云計(jì)算監(jiān)控服務(wù)商Dynatrace公司日前公布了一個(gè)調(diào)查結(jié)果，主要針對(duì)全球1300名參與基礎(chǔ)設(shè)施管理的首席信息官和IT高管進(jìn)行了調(diào)查。該調(diào)查報(bào)告揭示了企業(yè)在轉(zhuǎn)向多云以跟上數(shù)字化轉(zhuǎn)型步伐實(shí)現(xiàn)所需的敏捷性和可擴(kuò)展性時(shí)面臨的挑戰(zhàn)。

多云策略導(dǎo)致復(fù)雜性激增，企業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施團(tuán)隊(duì)在試圖監(jiān)控和管理不斷變化的環(huán)境，處理大量數(shù)據(jù)。因此，企業(yè)團(tuán)隊(duì)將更多時(shí)間花費(fèi)在人工和常規(guī)任務(wù)上，這限制了他們加速創(chuàng)新的能力，因此有必要使用人工智能和自動(dòng)化技術(shù)。

多云戰(zhàn)略對(duì)于跟上數(shù)字化轉(zhuǎn)型至關(guān)重要 99%的企業(yè)采用多云環(huán)境，企業(yè)平均采用5個(gè)不同的云平臺(tái)。其中包括AWS、Microsoft Azure、GCP、IBM RedHat等。 企業(yè)平均依賴7種不同的基礎(chǔ)設(shè)施監(jiān)控解決方案來(lái)管理多云環(huán)境。57%的企業(yè)表示，這使得基礎(chǔ)設(shè)施性能和資源消耗的優(yōu)化變得困難。 81%的IT領(lǐng)導(dǎo)者表示，他們對(duì)Kubernetes的使用使其基礎(chǔ)設(shè)施更加動(dòng)態(tài)，并且管理起來(lái)更具挑戰(zhàn)性。 56%的IT領(lǐng)導(dǎo)者表示，傳統(tǒng)的基礎(chǔ)設(shè)施監(jiān)控解決方案已不再適用于多云和Kubernetes的世界。

Dynatrace公司首席技術(shù)官Bernd Greifeneder表示：“多云戰(zhàn)略對(duì)于跟上快速加快的數(shù)字化轉(zhuǎn)型步伐至關(guān)重要，但I(xiàn)T團(tuán)隊(duì)正在努力管理這些環(huán)境帶來(lái)的復(fù)雜性。

在更快的部署頻率和帶來(lái)不斷變化的云原生設(shè)施的推動(dòng)下，依賴關(guān)系正以指數(shù)級(jí)的速度增長(zhǎng)。開(kāi)源技術(shù)通過(guò)添加更多數(shù)據(jù)供團(tuán)隊(duì)處理，這使事情變得復(fù)雜。讓問(wèn)題更加復(fù)雜的是，每個(gè)云平臺(tái)都有自己的監(jiān)控解決方案。

為了構(gòu)建完整的圖景，團(tuán)隊(duì)被迫通過(guò)人工從每個(gè)解決方案中提取見(jiàn)解，然后將這些見(jiàn)解與來(lái)自其他儀表板的數(shù)據(jù)結(jié)合在一起。企業(yè)必須找到一種方法來(lái)幫助這些團(tuán)隊(duì)減少他們花在執(zhí)行任務(wù)上的時(shí)間，并重新專注于為客戶提供新的高質(zhì)量服務(wù)的戰(zhàn)略工作。”

其他發(fā)現(xiàn) 61%的IT領(lǐng)導(dǎo)者表示，他們的多云環(huán)境中的可觀察性盲點(diǎn)正在成為數(shù)字化轉(zhuǎn)型的更大風(fēng)險(xiǎn)，因?yàn)閳F(tuán)隊(duì)發(fā)現(xiàn)自己無(wú)法輕松地實(shí)現(xiàn)端到端監(jiān)控其基礎(chǔ)設(shè)施。 58%的IT領(lǐng)導(dǎo)者表示，隨著他們使用的云服務(wù)快速增長(zhǎng)，基礎(chǔ)設(shè)施管理對(duì)資源的消耗越來(lái)越大，他們的團(tuán)隊(duì)被迫在不同的解決方案和儀表板之間切換以獲得見(jiàn)解。 IT團(tuán)隊(duì)42%的時(shí)間浪費(fèi)在例行工作上，以保持環(huán)境正常運(yùn)行，從而嚴(yán)重消耗生產(chǎn)力，并因創(chuàng)新延遲而錯(cuò)失創(chuàng)收機(jī)會(huì)。 56%的IT領(lǐng)導(dǎo)者認(rèn)為，必須用能夠跨多云環(huán)境提供端到端可觀察性的平臺(tái)取代傳統(tǒng)的基礎(chǔ)設(shè)施監(jiān)控方法。

Greifeneder說(shuō)，“基礎(chǔ)設(shè)施團(tuán)隊(duì)需要人工智能驅(qū)動(dòng)的解決方案，這些解決方案可以盡可能多地自動(dòng)化他們的日常任務(wù)。通過(guò)自動(dòng)、持續(xù)的發(fā)現(xiàn)和檢測(cè)，團(tuán)隊(duì)可以減少人工工作，同時(shí)在其混合多云環(huán)境中保持端到端的可觀察性。然而，僅有可觀察性是不夠的，還需要獲得準(zhǔn)確的答案，幫助團(tuán)隊(duì)高效地優(yōu)化他們的環(huán)境。

傳統(tǒng)方法根本無(wú)法滿足要求，因?yàn)樗鼈儑?yán)重依賴人工工作。企業(yè)因此需要一種更智能的方法，將人工智能、自動(dòng)化和端到端可觀察性結(jié)合起來(lái)，以騰出團(tuán)隊(duì)的時(shí)間，讓他們能夠?qū)Ｗ⒂诩铀賱?chuàng)新和優(yōu)化用戶體驗(yàn)。”

本文標(biāo)題：多云環(huán)境的復(fù)雜性使數(shù)字化轉(zhuǎn)型面臨風(fēng)險(xiǎn)
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