2023年IT和可观察性预测报告

可观察性 IT+ 2023年预测 趋塑势未和来技一术年的弹合性将如何重 通道 往基础的快速 而有之的组织。所有这 括：传统运维、各种各样 处于巨大的变化之中。我 十多年来，IT运维领域一直们应该说，IT运维领域包的开发运维，以及两者兼 序日益增加的复杂性。混合、多云…微服 些方法都在努力应对基础设施和应用程务、Kubernetes、无服务器。 确保数字健康、可靠性和性能。 个近基年础来设的施一、个应大用话和题客是户可体观验察的性完，整这可是见一性种和现背代景化信的息监。控可方观法察，性可有提助供于整这在当今超复杂的环境中至关重要。 性越来越不稳定。他们需要MalaPillutla说。“特别是对于较大的组织，复杂 因此，可观察性不再是一个区分因素，而是一项核心能力。“ “观每察个性组业织务都的能集看团到副数总字裁的身影，有越来越多的移动部分。”Splunk负责可字生态系统的成功，以及业务K的ub成er功ne，te取s决监于控保、无持服其务正器常监运控行等的等可。观整察个性数。 运她说维，团自队己，看这到是了一两个种支基持本整类个型组的织可的观集察中性式赞共助享者服。务“一。另个一是种你是的松传散统的看Ap到pD它e们v、。D第ev一O组ps专和注S于RE从分传组统，的我整们体往架往构会过在渡团到队云不原集生中工的具云，原第生二组组织则中不的参新与工这具个。“较为耗时的过程。他们已经就位，他们想要具有开箱即用价值 他Sp看lu到nk各亚种太传地统区和高前级沿副组总织裁以兼不总同经的理方S式im应on对D这av一ie挑s对战此。表示赞同。他说， “许多组织都是第一次考虑可观察性，没有传统实践的羁绊。” “有些人仍然在问，‘什么是可观察性？’他们仍然觉得难以消化，但另一方面， “他亚说洲。的许多组织没有同样的遗留技术债务，这使他们能够跃进到新技术。”Splunk的可观察性副总裁DhirajGoklani说，其他组织正在努力追赶。 ” 他们肯定理解，并且是云原生组织的必备工具。 方面落后于平均水平，而德国则优于全球基线。 我的们组的织和20不22同年的可国观家察/地性区状。况平报均告而在言欧，法洲国发和现英了类国的似组的差织在异，可包观括察不性同采类用型 2023年SplunkIT+可观察性预测|04 在继续发展。 “尽管很复杂，但可观察性工具将更容易使用。 秒时，你用于监控性能的方式会与早期动态性较低的架构有很大不同。” “他我说们。去年的预测报告谈到了无服务器的增长，而且这种增长还在继续。” Splunk首席产品官GarthFort指出，所有这些复杂性将继续复杂化。的客户“正在在采使用用真微正服的务服和务容架器构化方架面，构我构们建仍应处用于，当起容步器阶可段能。我只们存越在来几越毫多并因融此，入可了观机察器性学将习继、微续服支务持、混容合器、和多所云有基其础他设功施能，因，而为且它们IT向运边维缘的蔓实延践，也 ”解Sp决lu方nk案首需席要战支略持官任A何mm单a个rM组a织ra顺qa利说通“这过些云途的径各个。”阶段，这是这些解决方案成功的唯一 2023年预测和生存策略 AI和ML 07 可连观接察DX性的新面孔。 08 IT 价值在哪里？ 09 13 C两T个O关和键C角IS色O将如何扩展 15 更多的自动化 人更才广泛的招聘，更好的培训和 17 19 AI伦理正在大步前进。 22 弹性的重要性 25 贡献者 供帮助。 自下一动个化区别因素 11 有弹性。 安融合全正和在可发观生察，性它将使组织更 A价I值和正M在L实现。MLOps将提 可观察性将成为数字 预测 的新面孔。 化转型和数字化体验 在数字时代开始时，“数字化转型”是一个有用的术语，用于描述一系列广泛的现代化努力，这些努力有望带来各种重大回报：降低成本；简化软件开发、产品创新和服务交付；改善预测和其他战略职能；自动保持休息室备有咖啡和混合饮料。如今，数字化转型速度更快，也更有针对性。特别是自从新冠肺炎爆发以来，DX的努力集中在数字体验上。 Splunk首席客户官KatieBianchi表示：“对于今天的大多数组织来说，数字化转型就是为客户提供高度可用的无缝数字体验。” 首席产品官GarthFort提到了Splunk的客户PapaJohn’s，在我们的annual.conf活动上讨论了PapaJohn’s在疫情时代的转型。“在疫情之前，他们40%的业务都是数字化的。后疫情时代，他们90%的订单来自于某种数字接口。”Fort说。“当任何企业看到这种电子 商务转变时，他们的移动应用程序和支付基础设施以及所有这些都变得绝对至关重要。在疫情期间，我们不同行业的许多客户都有过这种突然的转变，无论是在处理更多数字客户交互方面，还是在实现广泛的远程协作方面。” 不要指望大流行后的世界会有任何改变，并回到从前。Splunk首席战略官AmmarMaraqa表示：“加速数字化转型势在必行。他说，在更复杂的IT环境中，更难 提供快速和令人满意的体验。“更大、更快数字化转型的复杂性是大多数组织面临的挑战。用于管理这种复杂性的工具变得更加重要。” Fort说，这使得可观察性成为了基本的DX驱动因素。“当客户在你的网络上遇到问题时，仅仅做出响应还远远不够。”他说。“如果我们都做好了自己的工作，IT运维团队甚至可以在客户发现DX问题之前对其进行补救。” 他说，一个强大的可观察性实践是获得警报和见解的唯一途径，让你在最终用户遭受损失之前对系统行为的变化做出反应。如果没有这种预警见解，后果将不堪设想。 预测 必须支提出供真可的 IT 衡量的价值。 说来，2这02不3是年一在个相预当测大，的而宏是观一经个济观不察确。定这性往中往到会不让会公司缩对减投，但资肯更定加会谨受慎到。更虽严然格我的们审预查计。IT预算 “现在，除了就业以外，所有的经济因素都指向衰 退。”Splunk欧洲、中东、非洲地区高级副总裁兼总经理PetraJenner说。“在经济低迷时期，企业非常关注投资。他们只购买眼下需要的东西，而不进行任何前瞻性投资。” “公司正在清楚地考虑他们想要进行哪些技术投 资。”Splunk首席执行官GarySteele同意这一观点。“ 必须尽快交付真正的价值。” 我们预计价值焦点将集中在数字体验上，因为没有什么比直接改善为客户服务的方式更能推动发展。当更好的选择离你很近的时候，没有什么比提供令人失望或支离破碎的交互更会让它朝着错误的方向发展。 当预测可观察性成为赌注时，自区动分化因将素成。为下一个 客户体验将决定未来几年的数字化转型努力。关注IT运维领域，最大的不同点将是自动化。 “在系统日益复杂和技术人才严重短缺的情况下，组织将需要更大程度地依赖自动化来跟上发展。”Splunk可观察性业务高级副总裁兼总经理、可观察性初创公司Omnition的创始人SpirosXanthos表示。 Xanthos指出，对自动化IT运维的更大需求与机器学习 的改进不谋而合。“我们已经收集遥测数据很长时间了，但这些数据的结构还不足以实现良好的自动化。”他说。“糟糕的信噪比使我们能够通过AIOps实现一些自动化，但这非常有限。现在，组织越来越能够完全保真地收集数据。这将极大地改变现状，因为更高质量的数据让我们能够建立模型，这是我们实现流程自动化所必需的。” “AI/ML和自动化的结合将会非常重要。”Splunk首席战略官AmmarMaraqa表示。“需求确实存在，因为熟练的IT和安全人才短缺，成本压力越来越大。” Splunk首席客户官KatieBianchi也提出了人才问题。“鉴于持续的人才短缺，”她说，“自动化使你能够扩展领域专长。” 她表示，机器学习将简化和改善所有业务成果，从应用程序性能到改进的安全检测。“在所有这些情况下，ML提供了更好、更准确的见解，因此我们可以看到接下来会发生什么，并协调最佳应对措施。”她说。 “让自动化变得更智能是下一个飞跃。”欧洲、中东、非洲地区首席技术顾问MarkWoods说。“自动化剧本是一回事，这样一来，一个人会做的事情会以更快的速度和更大的规模发生。但是下一步将是更一般化的学习在自动化中的应用。不仅仅是为某项特定任务而学习，而是在某个领域进行培训，然后在许多领域应用。” 这将包括一系列的事情，从发生系统中断和网络攻击时的警报和响应，到简化外围流程和加快发布速度。Splunk高级应用科学家SubhoMajumdar提出了流程自动化，以更有效地培养新人才。 “我们有很多文件，新工程师加入公司时可能需要阅读它们。”他说。“想象一下通过使用ML来自动化入职流程。大型语言模型可以分析所有内部文档和维基百科，为新员工提供特定角色的建议。” 从新员工入职培训到客户可以与之聊天的聊天机器人，再到更强的应对威胁和性能问题的弹性，自动化将成为下一个大事件。 几年后，就像可观察性一样，它有望成为基础。 具弹性的组织。 可预测观察性和安全性在数一据起/工，具创将造融出合更 了有两很个多趋关势于，业将务在弹接性下的来讨的论两。个这预是测最中新讨的论热，门这词两汇个。趋但势也将远对不数止字于系此统。的我强们度已和经耐确用定性这做两出个方有面意彼义此的孤贡立献。首先是数据和工具的融合，它们来自弹性的两个方面，在以前， “有些情况下，尤其是在高度管控的环境中，需要隔离一些安全数据。但总的来说，传统的运维和安全之间有很多重叠。”Splunk亚太地区安全副总裁RobertPizzari说。“进步的组织正在寻找优化其数据和工具的方法，以加快任何类型事件的解决时间。” “在有强大动力推动SRE工程团队、依赖云原生技术的地方，除了融合数据和流程，真的别无选择。”Splunk亚太地区可观察性业务副总裁DhirajGoklani表示。“你必须沿着DevSecOps的道路前进，将所有这些整合 在一起，融入工程最佳实践中。否则，这将是一场等待发生的灾难。” Splunk可观察性业务高级副总裁兼总经理SpirosXanthos看到了整个科技市场的趋势。“该行业正处于整合模式。”他表示。“数据整合和工具整合。”重要数据，无论是在内部还是在云中，都不能孤立存在。“在云上运行的应用程序具有复杂的互联性，使得可用性和安全性成为更棘手的问题。” 随着数据的汇集，团队在DevSecOps领域的合作越来越多，工具也发生了变化。只看到和服务于一小部分情况的点解决方案无助于弹性，并且跨如此多的工具维护专业知识对于快速变化的组织来说是一种负担。Splunk的2022年可观察性现状和安全性现状报告均发现，虽然这两个领域中最成熟的组织实际上报告使用的工具与新手一样多或更多，但领导者也大幅减少了提供这些工具的供应商数量。 “我们自己也看到了这一点。”Xanthos说。“我们自己的云产品套件有许多工具，我们往往会看到更高级的客户采用更多这些工具。” “这种融合有很多好处。”首席产品官GarthFort说。“在 .conf上，我们与REI的新任CISO进行了交谈，他对Splunk作为安全工具很熟悉，他发现REI已经在使用Splunk来实现可观察性，因此他能够使用相同的工具和相同的数据，轻松地将它用于安全领域。这适用于任何技术，任何时候团队都可以使用一个通用的工具和一组通用的数据，这将带来巨大的好处。” CTO在上升，CISO在扩大。 预测 围绕IT弹性和网络弹性独立职能的数据和工具融合也在影响领导力，通常是两个重要高级职位中的一个。首先，许多组织都在授权CTO，部分原因是采用开发运维实践。在其他组织中，CISO在总体弹性方面承担了更大的责任，不仅包括对抗安全攻击，还包括确保绩效。 从首席技术官开始：“CTO的角色正变得越来越突出，并对跨越开发运维和传统IT运维的可观察性等技术承担更多责任。”Splunk负责可观察性业务的集团副总裁MalaPillut