Modelos tradicionais de AIOps são incapazes de lidar com a sobrecarga de dados, aponta estudo

Relatório anual global de CIOs da Dynatrace revela que tecnologias nativas em Nuvem geram explosão de dados além da capacidade humana de gerenciamento.

Pesquisa global independente, feita com 1.300 CIOs (Chief Information Officers) e líderes de tecnologia em grandes empresas, revela que as instituições continuam a adotar ambientes multicloud e arquiteturas nativas em Nuvem para possibilitar uma transformação rápida e proporcionar inovação segura.

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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.

A pesquisa revela o seguinte:

– 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.”

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.”

O relatório é baseado em uma pesquisa global realizada pela Coleman Parkes e encomendada pela Dynatrace com 1.300 CIOs, CTOs e outros líderes de tecnologia sênior envolvidos em operações de TI e gerenciamento de DevOps em grandes empresas com mais de 1.000 funcionários. A amostra incluiu 200 respondentes nos EUA, 100 na América Latina, 600 na Europa, 150 no Oriente Médio e 250 na Ásia-Pacífico.

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