เราไม่สามารถปฏิเสธประโยชน์ของคลาวด์ได้เลย ด้วยความสามารถในการปรับขนาดความจุ ความคล่องตัว และความยืดหยุ่นที่เพิ่มขึ้น คลาวด์คอมพิวติ้งช่วยให้องค์กรปรับได้ตรงกับความต้องการ และสามารถควบคุมได้ ซึ่งสร้างความพึงพอใจแก่ลูกค้าสูงขึ้นเรื่อยๆ แต่คลาวด์ก็เกิดขึ้นพร้อมกับการเพิ่มขึ้นของข้อมูลจำนวนมหาศาล และส่งผลให้ความซับซ้อนก็เพิ่มขึ้นเช่นกัน
"คลาวด์กำลังสร้างการเพิ่มขึ้นของข้อมูลจำนวนมหาศาลและเพิ่มความซับซ้อนอย่างน่าทึ่ง และมันกำลังทำให้เราจัดการกับข้อมูลที่มีอยู่มากมายเหล่านั้นยากยิ่งขึ้น " Rick McConnell, CEO ผู้บริหารใหญ่ของ Dynatrace กล่าวในงาน Perform ประจำปีที่ลาสเวกัส “… เราต้องการเป็นอัตโนมัติ (automation) และการสังเกต (observability) เพื่อขับเคลื่อน และจัดการปัญหานั้น”
จากรายงาน Global CIO ปี 2022 71% ของ CIO จากองค์กรขนาดใหญ่ กล่าวว่าข้อมูลทั้งหมดนี้เกินกว่าความสามารถที่มนุษย์จะจัดการได้ นั่นเป็นเหตุผลบางส่วนที่ทำให้ผู้ให้บริการคลาวด์รายใหญ่ เช่น Amazon Web Services, Microsoft Azure และ Google Cloud Platform กำลังพูดคุยเกี่ยวกับการปรับใช้คลาวด์
การปรับแต่งคลาวด์มีส่วนประกอบสำคัญสองอย่างตามที่ McConnell กล่าวไว้ คือ การปรับต้นทุนให้เหมาะสม (cost optimization) และ ปริมาณงานที่เหมาะสม (mission-critical workloads)
“เราเชื่อว่ากระแสของการเปลี่ยนแปลงทางดิจิทัลที่น่าทึ่งทั้งหมดนี้ ตั้งแต่การปรับแต่งคลาวด์ กำลังขับเคลื่อนตัวแปรประกอบเดียวกัน นั่นคือ การเปลี่ยนจากสังเกตการณ์ที่เลือกได้เป็นบังคับ" McConnell กล่าวว่า “… คุณไม่สามารถจัดการข้อมูลทั้งหมดนี้ด้วยตัวเองได้ คุณต้องมีเครื่องมือที่มีสามารถที่เป็นอัตโนมัติและมีความสามารถในสังเกตและการวิเคราะห์”
ข้อมูลสามารถให้ข้อมูลที่มีคุณค่ามากมายได้ แต่บ่อยครั้งที่จะยากต่อการสืบค้นข้อมูลที่สำคัญ หากทีมงานไม่สามารถมองข้อมูลโดยรวมได้อย่างเต็มที่โดยไม่มีการแบ่งแยกข้อมูล (silos) การสังเกตรูปแบบใหม่ (Modern Observability) ช่วยให้องค์กรสามารถกำจัดการแบ่งแยกข้อมูลได้ บรรเทาปัญหาและเพิ่มประสิทธิภาพของการดำเนินงานในคลาวด์ เป็นแหล่งสร้างนวัตกรรมได้เร็วขึ้น และปรับปรุงผลการดำเนินธุรกิจได้เป็นอย่างดีขึ้น
"เมื่อเราย้ายการสังเกตการณ์ (observability) จากการเลือกได้เป็นบังคับ เราเชื่อว่าโซลูชันคือ การให้ความสามารถสังเกตการณ์ที่เชื่อมโยงต่อเนื่องทั้งระบบในระบบนิเวศของคุณ" McConnell กล่าวว่า "... มันไม่ใช่เรื่องของการมองข้อมูลที่แยกแยะกัน มันไม่ใช่เรื่องของการมองแต่เฉพาะการตรวจสอบประสิทธิภาพของแอปพลิเคชัน โครงสร้างพื้นฐาน หรือการติดตามผู้ใช้จริง มันเกี่ยวข้องกับการรวบรวมทั้งหมดเข้าด้วยกัน"
วิธีการตรวจสอบแบบดั้งเดิมในคลาวด์ ไม่สามารถขยายตัวเพื่อตอบสนองความต้องการขององค์กรได้อีกต่อไป เนื่องจากโครงสร้างคลาวด์แบบมัลติคลาวด์ยังคงขยายตัวอย่างต่อเนื่อง ทีม IT อาจต้องมีการป้องกันด้านปัญหาทุกวันแทนที่จะสนใจงานที่สำคัญมากขึ้น เช่น นวัตกรรม ดังนั้นทีมจำเป็นต้องใช้วิธีการสังเกตการณ์รูปแบบใหม่ที่มีประสิทธิภาพเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์เป็นหลัก
"เราเริ่มต้นด้วยประเภทของข้อมูล - รายการบันทึก (logs), ค่าเมตริก (metrics), ข้อมูลการติดตาม (traces), และเส้นทาง (routes) ใส่วิเคราะห์พฤติกรรม, ข้อมูลเมตาดาต้า (metadata), และข้อมูลผู้ใช้จริง ... หากคุณมองข้อมูลเหล่านี้โดยแยกต่างหากกัน, คุณจะพลาดจุดสำคัญ คุณต้องมองข้อมูลเหล่านี้รวมกัน" McConnell กล่าวว่า "หากคุณทำเช่นนั้น หากคุณมีเครื่องมือ AIOps ซึ่งนำเอาปัญญาประดิษฐ์มาใช้ในการดำเนินการทางเทคโนโลยีสารสนเทศ ที่ทำให้กระบวนการเหล่านี้เป็นไปได้อย่างมีประสิทธิภาพ จะทำให้คุณมีความสามารถในการจัดการระบบนั้นมากขึ้นอย่างมาก"
การเปลี่ยนจากการตอบสนองต่อเหตุการณ์ฉุกเฉินเป็นการป้องกันการเหตุ
ในโลกที่มีกิจกรรมดิจิทัลมากมายที่สามารถเข้าถึงได้ง่ายและรวดเร็ว การเกิดเหตุขัดข้องในการทำงานเป็นเรื่องที่ไม่สามารถยอมรับได้เลย ด้วยข้อจำกัดของทรัพยากรด้านเทคโนโลยีสารสนเทศที่มีอยู่ทั่วโลก ทีมงานไม่มีเวลาสำหรับปัญหาเกี่ยวกับการขัดข้องในการทำงาน การเปลี่ยนแปลงทรัพยากรที่สำคัญและบุคลากรไปจากงานนวัตกรรมและงานที่มีระดับสูงเพื่อจัดการกับปัญหาที่เกี่ยวข้องกับการแก้ไขปัญหาทำให้ธุรกิจเสียหาย
"...มันไม่สามารถเกี่ยวข้องกับการแก้ไขและซ่อมแซม, มันไม่สามารถเกี่ยวข้องกับการตอบสนองอย่างรวดเร็ว, มันไม่สามารถเกี่ยวข้องกับเวลาที่ใช้ในการซ่อมแซมเฉลี่ย (MTTR) มันต้องเกี่ยวข้องกับการป้องกันไม่ให้เกิดเหตุการณ์ในที่แรก - ไม่มีเวลาที่ไม่สามารถใช้งานได้," McConnell กล่าว
ดังนั้น วิธีการแก้ไขคืออะไร? มาเรียนรู้เกี่ยวกับ AIOps, การอัตโนมัติ และการใช้วิธีการที่เป็นร่วมกันในการตรวจสอบที่ทันสมัย"
ตามรายงาน Global CIO Report จำนวน 93% ของผู้อำนวยการเทคโนโลยีสารสนเทศ (CIO) กล่าวว่า AIOps และ automation เป็นสิ่งสำคัญอย่างมากในการบรรเทาปัญหาขาดแคลนของผู้เชี่ยวชาญด้านเทคโนโลยีสารสนเทศ การพัฒนาซอฟต์แวร์ และผู้เชี่ยวชาญด้านความปลอดภัย และลดความเสี่ยงที่ทีมงานจะต้องประสบปัญหาเรื่องความซับซ้อนของคลาวด์และสภาพแวดล้อมการพัฒนาที่เกิดขึ้นในปัจจุบัน
"เนื่องจากทุกคนมี Resource IT ที่ถูกจำกัด เราไม่สามารถดำเนินการส่งมอบแอปพลิเคชันใหม่และโครงสร้างพื้นฐานใหม่ด้วยทรัพยากรจำนวนเดียวกันและคาดหวังผลลัพธ์ที่ดีได้ ... เราต้องทำให้ดีกว่านั้น" McConnell กล่าว
การทำงานร่วมกันและการรวมข้อมูลเป็นปัจจัยสำคัญสำหรับความสำเร็จ
เมื่อเรื่องเกี่ยวกับการแบ่งข้อมูลออกเป็นกลุ่มและการให้ข้อมูลที่สำคัญสำหรับธุรกิจ การทำงานร่วมกันและการรวมข้อมูลเป็นสิ่งสำคัญ ด้วย Platform observability แบบทันสมัยและทั่วไป ทีมงานในองค์กรทั้งหมดสามารถทำงานร่วมกันเพื่อแก้ไขปัญหาที่เกี่ยวข้องกับข้อมูลได้
"เราเชื่อว่าความวิวัฒนาการของซอฟต์แวร์ในการทำงานอย่างสมบูรณ์นั้นจะเกี่ยวข้องกับการวิเคราะห์, อัตโนมัติ, AIOps, และความสามารถของการให้บริการ AI ในการตรวจสอบและรักษาความสามารถเพื่อให้ทีมของคุณสามารถดำเนินการซอฟต์แวร์ได้อย่างมีประสิทธิภาพ," แม็คโครนเนลกล่าวว่า "แต่นอกจากนี้ยังเกี่ยวกับกระบวนการการเป็นอัตโนมัติ และการตรวจสอบให้แน่ใจว่าตั้งแต่ทีมพัฒนา ไปจนถึงการดำเนินงานด้านไอทีและด้านธุรกิจ คุณจะมีแผนการทำงานเดียวและความรับผิดชอบร่วมกันในการส่งมอบซอฟต์แวร์ที่ทำงานอย่างสมบูรณ์"