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segunda-feira, 6 de março de 2023

A observabilidade é a base para a transformação das empresas para Indústria 4.0


A mudança para a Indústria 4.0 e as fábricas inteligentes continuarão a ser uma prioridade estratégica para as empresas nos próximos 12 meses. E à medida que as organizações procuram inovar mais rapidamente para gerar vantagem competitiva, a necessidade de uma tecnologia eficiente aumentará proporcionalmente. 

Embora a transformação da Indústria 4.0 seja inegável, a realidade é que muitas iniciativas estão estagnadas, retidas por uma série de fatores diferentes, desde integração e problemas de TI herdados até a falta de uma estratégia clara e resistência cultural.

Um grande desafio para as empresas é a falta de visibilidade que as equipes de TI têm sobre a disponibilidade e o desempenho de aplicativos e infraestrutura em ambientes cloud native. Além de ser a base fundamental para a adoção da Indústria 4.0, esses ambientes trazem novas pressões significativas para os tecnólogos enquanto tentam monitorar um estado de TI cada vez mais fragmentado e dinâmico.

O risco é que as equipes de tecnologia não consigam garantir experiências digitais perfeitas para os usuários finais - sejam clientes, fornecedores ou funcionários - e isso pode ter um efeito extremamente prejudicial nos relacionamentos, reputação e receita. A falta de visibilidade geral dos aplicativos e da infraestrutura de suporte também significa que os executivos não conseguem medir e validar o retorno de seus investimentos na Indústria 4.0.

Diante deste cenário, é fundamental que as organizações certifiquem que seus tecnólogos tenham visibilidade total em seus ambientes de TI, com os dados e insights para otimizar o desempenho do aplicativo em todos os momentos e provar o valor que a transformação da Indústria 4.0 está oferecendo à organização.

A falta de visibilidade em ambientes nativos da nuvem deixa as área de tecnologia e negócio  no escuro sobre o desempenho das aplicações

Ansiosos para colher os benefícios da Indústria 4.0 e da Internet Industrial das Coisas (IIoT), organizações de todas as formas e tamanhos estão cada vez mais se apoiando em tecnologias cloud native, como microsserviços e Kubernetes, para entregar seus programas de transformação. As arquiteturas de aplicativos modernos oferecem enormes benefícios para as organizações em termos de inovação acelerada, maior agilidade, escalabilidade e maior confiabilidade.

Entretanto, muitas equipes de TI estão sob imensa pressão enquanto tentam monitorar e gerenciar o desempenho e a disponibilidade em arquiteturas de aplicativos extremamente complexos. Algo imensamente complicado por ser um universo bastante dinâmico e altamente volátil, e a maioria das soluções não conseguem sustentar esses ambientes.

De acordo com o nosso último relatório Agents of Transformation 2022, 65% dos tecnólogos se sentem sobrecarregados com o aumento do ruído dos dados e a complexidade crescente. Analisando a situação, as empresas começaram a reconhecer a necessidade de preencher essas lacunas de visibilidade em ambientes cloud native, melhorando a implementação da observabilidade. 

Porém, várias companhias não estão avançando na agilidade necessária para evitar consequências potencialmente graves. Muitas consideram em executar a observabilidade em dois ou três anos, em vez de ser implementado com urgência.

A observabilidade cloud native deve ser priorizada para impulsionar as iniciativas da Indústria 4.0

Os tecnólogos precisam de dados e percepções em tempo real para identificar problemas de desempenho, entender as causas principais e remediar antes que os usuários finais sejam afetados. Em nível de negócios, é importante que os executivos saibam como o desempenho e a inovação dos aplicativos estão afetando as métricas das atividades da empresa.

Os líderes de negócios necessitam ser capazes de acessar insights de transações de negócios em um nível de painel para avaliar rapidamente o valor que as iniciativas da Indústria 4.0 estão entregando. Isso permite que eles tomem decisões informadas sobre investimentos futuros, com base no impacto potencial para clientes, funcionários e lucros.

Mas diante de tanto ruído de dados, é necessário adotar AIOps e inteligência de negócios para que as equipes de TI automatizem a detecção e o diagnóstico de problemas usando machine learning e forneça insights para soluções mais rápidas. Dessa forma, é essencial que as empresas implementem recursos modernos de observabilidade, que simplifique a complexidade das arquiteturas de aplicativos cloud native e forneça alta visibilidade em aplicativos, cenários e arquiteturas altamente dinâmicos e distribuídos.

Importante também que as organizações monitorem a integridade das principais transações comerciais distribuídas em todo o universo tecnológico. Se um problema for detectado, eles precisam seguir o encadeamento dos dados de telemetria da transação, para que possam identificar rapidamente a causa raiz dos problemas, com isolamento de domínio de falha e triagem para as equipes corretas solucionem a adversidade rapidamente.

 

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