6 tendências da Splunk sobre observability para 2023

A observability tem sido um dos grandes tópicos dentro da ITOps, aparecendo como a resposta, se não a definitiva, a mais completa possível para a total visibilidade sobre as múltiplas camadas de infraestrutura, aplicações e CX. Ela seria a pedra fundamental da garantia de bons níveis de disponibilidade, performance e confiabilidade de um ecossistema digital moderno.

Ao mesmo tempo que as organizações vêm caminhando nessa direção à medida que caminham na modernização de suas arquiteturas, adotando tecnologias como microsserviços e contêineres, novas ferramentas de observability já vêm sendo incorporadas pelo mercado.

Mas o que se pode identificar como tendência em observability? 

A Splunk, que aparece na ponta entre os seletos fornecedores desse segmento, identificou algumas dessas tendências, que trazemos neste artigo.

1- Observability será a nova face da transformação digital – e da experiência digital

Com a ida maciça para o digital – e o maior consumo desses recursos – o ecossistema de TI é uma operação de missão crítica. Quando 90% de suas vendas passam por algum tipo de interface digital, você não tem um substituto. 

Nesse sentido, as organizações estão tendo o desafio de gerenciar uma complexidade e variedade de sistemas.

Mas elas também têm uma exigência de escala e rapidez inéditas. Isso porque não basta ser responsivo diante de problemas que seus clientes passam na rede: você precisa lidar com os problemas antes de que seus clientes sequer percebam. 

De acordo com a Splunk, só um conceito de observability proporciona o nível de monitoramento, alertas e análises para lidar com esses ambientes. Dessa forma, ele deve ser o estado normal das empresas.

2- Quando a observability se tornar o normal em ITOps, a automação será o próximo diferenciador

Por diferentes motivos – dentre os quais custos e falta de profissionais  – as equipes de ITOps vão precisar confiar na automação para operar em seus ambientes, seja com foco em performance da aplicação, seja em segurança. 

Isso vem de mãos dadas com o progressivo aumento da qualidade dos dados, que permite melhorias significativas nos modelos de machine e deep learning.

Desde alertas, passando por respostas a incidentes e ciberataques, variados processos poderão ser, em diferentes níveis, automatizados, prevê a Splunk. 

3- Convergência entre ferramentas de observability e dados de segurança 

Tirando os dados de segurança que precisam ser segregados por questões regulatórias como a LGPD, há muita sobreposição entre o que é dado relevante para ITOps e o que é dado relevante para segurança.

Por isso, de acordo com a Splunk, a fim de alcançar melhores resultados em suas respectivas áreas, ITOps e segurança devem se unir.

Com a colaboração dos times, segundo a Splunk, há uma mudança em relação a ferramentas. Soluções muito específicas, que servem apenas a uma pequena fração das respectivas operações, serão vistas como fonte de redundância e de um trabalho braçal de integração. A busca será por soluções mais gerais, que atendam a muitas funções.

4- Crescimento da relevância do CTO, expansão da atuação do CISO

Essa tendência vem junto com a anterior. Uma vez que vão operar com as mesmas ferramentas e sobre os mesmos dados, lideranças como CTO e CISO tendem a ter suas funções em alta.

Quanto ao CTO, a Splunk prevê que a observability desloque o centro do NOC para centros de excelência liderados por CTOs, dado o relacionamento direto das demandas de observability com a responsabilidade holística pelas tecnologias da organização.

Já quanto a CISO, a Splunk nota uma expansão de suas funções. Os CISOs, que tiveram um papel fundamental na eliminação de silos de dados a fim de levar suas redes de segurança a toda a organização, devem estar à frente da convergência entre cibersegurança e ciber resiliência.

5- Recrutamento, treinamento e automação serão as estratégias para mitigar a falta de profissionais

De acordo com a Splunk, a crônica falta de profissionais na área continuará a regra, levando as empresas a buscar mais por talentos diversificados do que por experiência limitada.

Com isso, as empresas terão um braço de educação mais forte, que será muito amparado por seus fornecedores de ferramentas. Estes também mudaram seu enfoque: do simples uso da solução, eles vão trabalhar na busca de resultados de negócio por meio do uso da solução.

Porém, com times pequenos, as ferramentas também vão precisar mudar. Elas devem ficar mais simples e também criar mecanismos que permitam o desenvolvimento mais rápido, para que as equipes façam mais com menos. 

O objetivo final dessas iniciativas é criar um ecossistema que, apesar de pequeno, tenha talentos sólidos e seja mais vantajoso do que a difícil busca por profissionais prontos.

6- MLOps vai ganhar estrutura e transparência, ampliando o progresso de AI e ML

A IA e ML estão saindo do hype para mostrar de fato seu valor. E a MLOps emerge como uma disciplina que leva, segundo a Splunk, o DevOps para o machine learning.

Segundo a Splunk, deve haver uma consolidação do mercado MLOps, que dará estrutura às soluções. 

Mas também haverá a ascensão das preocupações éticas como a transparência dos modelos, que deve trazer novas regulações no horizonte próximo.

O que você prevê?

A alta demanda por resiliência, disponibilidade e performance em ambientes distribuídos e complexos está no centro das preocupações dos setores de tecnologia. 

Por isso, ela colocou a visibilidade e a capacidade de tomar decisões a um nível holístico no centro do negócio. O nome disso é observability.

As tecnologias estão evoluindo, indo da observability para a automação e, desta, para o machine learning.

O seu time conta com as ferramentas e técnicas para ter sucesso?