Complice la corsa all’intelligenza artificiale, che le aziende vedono come un fattore chiave di vantaggio competitivo, il mercato del cloud continua a crescere a ritmi sostenuti. Solo in Italia, nel 2024 la spesa è aumentata del 24% rispetto all’anno precedente, raggiungendo i 6,8 miliardi di euro. Le imprese, soprattutto quelle più strutturate, continuano a preferire modelli ibridi e multicloud, ovvero strategie che combinano risorse private e pubbliche di diversi provider, unificate sotto un’unica governance centralizzata.
Sfruttare appieno il cloud è una necessità per restare competitivi, ma porta con sé nuove complessità dovute a infrastrutture IT sempre più distribuite e a un modello Cloud Native non semplice da governare. In particolare, emergono due grandi sfide:
Qui entra in gioco il cloud monitoring.
Il cloud non è un concetto monolitico, bensì un ecosistema di componenti che trasformano il modo in cui le aziende acquisiscono e gestiscono le infrastrutture IT, i servizi e le applicazioni su cui si basa il loro business. La necessità di tenere sotto controllo ecosistemi digitali sempre più complessi ha plasmato il concetto di cloud monitoring come approccio con cui le aziende monitorano, valutano e gestiscono la performance, la disponibilità e la sicurezza della loro intera infrastruttura cloud-based. Ciò comprende non solo risorse fondamentali come macchine virtuali e reti, ma anche componenti applicative critiche come database, dipendenze, microservizi e container.
Partendo quindi dal concetto generico di monitoraggio del cloud, si è soliti identificarne più tipologie. Tra queste:
Il monitoring dell’infrastruttura controlla la disponibilità e le performance di risorse IT come CPU, memoria, storage, reti virtuali e infrastrutture applicative, come container e microservizi.
È una tipologia di monitoraggio orientata alle performance applicative, per garantire che i servizi digitali dell’azienda funzionino in modo scalabile e senza interruzioni.
Attraverso l’analisi di metriche chiave come tempi di query, utilizzo della memoria, throughput delle transazioni e integrità dei dati, questa tipologia di monitoring assicura che il sistema possa gestire senza problemi carichi di lavoro variabili.
L’End-User Experience Monitoring analizza metriche come i tempi di caricamento delle pagine, i tassi di errore e la latenza per mostrare l’impatto delle performance applicative sull’esperienza degli utenti (interni ed esterni).
Monitorare efficacemente ambienti cloud dinamici e distribuiti richiede per prima cosa un approccio strategico, che - come si vedrà meglio successivamente – si deve basare su una connessione diretta e profonda con il business.
Ovviamente, in questo percorso bisogna disporre di competenze dedicate e dei tool giusti. Il mercato offre una vasta gamma di soluzioni, dai tool nativi dei provider cloud a piattaforme di terze parti che raccolgono, analizzano e visualizzano dati in tempo reale. L'integrazione di diverse fonti e tipologie di dati, come log e metriche, consente di correlare eventi e identificare rapidamente vulnerabilità e le cause di eventuali criticità.
Poter contare su un sistema di cloud monitoring efficace offre alle imprese molteplici benefici:
Implementare il cloud monitoring in azienda non è un processo banale. La complessità delle architetture cloud, la necessità di competenze specifiche e l'importanza di formare adeguatamente le risorse interne su best practice consolidate rendono il tutto una sfida che richiede attenzione e preparazione. Di seguito, alcuni punti fermi che possono indirizzare qualsiasi percorso verso il successo.
Monitorare senza un obiettivo preciso e senza poter quantificare i benefici lato business diventa una raccolta di dati senza valore. È fondamentale, dunque, che le metriche siano direttamente legate ad obiettivi aziendali, siano essi strategici o operativi.
Definito l’obiettivo, vanno scelti i dati, le metriche e gli indicatori più utili a raggiungerlo. La raccolta indiscriminata di informazioni può portare al fenomeno del data overload, ovvero a un eccesso di informazioni che sovraccarica i sistemi.
In ambienti cloud dinamici e in evoluzione, monitorare dati e informazioni in forma manuale è praticamente impossibile e può causare ritardi o errori. Utilizzare strumenti di automazione consente invece di focalizzare l’attenzione solo su ciò che conta, ottimizzando (anche) l’efficienza dei processi.
Gli strumenti moderni permettono di configurare azioni automatiche in risposta a determinati eventi, e l’utilizzo di tecniche avanzate di analisi dei dati (es, machine learning) permette alle soluzioni di adottare un approccio predittivo, migliorando ulteriormente le proprie performance.
Non è necessario adottare fin da subito soluzioni complesse. I tool nativi di monitoraggio dei cloud provider, per esempio, possono essere utilizzati per iniziare a sviluppare le proprie competenze. In un secondo momento, diventa poi necessario sviluppare una soluzione integrata di monitoraggio al fine di raccogliere dati da tutti i sistemi e visualizzarli su dashboard unificate.
Nel tempo, la strategia di monitoraggio va costantemente ottimizzata per adattarsi alle nuove esigenze aziendali, alle modifiche nell'infrastruttura cloud e all’evoluzione delle tecnologie e delle minacce. L’ottimizzazione deve includere una revisione periodica delle metriche, l'aggiornamento degli strumenti e la valutazione dei risultati rispetto agli obiettivi iniziali.