu chmurowego. Dodatkowo, FinOps promuje odpowiedzialność za koszty na poziomie zespołów, co prowadzi do większej świadomości i efektywnego wykorzystania zasobów. W efekcie, FinOps może przynieść znaczne oszczędności, poprawiając jednocześnie efektywność operacyjną.

FinOps wprowadza kulturę świadomości kosztowej, pomagając firmom dostosować swoje strategie chmurowe do celów biznesowych, co jest kluczem do sukcesu w nowoczesnym IT.

Wdrażanie obserwowalności - wyzwania

Jak w przypadku każdego projektu transformacyjnego, droga do osiągnięcia pełnej obserwowalności niesie ze sobą pewne wyzwania. To umiejętność efektywnego przezwyciężania tych trudności, która w końcu wytyczy poziom sukcesu, jaki można osiągnąć dzięki tym zmianom. Wyzwania obejmują radzenie sobie z nadmiarem danych, zarządzaniem dużą liczbą zmiennych czy zapotrzebowaniem na wykwalifikowane zasoby.

Zarządzanie szumem danych staje się jednym z kluczowych wyzwań w trakcie implementacji strategii obserwowalności. Ogromne ilości wytwarzanych danych, choć niezbędne do zrozumienia funkcjonowania systemu, mogą przysłaniać istotne spostrzeżenia i skrywać anomalie, co stawia przeszkody na drodze do zidentyfikowania kluczowych spostrzeżeń.

Innym wyzwaniem jest administrowanie dużą liczbą unikalnych danych, określanym terminem kardynalność. Definicja pochodzi od liczby jednostkowych elementów poszczególnego zbioru. W kontekście obserwowalności, systemy mogą wytwarzać duże ilości unikalnych danych z powodu specyficznych kombinacji tagów lub identyfikatorów. Duża liczba poszczególnych elementów może dostarczać szczegółowego wglądu, ale wiąże się także z pewnymi komplikacjami. Wymaga wyrafinowanych narzędzi i technik do efektywnej obsługi oraz analizy tych danych. Nie wszystkie narzędzia monitorujące są zaprojektowane do obsługi dużej liczby unikalnych elementów (wysoka kardynalność), co stawia dosyć duże wymagania odnośnie doboru platformy obserwowalności, zdolnej efektywnie obsłużyć ten aspekt. 

Dodatkowo, brak kompetentnych pracowników, którzy potrafią łączyć umiejętności w zakresie tworzenia oprogramowania, inżynierii systemów i analizy danych, a także rozumieją biznes i jego kluczowe wskaźniki efektywności (KPI), staje się poważnym problemem podczas wdrażania obserwowalności. 

Jak osiągnąć korzyści z obserwowalności? 

Przede wszystkim, należy zastosować strategiczne podejście, które uwzględnia wyznaczanie klarownych celów, zaangażowanie wszystkich stron zainteresowanych, stopniowe wdrażanie, pierwszeństwo dla automatyzacji oraz skoncentrowanie się na ciągłym doskonaleniu.

Konkretne - zbieżne z ogólnymi, biznesowymi - cele prowadzą do skutecznego wdrożenia obserwowalności, umożliwiając dostosowanie taktyki do kluczowych informacji. 

Strategia obserwowalności, zbudowana przez liczne grono, od pracowników wsparcia technicznego do menadżerów odpowiedzialnych za decyzje biznesowe, zapewnia wszechstronną perspektywę, usprawnia współpracę między zespołami i pozwala na działanie na podstawie zgromadzonych spostrzeżeń.

Stopniowe wdrażanie obserwowalności, zaczynając od najbardziej krytycznych obszarów i sukcesywnie powiększając zakres, ułatwia zarządzanie, minimalizuje błędy i zapewnia zespołom przestrzeń na dostosowanie oraz rozwijanie kompetencji.

W obliczu rosnącej skali i zawiłości systemów, pierwszeństwo dla automatyzacji - od gromadzenia danych po wykrywanie anomalii - staje się kluczowym elementem w  zakresie  zwiększenia wydajności, prędkości oraz precyzji w procesie obserwowalności.

Obserwowalność to proces, a nie punkt docelowy. Podczas wdrażania, nauki i dostosowywania, kluczowe jest skupienie się na ciągłym doskonaleniu. Systematycznie należy weryfikować rezultaty, udoskonalać praktyki, testować nowe narzędzia i strategie, by podejście do obserwowalności stawało się dojrzalsze.

Korzyści z wykorzystania obserwowalności

W dynamicznie rozwijającym się cyfrowym otoczeniu, przejście od prostego monitoringu do głębokiej obserwowalności stało się punktem zwrotnym dla organizacji. To podejście, z naciskiem na pespektywę systemu, optymalizację efektywności i proaktywne rozwiązywanie problemów, jest kluczem do wykorzystania pełnego potencjału skomplikowanych środowisk bazujących na usługach chmurowych.

Wyzwania, które towarzyszą wdrażaniu obserwowalności, choć znaczące, dają organizacjom szansę na lepsze zrozumienie ich systemów. Podkreślają one również potrzebę dokładnego podejścia do obserwowalności takiego, które uwzględnia jasne cele, zaangażowanie interesariuszy, stopniowe wdrażanie, automatyzację i skupienie się na ciągłym doskonaleniu. Organizacje, które skutecznie radzą sobie z tymi wyzwaniami, odkrywają bezprecedensowe spostrzeżenia, co umożliwia im przewidywanie i reagowanie na problemy, zanim wpłyną one na użytkowników systemu oraz jego efektywność.

Zgodnie z raportem firmy Gartner do 2026 r. aż 70% organizacji z powodzeniem stosujących obserwowalność osiągnie krótsze opóźnienia w podejmowaniu decyzji, zapewniając przewagę konkurencyjną w docelowych procesach biznesowych lub IT. To przewidywanie podkreśla potencjał obserwowalności nie tylko w kontekście transformacji operacji IT, ale także w zakresie przyspieszenia i zwiększenia świadomości decyzji firm, co ostatecznie zapewni im przewagę konkurencyjną.