Per una customer experience ottimale

Rilevare con largo anticipo le anomalie che possono avere impatti negativi sulla customer experience e, di conseguenza, sul business. È questo l’obiettivo dei servizi di AIOps e Observability di Beta 80. Per assicurare le performance dei processi critici aziendali non è più sufficiente intercettare l’anomalia e risalire alla “root cause”. Occorre piuttosto anticipare i fenomeni e prevedere il degrado con azioni proattive. L’uso di strumenti di Observability e di Artificial Intelligence in ambito Operations consente di individuare, circoscrivere e correggere le situazioni potenzialmente dannose. Con il risultato di migliorare l’esperienza cliente e garantire i risultati di business.
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Gestire sistemi sempre più complessi

La Digital Transformation impone alle aziende l’adozione di tecnologie all’avanguardia e il conseguente adeguamento dei Sistemi Informativi che supportano il business. Lo scenario attuale è costituito, dunque, da infrastrutture applicative sempre più complesse, in cui l’adozione del cloud ha elevato a potenza le capacità elaborative. Ne risulta un sistema nel quale aumentano a dismisura le interazioni tra i vari layer e gli ambienti distribuiti. I servizi agli utenti devono avere standard elevati e gli eventuali degradi si ripercuotono sulla customer experience e sulla brand reputation. Infine, la rapida diffusione di piattaforme di orchestrazione, come Kubernetes, e il volume crescente di dati da gestire rendono sempre più difficile il controllo delle applicazioni e delle infrastrutture. E la vera sfida è, quindi, strutturare le attività di monitoraggio a più livelli, al fine di garantire la piena efficienza di ogni componente del servizio di business.

Le componenti dell'Observability

Un’Observability implementata correttamente prevede che le diverse componenti che concorrono a determinare le performance del business siano monitorate in modo specifico. In tal modo è possibile stabilire perché un’applicazione presenta dei malfunzionamenti, e risolvere le criticità in maniera più rapida ed efficace:

  • Infrastructure Observability. Il monitoraggio e la risoluzione automatizzata sono basati sull’Artificial Intelligence, in grado di fornire una visibilità in tempo reale sulle applicazioni, i servizi e l’infrastruttura, sia on-premise che in cloud. L’infrastruttura include server, container, database, storage, etc. in modo che i team di supporto dispongano di tutti i dati necessari a prevenire le criticità e migliorare la produttività e la User Experience.

  • Application Observability. Vengono monitorate le prestazioni applicative in tempo reale, dando completa visibilità sulle informazioni più significative, utili a garantire alti livelli di User Experience: tempi di risposa ed eventuali errori dei vari componenti applicativi; rappresentazione grafica dei componenti applicativi e loro interazione; tracciamento delle transazioni utente; identificazione delle root cause con l’analisi di dati telemetrici (logs, traces, metrics); utilizzo di AI per l’analisi dell’impatto sul business aziendale; identificazione delle vulnerabilità note e blocco degli eventuali attacchi.

  • Network performance. Soluzioni altamente scalabili di gestione della rete in real-time, che comprende diverse funzionalità a valore aggiunto. Quest’ultime consentono una riduzione dell’MTTR – Mean Time To Recover e dei costi di gestione:
    • discovery di rete multy-layer;
    • monitoraggio proattivo;
    • analisi automatica della root-cause;
    • provisioning e compliance di rete fisiche, virtuale, wireless e SDN – Software Defined Network;
    • discovery and Fault and Change Detection;
    • performance;
    • change & compliance;
    • process automation.
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La soluzione è l’Observability end-to-end

In un ambiente applicativo costituito da microservizi, è necessario avvalersi di strumenti in grado di ricostruire lo stato interno dei singoli componenti a partire dagli output prodotti. L’Observability completa si ottiene monitorando ogni servizio, lo stato di funzionamento e le variazioni rispetto allo standard e ricostruendo la mappa delle relazioni e dipendenze tra i vari servizi.
Il risultato si ottiene con un approccio in 3 step:

  • studiare i processi critici dei sistemi presi in esame: ogni azienda ha flussi di lavoro specifici;
  • semplificare i processi di monitoraggio, isolando le informazioni indicative delle performance;
  • definire le situazioni di errore in base a tali dati.

L’approccio consulenziale e personalizzato di Beta 80 prevede, dunque, che il sistema di Observability derivi da una conoscenza approfondita del singolo cliente o ambiente di business. In tal modo, i dati raccolti saranno pertinenti al business tipico dell’azienda e daranno informazioni di valore, relative ai processi critici.

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AIOps e Observability: le soluzioni IOT e IIOT

Le installazioni di sensori e dispositivi intelligenti si stanno diffondendo all’interno di molti impianti. Il loro insieme forma le reti IOT e Industrial IOT. Beta 80 fornisce piattaforme in grado di analizzare dati di telemetria provenienti da sensori, dispositivi connessi o applicazioni ad hoc per rilevare comportamenti ricorrenti (schemi o “pattern”) e produrre report previsionali a beneficio del cliente, per supportare le decisioni nei diversi settori merceologici: Manifattura, Sanità, Supply Chain, Energy & Utilities.

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