Osservabilità Cos’è l’osservabilità?
L'osservabilità consente di analizzare, diagnosticare e risolvere rapidamente i problemi senza accesso diretto al funzionamento interno di un sistema, misurandone gli output, come registri, metriche e tracce. Raccogliendo e interpretando questi output, le organizzazioni possono diagnosticare i problemi, monitorare le prestazioni e garantire l'affidabilità in sistemi complessi e distribuiti. L'osservabilità va oltre il tipico monitoraggio e fornisce informazioni dettagliate sullo stato del sistema in qualsiasi condizione, consentendo ai team di rispondere ad azioni sconosciute o inaspettate.
Tempo di lettura: 12 minuti e 02 secondi | Aggiornamento: 9 febbraio 2026
Indice
Che cosa si intende per osservabilità nei sistemi IT moderni?
L'osservabilità è la capacità di comprendere lo stato interno di un sistema analizzandone gli output e consentendo un debug efficace. Gli attuali sistemi IT sono spesso complessi e distribuiti e utilizzano tecnologie quali microservizi e funzioni serverless. A differenza del monitoraggio tradizionale, l'osservabilità consente un'esplorazione più approfondita del funzionamento di un sistema, anche quando si verificano problemi imprevisti. Dipende da origini dati ricche, come metriche, registri, eventi e tracce distribuite.
La caratteristica che distingue l'osservabilità è che consente di porre domande nuove e inaspettate sui sistemi. Il monitoraggio tradizionale si basa su dashboard statici e soglie di avviso preimpostate per rispondere a domande predefinite, come "L'utilizzo della CPU è superiore al 90%?" L'osservabilità, d'altra parte, fornisce dati dettagliati che aiutano a rispondere a nuove domande man mano che si presentano, come ad esempio: "Perché solo gli utenti di una specifica versione di iOS nell’area geografica EMEA riscontrano tempi di caricamento lenti dopo l'ultima distribuzione?"
Questa capacità di rispondere a nuove domande è fondamentale per affrontare problemi inaspettati nei sistemi complessi. Non puoi impostare un avviso per un problema che non hai mai riscontrato prima. L'osservabilità fornisce agli ingegneri i dati dettagliati necessari per indagare su nuovi problemi, tracciarne le cause in più servizi e comprenderne l'impatto sul sistema. Presuppone che i guasti siano inevitabili e fornisce ai team gli strumenti per analizzarli rapidamente mediante i dati.
L'osservabilità moderna collega direttamente le prestazioni del sistema ai risultati di business. Combinando i dettagli aziendali, come l'ID del carrello di un utente o il livello di abbonamento, con dati tecnici come una risposta API lenta, il tuo team può vedere direttamente in che modo i problemi tecnici incidono sugli obiettivi aziendali. Ad esempio, gli ingegneri possono collegare un errore del database a un aumento di eventi "checkout non riusciti", che consentono loro di misurare l'impatto finanziario di un bug e di stabilire la priorità delle correzioni in base all'impatto aziendale piuttosto che all'urgenza tecnica.
Quali sono i segnali dei dati core di un sistema osservabile?
I segnali core di un sistema osservabile sono i tipi di dati telemetrici raccolti per comprenderne appieno il comportamento. Sebbene l'osservabilità sia radicata in un trio fondamentale, gli approcci odierni si estendono ulteriormente per rispondere alle problematiche di architetture di sistema sempre più complesse.
I tre pilastri fondamentali dell'osservabilità sono le metriche, i registri e le tracce.
- Le metriche sono punti dati numerici di serie temporali che vengono aggregati su intervalli. Sono essenziali per monitorare l’integrità del sistema nel tempo offrendo informazioni rapide sulle prestazioni, sull'utilizzo delle risorse (come CPU o memoria) e sui tassi di errore. Le metriche sono utili per creare dashboard e attivare avvisi in base a condizioni note.
- I registri sono record immutabili e con timestamp di eventi separati. Vengono utilizzati per acquisire eventi con un contesto ricco e dettagliato, ad esempio un messaggio di errore con una traccia dello stack completa o un record di un accesso utente. Le metriche mostrano che si è verificato un problema, mentre i registri forniscono i dettagli contestuali che ne spiegano il motivo.
- Le tracce distribuite rivelano il percorso end-to-end di una richiesta attraverso un sistema. Le tracce mappano l'intero flusso di lavoro seguendo una singola azione dell'utente mentre attraversa più microservizi, database e API. Si tratta di uno strumento prezioso per individuare i colli di bottiglia della latenza e capire le dipendenze nelle architetture distribuite. Tuttavia, negli ambienti cloud-native complessi, spesso, i tre pilastri da soli spesso non sono sufficienti. Gli enormi volumi di dati e i servizi di breve durata rendono difficile collegare manualmente diversi tipi di dati per identificare le cause principali. Questo ha portato all'emergere di segnali di dati che forniscono informazioni più approfondite, tra cui la profilazione continua e gli eventi aziendali.
- La profilazione continua aiuta a individuare il codice che consuma molte risorse analizzando costantemente l'utilizzo della CPU e della memoria fino alla funzione o al numero di riga. Spiega perché un servizio è lento o richiede molte risorse collegando dati di tracciamento che mostrano dove viene impiegato il tempo con il codice esatto responsabile.
- L'importanza degli eventi aziendali risiede nel collegare le prestazioni tecniche ai risultati di business. Trattando le azioni ad alto valore come "cart_add" o "payment_processed" come telemetria di prima classe, i team possono misurare direttamente l'impatto aziendale (ad esempio, la perdita di fatturato) dei problemi tecnici, che consente una definizione delle priorità data-driven.
Come si implementa una strategia di osservabilità?
Le strategie di osservabilità utilizzano la tecnologia, gli standard e un atteggiamento culturale per comprendere il comportamento del sistema. L'osservabilità si concentra sulla coltivazione di una disciplina sostenibile piuttosto che sulla semplice implementazione di un tool.
Le moderne pipeline di osservabilità collegano la creazione dei dati alle informazioni. La strumentazione consiste nel configurare il codice dell'applicazione e dell'infrastruttura per emettere la telemetria. Un livello di raccolta (come un agente) raccoglie e invia questi dati a un backend centrale di elaborazione e storage. I dati vengono indicizzati, correlati e archiviati. Nell'ultima fase, gli ingegneri utilizzano linguaggi di query, dashboard e sistemi di avviso per analizzare i dati, individuare tendenze e correggere bug.
La strumentazione moderna si basa su OpenTelemetry (OTel), un progetto della Cloud Native Computing Foundation (CNCF) e standard di settore. OTel riunisce API, SDK e tool vendor neutral per metriche, registri e tracce. Uno dei principali vantaggi è la possibilità di non dipendere da un determinato fornitore. Attraverso la strumentazione dei servizi una volta con OTel, i dati possono essere inoltrati a qualsiasi backend supportato consentendo ai team di modificare le piattaforme di analisi senza dover riscrivere il codice dell’applicazione.
Nella scelta dei tool, le organizzazioni potrebbero optare per una piattaforma di osservabilità integrata e soluzioni migliori della categoria. Una piattaforma integrata fornisce un "singolo punto di gestione" che collega automaticamente tracce, registri e metriche per un debug agevole. Una strategia migliore della categoria consente ai team di selezionare il tool ottimale per ogni funzione, ad esempio la registrazione o la tracciabilità, ma aumenta la complessità di integrazione e manutenzione.
Infine, la tecnologia da sola non è sufficiente. Per raggiungere il successo nell'osservabilità è necessario un cambiamento culturale verso la curiosità data-driven. Invece di limitarsi a reagire alle notifiche, gli ingegneri devono essere autorizzati a porre domande e ad approfondire "incognite sconosciute". Questo favorisce la collaborazione tra i team di sviluppo, operativi e aziendali, utilizzando dati osservabili e una cultura irreprensibile che considera gli incidenti come opportunità di apprendimento.
Osservabilità e monitoraggio a confronto: qual è la differenza?
L'osservabilità e il monitoraggio sono entrambi necessari per l'affidabilità del sistema, sebbene servano a scopi diversi. Il monitoraggio impiega misurazioni e soglie stabilite per scoprire problemi noti, mentre l'osservabilità analizza gli output esterni di un sistema (registri, metriche e tracce) per dedurne lo stato interno e individuare problemi sconosciuti. Il monitoraggio contribuisce a rispondere ai problemi non appena si verificano, mentre l'osservabilità consente di comprendere il comportamento del sistema. L'osservabilità e il monitoraggio sono entrambi necessari per l'affidabilità del sistema, sebbene servano a scopi diversi. Il monitoraggio impiega misurazioni e soglie stabilite per scoprire problemi noti, mentre l'osservabilità analizza gli output esterni di un sistema (registri, metriche e tracce) per dedurne lo stato interno e individuare problemi sconosciuti. Il monitoraggio contribuisce a rispondere ai problemi non appena si verificano, mentre l'osservabilità consente di comprendere il comportamento del sistema per prevenirli e risolverli.
Qui di seguito è riportata una ripartizione più dettagliata.
Monitoraggio:
- Focus: monitora e visualizza le metriche, emette avvisi per situazioni predeterminate e fornisce una visione dinamica dell’integrità del sistema.
- Obiettivo: identificare e risolvere rapidamente i problemi.
- Dati: utilizza principalmente metriche predefinite e dati di registro.
- Esempio: monitoraggio del consumo di memoria, dei tempi di risposta HTTP e dell'I/O dei dischi per individuare problemi relativi alle prestazioni.
Osservabilità:
- Focus: si concentra sugli output del sistema per scoprire problemi sconosciuti e comprendere comportamenti complessi.
- Obiettivo: sviluppare informazioni approfondite sul comportamento del sistema per il rilevamento proattivo dei problemi e l'indagine sulle cause principali.
- Dati: raccoglie misurazioni, registri e tracce per un resoconto completo dei processi di sistema.
- Esempio: monitoraggio del percorso della richiesta tra microservizi mediante tracce distribuite o analisi dei registri per identificare i malfunzionamenti del servizio.
Differenze principali:
- L'osservabilità si concentra sulla prevenzione degli errori prima che abbiano un impatto sugli utenti, mentre il monitoraggio agisce come un sistema di avviso.
- Il monitoraggio risolve i guasti riconosciuti mediante parametri stabiliti, mentre l'osservabilità analizza gli output e i comportamenti del sistema per individuare problemi sconosciuti.
- Il monitoraggio si concentra su singole metriche, mentre l'osservabilità fornisce un quadro completo dello stato interno del sistema.
- L'osservabilità consente un'indagine completa sulle cause principali studiando l'intero contesto del sistema, mentre il monitoraggio può solo indicare i guasti senza fornire un contesto sufficiente.
Quali sono i tre pilastri dell'osservabilità?
I tre pilastri dell'osservabilità
Metriche, registri e tracce sono essenziali per analizzare lo stato di integrità, le prestazioni e il comportamento di un sistema. Le informazioni combinate provenienti da ciascun pilastro forniscono un quadro completo delle attività del sistema. Le tracce seguono il flusso delle richieste del sistema distribuito, le metriche forniscono dati numerici sul comportamento del sistema e sull'utilizzo delle risorse, mentre i registri documentano le occorrenze nel sistema. Questi tipi di dati supportano gli sviluppatori e i team delle operazioni nell’analisi e nella correzione degli errori, aumentando l'affidabilità del sistema.
Metriche: un comportamento quantitativo del sistema
Le metriche misurano numericamente l’integrità e il comportamento del sistema. Questi dati aggregati contribuiscono all’individuazione di modelli, alla creazione di soglie di allarme e al monitoraggio del consumo delle risorse.
- Le metriche comuni per il monitoraggio delle prestazioni del sistema includono l'utilizzo della CPU, il consumo di memoria, la latenza di rete e la frequenza delle richieste.
- Le metriche possono identificare anomalie, come picchi nell'utilizzo delle risorse, che potrebbero suggerire problemi sottostanti.
- Le metriche da sole non possono identificare problemi specifici o cause principali senza altri tipi di dati.
Registri: una documentazione completa degli eventi del sistema
I registri documentano gli eventi di sistema in un momento specifico. Forniscono dati dettagliati sull'attività del sistema per il debug e l’analisi delle cause principali.
- I registri possono indicare guasti, avvertenze, richieste di database non riuscite o problemi di autenticazione.
- I registri consentono ai team di identificare la sequenza di eventi che hanno causato guasti al sistema o problemi relativi alle prestazioni.
- Volumi di registri elevati in sistemi distribuiti necessitano di potenti tecniche di filtraggio e indicizzazione per ottenere informazioni utili.
Tracce: monitoraggio end-to-end delle richieste
Le tracce monitorano le richieste e le transazioni del sistema distribuito. Rivelano come interagiscono i servizi e quanto tempo richiedono le azioni, rendendole indispensabili per diagnosticare colli di bottiglia e ritardi.
- Una traccia può rivelare il percorso esatto di una richiesta dell’utente tra microservizi, rivelando la latenza.
- Le tracce sono utili nella progettazione dei microservizi per identificare i colli di bottiglia nelle prestazioni e le dipendenze non riuscite, poiché una singola richiesta può passare attraverso numerosi servizi.
- L'implementazione di una strumentazione completa per tutti i servizi potrebbe richiedere un elevato impiego di risorse per un tracciamento efficace.
Quali sono i vantaggi dell'osservabilità?
L'osservabilità migliora le prestazioni del sistema, l'affidabilità, la soddisfazione degli utenti, l'efficienza operativa e i risultati IT allineati agli obiettivi di business. L'osservabilità consente ai team di eseguire il debug, ottimizzare le prestazioni ed evitare che i problemi influiscano sugli utenti o sulle operazioni aziendali, offrendo informazioni approfondite sul comportamento del sistema. Vantaggi principali.
1. Risoluzione dei problemi migliore
Analisi delle cause principali più rapida: i tool di osservabilità forniscono dati dettagliati per consentire ai team di individuare i problemi. Questo riduce le congetture e accelera la risoluzione.
MTTD e MTTR ridotti: l'osservabilità accelera la risoluzione dei problemi, consentendo ai team di concentrarsi sull'innovazione.
Rilevamento proattivo dei problemi: i tool di osservabilità possono individuare anomalie ed eventuali problemi prima che interessino gli utenti, consentendo ai team di risolverli ed evitare le interruzioni.
Riduzione del numero di avvisi: l'osservabilità riduce gli allarmi irrilevanti e si concentra su quelli dove è possibile intervenire, migliorando l'efficienza del team e riducendo il burnout con l’offerta di informazioni dettagliate sui problemi.
2. Prestazioni del sistema e affidabilità migliori
Maggiore uptime e affidabilità: l'osservabilità consente ai team di accedere in tempo reale alle prestazioni del sistema per rilevare e risolvere i colli di bottiglia.
Ottimizzazione delle prestazioni: i team possono individuare le inefficienze e ottimizzare le prestazioni del sistema valutando dati, tracce e registri.
Delivery più rapida del software su vasta scala: l'osservabilità offre ai team una visibilità completa sull'attività del sistemi consentendo loro di distribuire, aggiornare e scalare il software in modo sicuro e con poche interruzioni.
3. Monitoraggio di infrastrutture, cloud e Kubernetes
I moderni sistemi distribuiti, come le piattaforme cloud, le infrastrutture on-premise e i cluster Kubernetes, richiedono l’osservabilità.
Vantaggio: i team possono aumentare al massimo l'uso delle risorse, gestire i carichi di lavoro containerizzati e scalare i servizi senza problemi.
I tool di osservabilità possono monitorare lo stato dei pod Kubernetes, rilevare distribuzioni non riuscite e ottimizzare i costi delle risorse cloud per aumentare l'efficienza.
4. Esperienza utente migliore
Riducendo il downtime, aumentando le prestazioni e risolvendo i problemi prima che peggiorino, l'osservabilità garantisce la stabilità e la reattività dei programmi, migliorando l'esperienza degli utenti.
Soddisfazione degli utenti: un sistema più fluido e affidabile aumenta la soddisfazione e la fedeltà degli utenti, migliorando la customer retention e il successo del business.
5. Business analytics
L'osservabilità collega le operazioni IT ai risultati di business fornendo dati utili al processo decisionale.
Vantaggio: i team possono collegare le misurazioni tecniche ai KPI aziendali come fatturato, fidelizzazione degli utenti e soddisfazione dei clienti.
Le soluzioni di osservabilità possono valutare l'impatto dei downtime sui ricavi, consentendo alle aziende di scegliere i miglioramenti con il ROI più elevato.
6. Automazione DevOps/DevSecOps
I dati di osservabilità ottimizzano le pipeline CI/CD, la scalabilità delle risorse e i flussi di lavoro di risposta agli incidenti, semplificando l'automazione. Riduce l'intervento manuale e aumenta l'efficienza.
Sicurezza migliorata: i tool di osservabilità possono rilevare anomalie, attività sospette e punti deboli della sicurezza, consentendo ai team di prevenire le minacce e difendersi da esse.
7. Efficienza operativa migliorata
L'osservabilità automatizza gli avvisi, il rilevamento delle anomalie e l'indagine sulle cause principali per semplificare i flussi di lavoro. Riduce il lavoro manuale e consente ai team di concentrarsi sugli obiettivi strategici, migliorando l'efficienza operativa.
8. Costi contenuti
L'osservabilità riduce i costi operativi migliorando l'efficienza del sistema, riducendo il downtime e ottimizzando l'uso delle risorse. Recuperando risorse cloud inutilizzate, le aziende possono risparmiare denaro senza sacrificare le prestazioni.
9. Vantaggi della visibilità dei dati
L'osservabilità delle pipeline dei dati consente ai team di verificarne la qualità, l'integrità e la compliance oltre alle prestazioni del sistema.
Quale è il futuro dell'osservabilità: intelligenza artificiale e osservabilità?
Il futuro dell'osservabilità: intelligenza artificiale e tendenze
L'intelligenza artificiale, l'automazione e i nuovi paradigmi dell’elaborazione plasmano l'osservabilità man mano che i sistemi diventano più complessi. Questi nuovi sviluppi rendono il monitoraggio e la gestione del sistema più intelligenti, automatizzati e adattabili. Qui di seguito sono riportati gli sviluppi principali.
1. Osservabilità basata sull'AI
AI e machine learning consentono l'identificazione di anomalie su vasta scala e la previsione di informazioni, rivoluzionando l'osservabilità.
- Le tecnologie di osservabilità basate sull'AI possono individuare le anomalie in tempo reale, consentendo ai team di gestire eventuali problemi prima che peggiorino.
- Osservabilità predittiva: i modelli di machine learning forniscono soluzioni proattive ai guasti del sistema, alle carenze di risorse e ai colli di bottiglia delle prestazioni, riducendo il downtime e migliorando l'affidabilità.
L'osservabilità dell'intelligenza artificiale supporta l'analisi delle cause principali, riduce il numero di avvisi e rafforza i sistemi.
2. Nuova osservabilità dei domini
L'osservabilità si espande per incorporare tecnologie serverless, edge e IoT.
- Serverless e Kubernetes: le soluzioni di osservabilità si adattano a contesti dinamici come Kubernetes e l’architettura serverless, consentendo un monitoraggio senza problemi dei sistemi distribuiti.
- IoT ed edge computing: con l'edge computing e i dispositivi IoT, l'osservabilità è fondamentale per monitorare le infrastrutture distribuite e mantenere l'integrità dei dati sui dispositivi connessi.
I sistemi moderni e decentralizzati richiedono l’osservabilità che queste innovazioni sono in grado di garantire.
3. Integrazione di automazione e osservabilità come codice
La tendenza è abbinare l'osservabilità con AIOps e automazione. I metodi di osservabilità come codice semplificano la definizione e la gestione della configurazione dell’osservabilità a livello di programmazione, armonizzandosi con i flussi di lavoro DevOps e migliorando la scalabilità.
In che modo HPE e OpsRamp trasformano l'osservabilità per il cloud ibrido e l’AI?
HPE e OpsRamp ridefiniscono l'osservabilità con le loro competenze nella gestione del cloud ibrido e nelle operazioni basate sull'AI. La loro alleanza affronta le problematiche di gestione degli ambienti IT moderni, sempre più distribuiti tra infrastrutture on-premise, cloud ed edge. HPE e OpsRamp consentono alle aziende di realizzare sistemi durevoli, scalabili ed efficienti integrando un'osservabilità solida con l'intelligenza artificiale e l'automazione.
Miglioramento dell'osservabilità del cloud ibrido
La gestione dei carichi di lavoro distribuiti, l'interoperabilità e la visibilità su infrastrutture eterogenee sono caratteristiche esclusive degli ambienti di cloud ibrido. Le soluzioni HPE e OpsRamp risolvono questi problemi.
- La loro piattaforma di monitoraggio unificata fornisce visibilità sui sistemi on-premise, cloud ed edge, consentendo alle aziende di tenere traccia delle infrastrutture di cloud ibrido da un unico punto di gestione.
- La tecnologia di OpsRamp fornisce informazioni approfondite sullo stato dell'infrastruttura, sull'utilizzo delle risorse e sulle prestazioni in contesti ibridi.
Osservabilità tramite AI
HPE e OpsRamp utilizzano l'intelligenza artificiale avanzata per migliorare l'osservabilità.
- Rilevamento proattivo delle anomalie: l'intelligenza artificiale consente il rilevamento proattivo delle anomalie nei sistemi di cloud ibrido, impedendo che possibili problemi influiscano sulle operazioni.
- Analisi predittiva: i modelli di machine learning valutano le esigenze di risorse e il comportamento del sistema, consentendo la scalabilità e l'ottimizzazione proattivi.
- Risoluzione più rapida dei problemi: l'indagine sulle cause principali basata sull'AI e la correzione automatica riducono l'MTTR, consentendo un ripristino più rapido dagli incidenti.
Integrazione dell'automazione con AIOps
L'alleanza enfatizza l'automazione delle operazioni IT attraverso l'osservabilità e l'AIOps.
- Correlazione degli eventi: la tecnologia di OpsRamp collega in modo intelligente i dati di osservabilità con i flussi di lavoro di gestione degli incidenti, riducendo al minimo il rumore e migliorando il processo decisionale.
- Correzione automatica: i tool basati sull'AI consentono ai professionisti IT di concentrarsi sui progetti strategici automatizzando le attività di correzione.
Supporto per edge computing e IoT
HPE e OpsRamp forniscono visibilità e gestione su dispositivi IoT e di edge computing ampiamente distribuiti. Questo è essenziale per le aziende che gestiscono dati e carichi di lavoro su dispositivi collegati e infrastrutture remote.
Domande frequenti
Qual è un semplice esempio di osservabilità in azione?
Un utente segnala un checkout lento. Con una piattaforma come HPE OpsRamp, gli ingegneri possono monitorare una singola richiesta utente su tutti i servizi. I dati correlati di OpsRamp individuano il vero collo di bottiglia, vale a dire una query lenta del database, anziché limitarsi a segnalare un avviso generico della CPU. Fornire risposte contestualizzate e fruibili consente una risoluzione rapida delle cause principali del problema. Questo eleva l'osservabilità oltre il semplice monitoraggio, verso una risoluzione intelligente dei problemi.
L'osservabilità è valida solo per i microservizi e Kubernetes?
No. Sebbene l'osservabilità sia fondamentale per i sistemi complessi, può essere utilizzata in qualsiasi ambiente. HPE OpsRamp, ad esempio, è progettato per ambienti IT ibridi e fornisce una visibilità dettagliata sia sulle moderne applicazioni cloud native, sia sui sistemi monolitici tradizionali. Unifica tutti i dati di osservabilità consentendo ai team di affrontare nuove problematiche e comprendere come tutto è collegato, indipendentemente dalla configurazione.
Qual è la differenza tra osservabilità e gestione delle prestazioni delle applicazioni (APM)?
L'APM rappresenta solo un aspetto dell'osservabilità solitamente incentrato sulla misurazione dei tempi di risposta delle applicazioni. Le moderne piattaforme di osservabilità come HPE OpsRamp consentono di studiare "incognite sconosciute". OpsRamp collega i dati delle applicazioni alle modifiche dell'infrastruttura per scoprire cause principali impreviste, andando oltre i dashboard statici e arrivando a una vera e propria indagine.
Come posso iniziare a implementare l'osservabilità nella mia organizzazione?
Inizia con un servizio fondamentale e distribuisci HPE OpsRamp. Inizia a raccogliere metriche, registri, eventi e tracce tramite la sua individuazione e strumentazione. Il motore AIOps di OpsRamp correla automaticamente i dati, fornendo informazioni rapide e pertinenti. In questo modo i team possono dimostrare rapidamente il valore ed estendere le pratiche di osservabilità a tutta l'azienda tramite un'unica soluzione.
La suite HPE OpsRamp Software è un tool di osservabilità completo?
HPE OpsRamp è una piattaforma basata sull'AI che offre piena visibilità sui tuoi ambienti IT ibridi. Unifica l'osservabilità per infrastrutture, servizi cloud e applicazioni analizzando metriche, registri, tracce ed eventi. Il motore di gestione degli eventi correla i dati per fornire analisi delle cause principali smart e informazioni dettagliate sul livello di servizio, posizionandosi come una scelta vincente per le aziende.
L'osservabilità può aiutare a prevedere i guasti del sistema prima che si verifichino?
Sì, HPE OpsRamp utilizza il machine learning per analizzare anomalie e prevedere problemi quali picchi di latenza o modelli di errore insoliti. Questo consente la risoluzione preventiva dei problemi prima che i guasti influiscano sugli utenti, aumentando la stabilità e l’uptime del sistema.
Come funziona la correlazione dei dati nell'osservabilità?
HPE OpsRamp automatizza la correlazione dei dati, tramite il contesto, ad esempio gli ID delle richieste, per collegare metriche, registri e tracce. OpsRamp rivela le tracce e i registri specifici di un picco metrico. In questo modo i dati isolati vengono unificati in una narrazione fruibile, accelerando l'indagine sulla causa principale.