Une étude (The state of observability 2024: Overcoming complexity through AI-driven analytics and automation strategies) réalisée par Dynatrace auprès de 1.300 responsables technologiques au sein de grandes organisations (dont 50 au Benelux) révèle que les technologies cloud produisent une explosion de données qui va bien au-delà de ce que l’humain est capable de gérer. 
Selon 98% des sondés, les modèles traditionnels d’AIOps sont incapables de maîtriser la surcharge de données.

En détail, l’étude révèle que les organisations continuent à adopter les environnements multicloud et les architectures cloud pour accélérer leur transformation et innover de manière sûre. 
Cependant, malgré la rapidité, l’évolutivité et l’agilité offertes par ces écosystèmes cloud modernes, les organisations ont du mal à gérer l’explosion de données qui s’y produit. 

Les résultats de l’étude soulignent la nécessité de mettre en place une stratégie mature d’IA, d’analyses et d’automatisation, qui va au-delà des modèles traditionnels d’AIOps pour générer une valeur business durable. 
Ainsi, 98% des organisations déclarent que la complexité de leur stack technologique a augmenté au cours des 12 derniers mois, et 72% pensent qu’elle va continuer à augmenter.

En moyenne, un environnement multicloud couvre 12 plateformes et services différents.
78% des responsables technologiques déclarent que la complexité du multicloud rend plus difficile la fourniture d’expériences clients exceptionnelles, et 82% qu’elle rend les applications plus difficiles à protéger.

Pour 82% des responsables technologiques, les stacks technologiques cloud produisent une explosion de données qui dépasse les capacités humaines.
En moyenne, les organisations utilisent 11 outils différents de monitoring et d’observabilité pour gérer les applications, les infrastructures et l’expérience des utilisateurs.
88% des responsables technologiques déclarent que le nombre d’outils, de plateformes, de tableaux de bord et d’applications sur lesquels ils s’appuient, rend la gestion de leur environnement multicloud encore plus complexe.
 
« Les architectures cloud sont devenues indispensables pour apporter aux organisations la vitesse, l’évolutivité et l’agilité dont elles ont besoin pour innover », explique Bernd Greifeneder, CTO chez Dynatrace. 

« Ces architectures reflètent le nombre croissant de services et de plateformes cloud utilisés pour prendre en charge les transactions digitales même les plus simples. L’énorme volume de données qu’elles produisent rend le monitoring et la sécurisation des applications de plus en plus difficiles. Si bien que les résultats business critiques, comme l’expérience client, en pâtissent, et il devient plus difficile de se protéger contre les cybermenaces ».
 
À défaut de pouvoir transformer de grands volumes de données diverses provenant des architectures cloud, en informations en temps réel, pertinentes dans leur contexte, « les équipes IT, de développement, de sécurité et business ont le plus grand mal à comprendre ce qui se passe dans leur environnement. Elles ne disposent pas des réponses dont elles ont besoin pour résoudre les problèmes rapidement et efficacement », développe Bernd Greifeneder.
 
Pour surmonter la complexité des stacks technologiques modernes, les organisations ont besoin de capacités avancées d’IA, d’analyses et d’automatisation. 
« En unifiant des données diverses, en conservant leur contexte et en alimentant les analyses et l’automatisation avec une IA hypermodale combinant plusieurs techniques, dont une IA causale, prédictive et générative, les équipes peuvent obtenir une multitude d’informations à partir de leurs données pour favoriser une prise de décision plus intelligente, une automatisation plus fiable et des méthodes de travail plus efficaces », conclut l’étude.