In teoria, il cloud e le architetture a microservizi promettono maggiore velocità, scalabilità e innovazione. In pratica, spesso introducono più tool, più complessità e meno visibilità su ciò che accade davvero in produzione.
È qui che molti team IT iniziano a perdere il controllo.
Nel nuovo contesto, ottenere una visione chiara e condivisa delle applicazioni distribuite diventa sempre più difficile. I sistemi informativi si trovano così ad affrontare criticità concrete:
- visibilità frammentata, che rallenta l’individuazione delle cause e la risoluzione dei problemi;
- silos di conoscenza, dove solo poche persone hanno il contesto necessario per gestire incidenti complessi;
- un eccesso di alert, che genera continue attività di troubleshooting e sottrae tempo allo sviluppo (alert fatigue).
A complicare lo scenario, si aggiungono le app basate su LLM (Large Language Model), che attraggono l’interesse di molte aziende, ma spaventano per i potenziali rischi: ad esempio, la mancanza di accuratezza, il pericolo di allucinazioni, scarso controllo sui costi, impossibilità di auditability dei processi AI.
Ecco quindi entrare in gioco l’AI Observability come chiave per governare la complessità dei moderni stack tecnologici e accelerare i tempi di risposta agli incidenti, correlando automaticamente log, metriche, tracce e segnali di sicurezza.
Di cosa parleremo
Durante il webinar organizzato in collaborazione con Datadog , analisti ed esperti del settore affronteranno il tema, fornendo indicazioni utili per implementare l’osservabilità, ridurre l’alert fatigue, scalare l’expertise e costruire fiducia nelle soluzioni di intelligenza artificiale.
In particolare, saranno evidenziati i seguenti aspetti:
- come costruire una singola fonte di verità condivisa tra i dipartimenti SRE (Site Reliability Engineering), DevOps, IT e Security per garantire una vista completa su sistemi e applicazioni, accelerando la comunicazione interna e la risoluzione dei problemi;
- come abilitare funzionalità AI basate sulla telemetria in tempo reale per evidenziare automaticamente le problematiche critiche e ottenere raccomandazioni attendibili, riducendo le tempistiche del triage.
- Come ottenere visibilità completa sulle applicazioni basate su LLM, monitorando prompt, risposte, token, latenza e metriche di valutazione in tempo reale.
