CIOs enfrentam dificuldades em gerenciar ambientes Multicloud, diz Dynatrace

A Dynatrace, empresa global de observabilidade e segurança unificadas, anunciou os resultados de sua pesquisa global independente com 1,3 mil CIOs (Chief Information Officers) e líderes de tecnologia em grandes empresas. O relatório “O estado da observabilidade em 2024: Superando a complexidade por meio de estratégias de análise e automação orientadas por IA” revela que as instituições continuam a adotar ambientes Multicloud e arquiteturas nativas em Nuvem para possibilitar uma transformação rápida e proporcionar inovação segura.

No entanto, apesar da velocidade, escala e agilidade proporcionadas por esses ecossistemas modernos de Nuvem, as empresas estão enfrentando dificuldades para gerenciar a explosão de dados que elas criam. Essas descobertas destacam a necessidade de uma estratégia madura de Inteligência Artificial (IA), análise e automação que vá além dos modelos tradicionais de Operações de TI Aprimoradas por Inteligência Artificial (AIOps) para gerar valor comercial duradouro.

Entre as principais descobertas da pesquisa estão:

– 88% das empresas globais (100% no Brasil) afirmam que a complexidade de seu conjunto de tecnologias aumentou nos últimos 12 meses, e 51% (72% no Brasil) dizem que continuará a aumentar.

– O ambiente Multicloud médio global abrange 12 plataformas e serviços diferentes (11 no Brasil).

– 87% dos líderes globais de tecnologia (92% dos líderes no Brasil) afirmam que a complexidade de ambientes Multicloud torna mais difícil oferecer experiências excepcionais ao cliente, e 84% afirmam globalmente que torna mais difícil proteger as aplicações.

– 86% dos líderes globais de tecnologia (92% no Brasil) afirmam que as pilhas de tecnologia nativas em Nuvem geram uma explosão de dados além da capacidade humana de gerenciamento.

– Em média, as empresas utilizam 10 ferramentas diferentes de monitoramento e observabilidade para gerenciar aplicações, infraestrutura e experiência do usuário (No Brasil, são usadas 11 ferramentas).

– 85% dos líderes de tecnologia afirmam globalmente que o número de ferramentas, plataformas, painéis e aplicativos dos quais dependem aumenta a complexidade do gerenciamento de um ambiente Multicloud.

“As arquiteturas nativas em Nuvem tornaram-se obrigatórias para instituições modernas, proporcionando a velocidade, escala e agilidade necessárias para oferecer inovação”, diz Bernd Greifeneder, diretor de Tecnologia da Dynatrace. “Essas arquiteturas refletem uma crescente variedade de plataformas e serviços de Nuvem para suportar até mesmo a transação digital mais simples. A enorme quantidade de dados que produzem torna cada vez mais difícil monitorar e proteger aplicações. Como consequência, resultados comerciais críticos, como a experiência do cliente, estão sofrendo, e está se tornando mais difícil proteger contra ameaças cibernéticas avançadas”, completa.

As conclusões adicionais da pesquisa incluem:

– 81% dos líderes de tecnologia globais afirmam que abordagens manuais para o gerenciamento de logs e análises não conseguem acompanhar a taxa de mudança em sua pilha tecnológica e os volumes de dados que ela produz.

– 81% dos líderes globais de tecnologia (84% dos líderes no Brasil) afirmam que o tempo que suas equipes gastam mantendo ferramentas de monitoramento e preparando dados para análise rouba tempo da inovação.

– 72% das empresas adotaram AIOps para reduzir a complexidade de gerenciar seu ambiente Multicloud. No Brasil, o número sobre para 82%.

– 97% dos líderes de tecnologia globais afirmam que abordagens de Machine Learning (Aprendizado de Máquina) probabilísticas limitaram o valor entregue por AIOps devido ao esforço manual necessário para obter insights confiáveis.

“Sem a capacidade de transformar grandes volumes de dados diversos de arquiteturas nativas em Nuvem em insights em tempo real e contextualmente relevantes, equipes de TI, desenvolvimento, segurança e negócios têm dificuldade em entender o que está acontecendo em seus ambientes e não têm as respostas necessárias para resolver problemas de maneira rápida e decisiva”, afirma Greifeneder. “Embora muitas empresas recorram a AIOps, frequentemente encontram valor limitado devido à dependência de métodos probabilísticos, que podem ser imprecisos e demorados para implementar. Para superar a complexidade de conjuntos de tecnologias modernas, as empresas precisam de capacidades avançadas de Inteligência Artificial, análise e automação. Ao unificar dados diversos, preservar seu contexto e impulsionar análises e automação com uma Inteligência Artificial Hipermodal que combina várias técnicas, incluindo Inteligência Artificial Causal, Preditiva e Generativa, as equipes podem desbloquear uma riqueza de insights de seus dados para impulsionar tomadas de decisões mais inteligentes, automação inteligente e formas mais eficientes de trabalhar”, finaliza.