Dynatrace a présenté les résultats d’une étude mondiale indépendante menée auprès de 800 DSI portant sur la maîtrise de la complexité du cloud. Celle-ci révèle un écart croissant entre les ressources IT disponibles et celles requises pour répondre à l’accroissement de la complexité et de l’étendue des écosystèmes cloud d’entreprise. Les responsables IT du monde entier sont préoccupés par leur capacité à supporter efficacement leur entreprise, à mesure que les solutions de monitoring traditionnelles et les approches sur-mesure submergent leurs équipes avec des données et des alertes qui génèrent davantage de questions que de réponses.

L’édition 2020 du rapport mondial « Top challenges for CIOs on the road to the AI-driven autonomous cloud » est disponible ici.

D’après les réponses fournies par les DSI interrogés dans le cadre de cette étude, les équipes IT et d’exploitation cloud reçoivent en moyenne 3 000 alertes par jour sur leurs outils de monitoring et de gestion. Avec un tel volume d’alertes, une équipe IT passe en moyenne 15% de son temps disponible à essayer d’identifier sur quelles alertes elle doit se concentrer, et lesquelles peuvent être ignorées. Ce qui représente en moyenne un coût annuel de plus de 1,5 millions de dollars pour les organisations. Par conséquent, les DSI sont de plus en plus nombreux à se tourner vers l’AI et l’automatisation pour garder le contrôle et réduire le fossé existant entre les ressources IT limitées et l’augmentation de l’étendue et de la complexité du cloud d’entreprise.

Les principales conclusions de l’étude :

L’IT est submergé par les data

Les outils de monitoring traditionnels ne sont pas conçus pour supporter le volume, la vélocité et la diversité de données générées par les applications s’exécutant sur des cloud d’entreprises dynamiques et web-scale. Ces outils fonctionnent souvent de manière cloisonnée, et ne tiennent pas compte du contexte plus large des évènements se produisant sur l’ensemble de la stack technologique. Ils bombardent donc chaque jour les équipes IT et en charge de l’exploitation du cloud, de centaines, voire de milliers d’alertes. Les améliorations progressives des outils de monitoring ne font pas la différence, et l’IT croule sous les data.

• Les équipes IT et en charge de l’exploitation du cloud reçoivent en moyenne 2 973 alertes par jour en provenance de leurs outils de monitoring et de gestion, soit une augmentation de 19% au cours des 12 derniers mois.
• 70% des DSI déclarent que leur organisation a du mal à faire face au nombre d’alertes reçues de leurs outils de monitoring et de gestion.
• 75% des organisations déclarent que la majorité des alertes issues de leurs outils de monitoring et de gestion n’est pas pertinente.
• En moyenne, seules 26% des alertes reçues chaque jour par les organisations nécessitent véritablement une action.

Les systèmes existants génèrent plus de questions que de réponses

Les outils de monitoring traditionnels ne fournissent de données que sur un nombre restreint de composants de la stack technologique. Cela oblige les équipes IT à intégrer et corréler manuellement les alertes, afin de filtrer les doublons et les faux-positifs, puis d’identifier manuellement les causes sous-jacentes des problèmes. La capacité des équipes IT à soutenir efficacement leur entreprise et ses clients est donc considérablement réduite par le fait qu’elles font face à davantage de questions que de réponses.

• En moyenne, les équipes IT passent 15% de leur temps à essayer d’identifier les alertes sur lesquelles elles doivent se concentrer, et celles n’étant pas pertinentes.
• Ce temps passé par les équipes IT représente pour les organisations un coût annuel moyen de 1 530 000 dollars.
• Le volume excessif d’alertes crée, pour 70% des équipes IT, des problèmes qui auraient pu être évités.

Une AI précise et tangible s’avère salutaire

Pour rester en phase avec les transformations qui bouleversent leurs environnements informatiques, les organisations ont aujourd’hui besoin d’adopter une approche radicalement différente du monitoring : une approche basée sur des réponses, et qui s’appuie sur l’AI et l’automatisation.