近日，面向企業(yè)云的軟件智能公司Dynatrace，基于對全球800 位CIO（首席信息官）展開調(diào)研，重點探討了 IT 資源與管理企業(yè)云生態(tài)系統(tǒng)的需求之間不斷拉大的差距，揭示了處理來自監(jiān)測工具的警報風(fēng)暴所花費的時間平均每年讓組織耗資 150 萬美元。
在這份報告中您將了解以下內(nèi)容
由于企業(yè)云復(fù)雜性與 IT 資源之間的差距不斷拉大，駕馭復(fù)雜的全新的企業(yè)云生態(tài)系統(tǒng)已經(jīng)超越了人類能力的極限。
精準、可解釋的人工智能給出的解決之道是企業(yè)能夠跟上數(shù)字化轉(zhuǎn)型步伐的關(guān)鍵所在。
先進的自動化和人工智能技術(shù)提供了全然不同的方式，鋪平了通往自主云運營的道路。
Dynatrace在其發(fā)布的《2020年全球首席信息官報告》中分析了復(fù)雜的企業(yè)云環(huán)境，重點介紹了這種復(fù)雜性對企業(yè)的影響，以及首席信息官為何要借助人工智能和自動化技術(shù)彌補緊張的 IT 資源與云復(fù)雜性之間的差距。
CIO們亟待解決的兩大挑戰(zhàn)
01
IT團隊受困于數(shù)據(jù)洪流
對于在動態(tài)化、大規(guī)模運算的企業(yè)云上的應(yīng)用，傳統(tǒng)監(jiān)控工具無法完全監(jiān)控整個技術(shù)棧中所發(fā)生事件的各種背景信息，難以應(yīng)對它們所生產(chǎn)的快速的、大量的數(shù)據(jù)及關(guān)聯(lián)變化。據(jù)《報告》統(tǒng)計，過去一年當(dāng)中，全球IT和云運營團隊平均每天會從他們的監(jiān)控和管理工具中收到2,973 個警報，然而在數(shù)千個警報當(dāng)中，僅26%的警報需要IT團隊采取行動，絕大部分都屬于誤報、重復(fù)或者低優(yōu)先級的警報。IT團隊和云運營團隊陷入數(shù)據(jù)洪流中無法脫身，嚴重牽扯了他們?nèi)粘９ぷ鞯闹饕?，更阻礙了其為企業(yè)打造無縫用戶體驗、優(yōu)化業(yè)務(wù)成效發(fā)揮作用。
在過去12個月里，全球企業(yè)收到來自監(jiān)控和管理工具的警報數(shù)量平均增長19%。
70%的企業(yè)都在全力應(yīng)對他們收到的來自監(jiān)測和管理工具的警報。
75%的企業(yè)表示，他們收到的來自監(jiān)測和管理工具的警報大多數(shù)都無關(guān)緊要。
02
問題總比答案多
傳統(tǒng)監(jiān)控工具只能提供來自技術(shù)棧的有限的組件的相關(guān)數(shù)據(jù)，這迫使 IT 團隊不得不以手工方式對警報進行整合、關(guān)聯(lián)，以便過濾掉重復(fù)、誤報的警報，識別潛在問題根源。但企業(yè)云作為大規(guī)模Web應(yīng)用的動態(tài)混合多重云，其中包含數(shù)十億的依賴關(guān)系，手工檢測的方式不僅耗時還容易出錯。根據(jù)調(diào)研數(shù)據(jù)估算，IT團隊平均要花費15%的時間用以辨別哪些警報值得關(guān)注、哪些警報無關(guān)緊要，而企業(yè)每年平均要為此耗費1,530,000 美元。“蹩腳”的監(jiān)測與管理工具不僅給企業(yè)造成了直觀的經(jīng)濟損失，還導(dǎo)致 IT 團隊為業(yè)務(wù)和客戶提供支持的能力被大大削弱，這不僅加大了風(fēng)險，而且耽誤了創(chuàng)新。
70%的IT團隊遇到過問題原本可以避免但由于警報過多而錯失的情況。
企業(yè)每年平均會遇到 21 個如果警報被及時地發(fā)現(xiàn)或采取行動原本可以避免的故障。
通往人工智能驅(qū)動的自主云之路
越來越多的CIO們已經(jīng)看到傳統(tǒng)監(jiān)控工具對混合云世界的力不從心，在對現(xiàn)有監(jiān)控工具進行增量式改進后仍然收效甚微，企業(yè)需要以全然不同的監(jiān)控方式來確保軟件完美地運行。為了使監(jiān)控工具與企業(yè)IT環(huán)境所發(fā)生的轉(zhuǎn)變步調(diào)一致，CIO們正借助人工智能和自動化技術(shù)探尋解決之道，旨在實現(xiàn)所投入的IT 資源為企業(yè)帶來最佳的業(yè)務(wù)成效、提升終端用戶和客戶的價值。
人工智能驅(qū)動的自主云運營將成為企業(yè)暢游數(shù)字化世界必由之路。CIO們踏上自主云之路的第一步，需要實現(xiàn)自動化的持續(xù)交付和運行、對海量警報的自動修復(fù)，將團隊與資源從追查和分析各種冗雜問題的桎梏中解救出來。采用以人工智能為核心的軟件智能平臺，彌合有限的IT資源與云復(fù)雜性之間日漸擴大的差距，有效減少因不能對本可以避免的問題及時發(fā)現(xiàn)或采取行動而導(dǎo)致的經(jīng)濟與業(yè)務(wù)損失。
Dynatrace 首席技術(shù)官兼創(chuàng)始人Bernd Greifeneder 表示：“企業(yè)云環(huán)境的規(guī)模和復(fù)雜性遠遠超出了當(dāng)前 IT 和云運營團隊的能力。要想了解現(xiàn)在所生成的這些警報的體量、速度及變化，傳統(tǒng)的監(jiān)測工具和方法難以奏效，這也正是我們重新打造這個與眾不同的平臺的原因所在。Dynatrace軟件智能平臺是一個集多種模塊于一身、采用通用數(shù)據(jù)模型的一體化平臺，其核心是精準、可解釋的人工智能引擎。這種技術(shù)組合使得Dynatrace能夠為企業(yè)成功駕馭云計算復(fù)雜性提供所需的精準答案和背景因果關(guān)系， 從而最終實現(xiàn)人工智能驅(qū)動的自主云運營. ”
