デジタルビジネスループの終了: 適応型アプリ
従来の可視性、つまりモニタリング 1.0 は、情報に重点が置かれています。 プローブ、エージェント、ログ、トレースは、豊富なデジタルヘルスデータを提供します。 それはシステムから、インフラストラクチャから、ネットワークから、プラットフォームから来ます。 リアルタイムおよびポストプロセスで生成されます。 大量に作成されており、現在は KB ではなく GB で測定されています。
正直に言うと、十分なデータがあります。
私たちが持っていないのは、そのデータから得られる成果であり、積極的な是正措置につながる洞察を常に持っているわけではありません。
多くの場合、バイナリ ステータス インジケーターしかありません。 赤は悪いです。 緑は良いです。 そして、問題があることに気付いたとしても、問題がどこで始まったのかを突き止めるのに十分な情報は与えられません。 はい、アプリ A のパフォーマンスは悪く、ユーザーから苦情が出ています。 しかし、なぜ？ それはネットワークですか？ 彼らのデバイスですか? プラットフォームですか? オーケストレーション環境ですか?
たとえネットワークの問題だとすぐにわかったとしても、なぜネットワークが混雑しているのかについての情報は提供されません。 ユーザーが多すぎますか? 今日セールをしてくれる人はいますか? 季節限定ですか？ 最近のアップデートが原因でしょうか?
変数は膨大で、賭け金も大きい。 ユーザー エクスペリエンスの低下という問題に対処しないと、収益の減少、アプリの放棄、評判の低下につながる可能性があります。 ビジネスがデジタル化されると、ビジネスはデジタルの状況に応じて損害を受けます。
これが、私たちを可観測性、さらにその先、AIOps へと向かわせる現実です。 監視 2.0 とも呼ばれる可観測性は、ユーザー エクスペリエンスとビジネス成果の関係を理解し、安定させることを目指すオペレーターとデジタル ビジネスにとって、このテクノロジの旅における大きな前進です。 しかし、それは戦いの半分に過ぎず、残りの半分は分析と自動化に関係しています。
可観測性、分析、自動化
可観測性とは、単に「可視性の向上」だけではありません。 システムレベルで何が起こっているかを示す画像を提供する機能です。 これは、ネットワーク、インフラストラクチャ、アプリのパフォーマンスがカラフルなグラフで表示されるダッシュボードだけではありません。 これは、利用可能なすべてのデジタルヘルスデータを相関させて、ユーザーエクスペリエンスが現在どのように機能しているかを総合的に把握するための共同の取り組みです。 これは、運用データ プラットフォームの原動力であり、プロバイダーがあらゆる企業で切望される「運用データ プラットフォーム」の地位を獲得しようと努力する中で、かなりの市場活動を引き起こしています。
しかし、それを達成したとしても、必ず発生する問題に対処するために私たちは戦い続けることになります。 ユーザー エクスペリエンスを理解することが戦いの半分だとしたら、残りの半分はその理由を突き止め、それに基づいて行動することです。
もちろん、問題は、ほぼすべての組織が、優れたデジタル エクスペリエンスを実現するために行動するために必要な洞察を欠いているという厄介な現実です。 従来の分析は、定型クエリであり、関係性を特定したり、データ内のパターンを認識して、不足している洞察を発見することはできません。 機械学習は、膨大なデータを精査し、パフォーマンス低下の根本原因に対処するために必要な洞察を発見したり、攻撃がサービスを圧倒したりアクセスに成功する前に攻撃を特定したりする手段を提供するソリューションを提供します。
洞察力を持っているだけでは十分ではありません。 パフォーマンスを向上させたり、攻撃を阻止したりするために、それらの洞察に基づいて迅速に行動する能力も重要です。 ポリシー変更を行うために手動のレビューと承認を挿入すると、問題や攻撃に直面したときに組織の俊敏性が損なわれます。
テレメトリから得られた洞察にタイムリーに対応するには、コンピューティングに頼る必要があります。 攻撃開始から 5 分後に応答するのは遅すぎる可能性があります。 一般的な消費者のせっかちさを考えると、パフォーマンスの低下から 2 分では明らかに遅すぎます。 私たちは、データ処理を非常に効率的に行うためにコンピューティングを構築しました。 「スパイクとシナプス伝達の両方の観点から、脳は1秒間に最大で約1000の基本操作を実行でき、これはコンピューターの1000万倍の遅さです。」 (出典: Nautilus ) 自動化されたプロセスに手動の手順を加えることで生じる速度低下を克服するには、この機能を活用する必要があります。
デイトナ500でレースをするなら、最後のコーナーごとに止まって、残りのラップで車をプッシュすることはないですよね？ 完全に自律的なシステムを採用しなければ、デジタル体験はこうなってしまうのです。
私たちは長い間、サービスを自動的に拡張するシステムを信頼してきましたが、将来的には、サービスとデータを保護し、消費者に素晴らしいデジタル体験を保証する是正措置を講じるシステムを信頼することを学ぶでしょう。 IT 意思決定者の半数以上 (52%) は、この機能 (通常は AIOps と呼ばれます) が組織に戦略的な影響を与えることに同意しています。
これは、スタックのすべてのレイヤーから収集されたデータによって駆動される、クローズド ループの自動化された運用アプローチという、完全に機能するデジタル エクスペリエンス戦略です。
課題はあります。 誤解しないでください。これは単純な解決策ではなく、また、すぐに手に入れて実装できるものでもありません。 フルスタックの可観測性、つまりネットワークからインフラストラクチャ、セキュリティや配信テクノロジーからアプリまで、あらゆるコンポーネントからテレメトリを収集する機能は、従来の監視プロバイダーが望むほど簡単ではありません。 エージェントとプローブに基づく標準的なアプローチは、分散クラウドが標準となるアーキテクチャでは効率的でも費用対効果も高くありません。 Open Telemetry の採用によって実現されるようなネイティブ テレメトリ生成機能は、機械学習ベースの分析に必要なフルスタックの可観測性を実現し、望ましいビジネス成果に沿った実用的な洞察を迅速かつ正確に生成するための最良の方法となります。
自動化にもまだまだ道のりは長い。 現在、組織の半数以上 (52%) がインフラストラクチャをコードとして扱っており、多くの企業がまだ自動化に「全面的に」取り組んでいないことは明らかです。 しかし、この機能はクリティカルパスにあります。 それがなければ、閉ループは動作するかもしれませんが、コストはどれくらいでしょうか? このフィードバック ループに手動操作によって生じる障害により遅延が発生し、ビジネス顧客、評判、または貴重なデータが損なわれる可能性があります。
デジタルトランスフォーメーションとエンタープライズアーキテクチャ
現在、ほとんどの組織はデジタル変革の第 2 フェーズと第 3 フェーズで活動しています。 必要性に駆られて 世界的なパンデミックの影響でより迅速に行動する必要に迫られた多くの企業が、デジタル変革の取り組みを前進させる準備として、戦略的なアプローチに組み込む必要のある戦術的な決定を下しました。
戦略的アプローチとは、観測可能性から洞察、自動化までのクローズドループという目標に向かって取り組むアプローチです。 これは、私たちが「アダプティブ アプリ」と呼んでいるアプローチの一部です。このアプローチは、CIO にエンタープライズ アーキテクチャを最新化するためのアーキテクチャの青写真を提供し、IT 部門がループを閉じて、企業が完全にデジタル化されたビジネスとして運営できるようにするものです。