Come l'osservabilità migliora i flussi di lavoro IT e di sicurezza in ambito sanitario
Oggi, le organizzazioni sanitarie si trovano ad affrontare carenze di personale e competenze IT, oltre a sfide legate alla sicurezza e ai flussi di lavoro IT. Quando l'IT interviene alle segnalazioni di interruzioni da parte degli utenti, spesso è troppo tardi.
"Avere un sistema offline può fare la differenza tra la vita e la morte", afferma Bill Lobig, vicepresidente della gestione dei prodotti di automazione di IBM . "Questo è particolarmente problematico nel settore sanitario".
Gli strumenti di osservabilità consentono alle organizzazioni di analizzare lo stato interno di un sistema. Le organizzazioni implementano stack completi di strumenti tecnologici di osservabilità sia sul cloud che sullo stack hardware. L'obiettivo è ottenere una visibilità completa delle prestazioni delle applicazioni e della rete di un'organizzazione.
"Uno strumento di osservabilità può monitorare ogni transazione, chiamata API e traccia", afferma Lobig. "Offre un ampio set di obiettivi di livello di servizio che spaziano dalla disponibilità alla latenza, passando per tutte queste diverse dimensioni quando utilizzato con l'intelligenza artificiale."
Sebbene più della metà delle organizzazioni affermi che l'osservabilità consente loro di individuare problemi di prestazioni di cui non erano a conoscenza, solo il 23% delle aziende ha implementato l'osservabilità full-stack e l'ha distribuita sul 90% della propria azienda, secondo "The State of Observability 2024", un rapporto di OpsRamp, una società Hewlett Packard Enterprise .
"Le pipeline di osservabilità unificate consolidano i dati provenienti dall'intero ambiente digitale di un'organizzazione in un unico flusso coerente, eliminando i silos tra IT, sicurezza e operazioni aziendali", afferma Tom Andriola , responsabile dell'intelligenza artificiale per il settore pubblico di Dynatrace . "Queste pipeline alimentano dashboard in tempo reale basate su insight basati sull'intelligenza artificiale, consentendo alle organizzazioni di monitorare le prestazioni, tracciare i KPI e prendere decisioni più rapide basate sui dati".
Affrontare la carenza di personale e competenze ITCon personale a corto di personale, le organizzazioni ricevono molti avvisi , il che può portare al burnout. Potrebbero anche avere difficoltà a tenere il passo con la complessità degli ambienti IT moderni. I sistemi sanitari si trovano ad affrontare una discrepanza nelle competenze e investimenti insufficienti nello sviluppo della forza lavoro IT, afferma Andriola.
"Settori come quello sanitario, che devono allineare le retribuzioni a budget operativi ridotti , spesso risentono in modo più acuto delle difficoltà", afferma Andriola. "Di conseguenza, medici e pazienti dipendono da servizi digitali affidabili e sicuri, mentre i team IT sono spesso sotto pressione, costretti a gestire un flusso costante di avvisi, strumenti isolati e dati frammentati , tutti fattori che contribuiscono a burnout e inefficienze".
Le organizzazioni sanitarie sono sopraffatte da numerosi strumenti e configurazioni di scansione, afferma Lobig. Alcuni processi sono mal definiti e la compartimentazione ostacola gli sforzi di osservabilità .
"Molte organizzazioni spesso dispongono di molteplici strumenti di monitoraggio e sicurezza, scollegati tra loro, che forniscono solo una visione parziale del loro ambiente", afferma Andriola. "Questo aumenta la compartimentazione e la complessità operativa, rallentando la risoluzione dei problemi."
Andriola sottolinea i pericoli dei tempi di inattività in ambito sanitario: "In ambito clinico, ogni secondo conta e i tempi di inattività non sono solo dirompenti, ma potenzialmente pericolosi. Che si tratti del pronto soccorso, della sala operatoria o del supporto alle cure personalizzate, i sistemi sanitari devono operare in un modello in tempo reale, sempre attivo".
Secondo Andriola, l'osservabilità può semplificare la complessità nelle organizzazioni dotate di servizi digitali interconnessi.
Come l'osservabilità fornisce visibilità per superare i punti ciechiGli strumenti di osservabilità forniscono una topologia applicativa che aiuta le organizzazioni a comprendere l'interconnettività dei sistemi e degli endpoint di rete e a mappare il flusso di informazioni. Grazie ai dati forniti dagli strumenti di osservabilità, le organizzazioni possono mettere in quarantena le vulnerabilità, suggerisce Lobig.
"In particolare, la capacità di comprendere i flussi di informazioni, i flussi di servizi e le applicazioni di quarantena e/o gli endpoint basati su tali vettori di vulnerabilità è qualcosa che gli strumenti di osservabilità possono fare", spiega.
Per attenuare i "punti ciechi" delle applicazioni di monitoraggio tradizionali, gli strumenti di osservabilità forniscono una "fonte unica di verità" e visibilità end-to-end. Rafforzano la governance negli ambienti cloud, edge e ibridi, oltre a integrare piattaforme dati e carichi di lavoro basati su modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) , afferma Andriola.
" Le piattaforme di osservabilità più avanzate unificano pipeline di dati, telemetria di sicurezza e analisi aziendali in un unico flusso, consentendo insight coerenti e affidabili su larga scala", spiega. "Questi strumenti aiutano i team a comprendere come i dati fluiscono attraverso i silos e i livelli analitici, rafforzando la fiducia nel processo decisionale sia operativo che strategico".
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Gli strumenti di osservabilità eliminano i silos centralizzando e semplificando la raccolta e l'analisi dei dati. Questi strumenti correlano anche le informazioni per organizzazioni come i sistemi sanitari. In ambito sanitario, l'osservabilità può ridurre al minimo le interruzioni ai sistemi critici per i medici e migliorare la sicurezza dell'organizzazione, afferma Andriola.
Le lacune nell'assistenza ai pazienti possono essere pericolose per la vita, ma l'osservabilità completa può ridurre le interruzioni per medici e personale IT. Le console per gli eventi negli strumenti di osservabilità consentono alle organizzazioni di mantenere visibilità e capacità di risposta, consolidando al contempo i dati provenienti da più sistemi.
"Ma la visibilità da sola non basta", sottolinea Andriola. "Nel contesto odierno, in cui il volume operativo e la velocità superano i modelli IT tradizionali, solo le piattaforme di osservabilità che offrono intelligenza e automazione integrate possono scalare in base alla domanda".
La visibilità completa rende più efficace lo staff IT , afferma: "Offrendo loro una visibilità completa e in tempo reale e un contesto chiaro sui problemi di prestazioni o sicurezza, l'osservabilità aiuta i team a ottimizzare proattivamente i sistemi, a risolvere i problemi più velocemente e a concentrare le proprie competenze dove più conta".
Tom Andriola Responsabile dell'intelligenza artificiale per il settore pubblico, Dynatrace
L'utilizzo dell'intelligenza artificiale nelle operazioni IT è una strategia chiave che consente alle organizzazioni di automatizzare le riparazioni, ridurre le distrazioni e affrontare i problemi in modo proattivo. Permette alle organizzazioni di creare reti autoconsapevoli per prevenire tempi di inattività ed evitare perdite finanziarie.
"Le aziende di oggi richiedono una mentalità incentrata sull'automazione per stare al passo con le minacce emergenti e la crescente complessità, soprattutto di fronte alle persistenti sfide legate alle assunzioni", afferma Andriola. "Alcune piattaforme di osservabilità avanzate, in particolare quelle che integrano AIOps , contribuiscono a colmare il divario di competenze riducendo i carichi di lavoro manuali e fornendo informazioni fruibili in tempo reale."
AIOps può generare meno falsi allarmi , un'analisi più rapida delle cause profonde e un rilevamento preciso di vulnerabilità e anomalie, spiega.
"Penso che l'AIOps sia una funzionalità implicita dell'osservabilità", afferma Lobig. "Si tratta in realtà di usare l'intelligenza artificiale per rendere le cose più intelligenti, come stanno facendo molti fornitori in diversi ambiti tecnologici."
I modelli e gli agenti di intelligenza artificiale consentiranno alle organizzazioni di sviluppare ulteriormente le proprie strategie di osservabilità. Con l'evoluzione degli strumenti di osservabilità, i responsabili IT devono acquisire maggiore fiducia negli agenti di intelligenza artificiale e nei LLM, secondo Andriola.
"Investire nell'osservabilità unificata non è solo una decisione IT", afferma. "È un impegno strategico per la resilienza, le prestazioni e l'allineamento aziendale in un mondo in cui le operazioni digitali sono le operazioni stesse".
In futuro, l'osservabilità dovrà tenere conto anche della spiegabilità e delle prestazioni man mano che le organizzazioni adotteranno LLM e agenti di intelligenza artificiale.
"Non tutte le piattaforme offrono questo livello di analisi contestuale, che diventerà sempre più importante per mantenere la visibilità su sistemi dinamici e intelligenti", afferma Andriola.
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