)
Soluzioni all’avanguardia per ottimizzare le attività di observability, prevenire anomalie e automatizzare le risposte agli incident
l termine Observability identifica una serie di attività volte a monitorare, misurare e comprendere lo stato di un sistema informativo. Le principali attività di observability consistono in esaminare e interpretare dati e log generati dal sistema, così come l’analisi di metriche che rappresentano varie grandezze collegate allo stato del sistema stesso.
È dunque fondamentale utilizzare un approccio basato sulla raccolta di dati di diverso tipo, provenienti da diverse sorgenti come server, reti o applicazioni. Tali dati vengono raccolti e archiviati attraverso strumenti come Prometheus e visualizzati mediante dashboard in Grafana. In questo modo, è possibile fornire una visione d'insieme dello stato del sistema, generare grafici e creare viste di alto livello che servono come input per algoritmi di machine learning (ML) avanzati.
In questo contesto di grandi quantità di dati raccolti, l’utilizzo di soluzioni basate su Artificial Intelligence (AI) dà vita a un nuovo approccio denominato AI Observability, orientato alla previsione più accurata delle metriche che caratterizzano un sistema, riducendo la necessità di un’analisi da parte dell’operatore umano. In questo modo, è possibile identificare potenziali incident in minor tempo e individuare pattern problematici in sistemi complessi costituiti da un numero elevato di risorse. In aggiunta, l’utilizzo di sistemi AI basati su Agent permette, in caso di incident, una prima risposta immediata basata su azioni automatizzate per poter avviare le procedure di remediation.
Le attività di observability sono indispensabili per garantire l’affidabilità, le performance e la sicurezza dei sistemi informativi sia on-premises che in ambito cloud. Observability permette quindi ai team IT di effettuare analisi di performance di un sistema, rispondere a quesiti riguardo root cause analysis in seguito a incident e prevedere problemi che potrebbero verificarsi in futuro.
Da sempre al passo con le tecnologie più all’avanguardia, Technology Reply propone ai propri clienti soluzioni che implementano i concetti di AI Observability con l’obiettivo di semplificare e rendere più efficienti soluzioni le fasi di observability delle proprie infrastrutture informatiche.
AI Observability utilizza algoritmi di machine learning, intelligenza artificiale e metodi di automazione nelle fasi principali delle attività di observability, consentendo analisi avanzate e automazione delle risposte ai problemi emergenti.
I possibili ambiti di applicazione di AI Observability sono:
Forecasting: analisi predittiva basata su serie storiche per stimare l'andamento futuro di metriche di sistema. Alcuni modelli utilizzati includono: ARIMA (modello statistico), Time Series Transformers (modello basato su transformers per analisi temporale avanzata) e modelli sperimentali come Chronos, basati su large pretrained models.
Regressione: stima di una variabile target a partire da un set di feature d'ingresso, utile per individuare correlazioni tra parametri di sistema (es: CPU, memoria, traffico di rete) e metriche operative (es: tempi di risposta).
Classificazione: assegnazione di etichette a un insieme di feature per identificare stati operativi del sistema (es. categorizzazione dell’utilizzo di CPU in basso, medio, critico).
Anomaly Detection: identificazione automatica di anomalie nei dati di monitoraggio, che consente di rilevare scostamenti dai comportamenti usuali mediante tecniche statistiche (Z-score), modelli di machine learning come One-Class classifiers (es. Isolation Forest) o algoritmi di clustering (es. K-means). Questo approccio è particolarmente utile per riconoscere sovraccarichi improvvisi del sistema. Inoltre, permette di adottare alert dinamici e non basati su soglie statiche. Un altro caso d’uso rilevante è l’identificazione di anomalie da file di log testuali tramite modelli di Generative AI.
Agent AI: introduzione di automazioni intelligenti mediante agent basati su modelli di linguaggio avanzati (Large Language Models - LLM). Gli AI agents si distinguono grazie alla capacità di pianificazione e reasoning, sfruttando la potenza degli LLM, oltre ad avere la capacità di interagire con sistemi esterni grazie a diversi tool che vengono messi a disposizione dell’agente. Esempi di interazioni sono:
Interagire con strumenti di monitoraggio o database;
Recuperare dati storici per eseguire correlazioni avanzate;
Esecuzione automatica di procedure predefinite di self-healing per interventi di manutenzione;
Automatizzare la risposta a incident e ottimizzare proattiva delle soglie di allerta;
Generare report periodici e assegnare automaticamente incident ai team di competenza.
Grazie a queste soluzioni avanzate, AI Observability rappresenta un passo avanti nella gestione moderna delle infrastrutture IT, garantendo maggiore affidabilità, efficienza e sicurezza.
I benefici dell'adozione di AI Observability sono molteplici e includono:
Riduzione del tempo di identificazione degli incident grazie all’automazione delle analisi
Mediante il miglioramento della gestione della capacità operativa e dell'allocazione delle risorse
Attraverso il monitoraggio proattivo e l'individuazione tempestiva di problemi
Per la prevenzione dei problemi, evitando downtime imprevisti
grazie alla riduzione dell'intervento umano su attività ripetitive e alla prioritizzazione automatica degli alert
Technology Reply supporta le aziende nell'implementazione di soluzioni avanzate di AI Observability, offrendo un approccio innovativo per migliorare il monitoraggio e la gestione delle infrastrutture IT.
La business unit Cloud Operation ottimizza i processi operativi e aumenta l’efficienza delle risorse IT attraverso l’integrazione di machine learning e intelligenza artificiale, trasformando il monitoraggio dei sistemi in un processo dinamico e proattivo che migliora l'affidabilità e riduce i tempi di intervento in caso di anomalie.