Cloud Analytics

Dynatrace espande le funzionalità di cloud analytics con Grail

La nuova tecnologia core della piattaforma di software intelligence di Dynatrace unifica i dati di osservabilità, sicurezza e business mantenendone il contesto per fornire automazione e risposte veloci, scalabili e convenienti basate sull’intelligenza artificiale

06 Ott 2022

Gli ambienti cloud-native e multi-cloud estesi e dinamici sono un ecosistema di varie tecnologie e servizi e la composizione cambia di secondo in secondo. Un paradigma che richiede alle organizzazioni di acquistare una piattaforma con funzionalità avanzate di intelligenza artificiale, analisi e automazione che sia in grado di assimilare tutti i dati di osservabilità, sicurezza e business, inserirli in un contesto accurato in tempo reale e facilitare l’accesso a insights supportati dai dati quando necessario. L’integrazione della tecnologia core Grail™ all’interno della piattaforma proprietaria di software intelligence consente a Dynatrace di rispondere proprio a queste esigenze.

Grail rivoluzionerà l’analisi e la gestione dei dati unificando i dati di osservabilità, nonché i dati di sicurezza e di business provenienti da ambienti cloud-native e multi-cloud, mantenendone il contesto e fornendo automazione e risposte istantanee, precise e convenienti basate sull’intelligenza artificiale. Inizialmente, Dynatrace sfrutterà Grail per potenziare l’analisi e la gestione dei log. In futuro, l’azienda prevede di estendere la tecnologia per sostenere ulteriori soluzioni IT di sviluppo, di sicurezza e di business analytics.

“Le organizzazioni hanno veramente bisogno di un approccio rivoluzionario all’osservabilità, alla sicurezza e all’analisi dei dati aziendali che trascenda fino a 100 volte i limiti di prestazioni delle loro soluzioni esistenti per casi d’uso complessi, riducendo i vincoli di costo esistenti per la gestione di ambienti cloud-native e multicloud – afferma Bernd Greifeneder, fondatore e Chief Technical Officer di Dynatrace che continua – Grail risponde alle esigenze potenziando l’approccio Dynatrace all’AI causale, che conserva il contesto dei dati con precisione e su vasta scala. A partire dai log, Grail consente ai team di sfruttare l’analisi istantanea per qualsiasi query o domanda in modo economicamente vantaggioso”.

Con Grail, Dynatrace risponde alle esigenze dei moderni ambienti cloud

Le architetture multi-cloud e cloud native, spina dorsale della moderna trasformazione digitale, generano un’esplosione di dati spesso isolati e che riflettono le diverse parti dell’ecosistema cloud da cui hanno avuto origine. Per estrarre valore da questi dati utilizzando soluzioni tradizionali, i team ITOps, DevOps, SRE e di sicurezza devono strutturarle in modo che riflettano le domande che si aspettano di porre in futuro. Si basano su procedure manuali che richiedono tempo, tra cui l’indicizzazione e il ripristino dei dati archiviati, oltre alla gestione di più repository di dati, che non sono in grado di reagire abbastanza rapidamente alle applicazioni e agli ambienti cloud che cambiano rapidamente o alle minacce alla sicurezza in evoluzione. Il costo e le spese generali del mantenimento di procedure antiquate e set di strumenti frammentati superano il valore per il business. Per questi motivi, i moderni ambienti cloud richiedono un nuovo approccio.

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Ed è in questa cornice che si inserisce Grail: un data lakehouse causale con un motore di analisi MPP (Massively Parallel Processing) e che sfrutta il nuovo Dynatrace Query Language (DQL) per analisi di log ricche di contesto. Grail funziona di concerto con altre tecnologie core della piattaforma Dynatrace, tra cui: Servizi OneAgent® per rilevare, attivare e instrumentare automaticamente applicazioni, microservizi, infrastruttura e qualsiasi dipendenza nei moderni ambienti cloud; Smartscape®, topologia full-stack continuamente aggiornata; PurePath®, tracciamento distribuito e analisi a livello di codice; Davis® AI causale per elaborare i dati e fornire risposte precise con priorità assegnate in base all’impatto sul business.

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