Les technologies cloud produisent une explosion de données, selon une étude de Dynatrace

**Jade Emy** · 18/06/2024, 21h53

Les technologies cloud produisent une explosion de données qui va bien au-delà de ce que l’humain est capable de gérer, selon une étude de Dynatrace

Une étude mondiale Dynatrace auprès de DSI révèle que les technologies cloud produisent une explosion de données qui va bien au-delà de ce que l’humain est capable de gérer, pour 97% des responsables technologiques, les modèles traditionnels d’AIOps sont incapables de maîtriser la surcharge de données.

Dynatrace, leader de l’observabilité et de la sécurité unifiées, dévoile les résultats d’une étude mondiale indépendante menée auprès de 1 300 DSI et responsables technologiques au sein de grandes organisations, dont la France. Cette étude révèle que les organisations continuent à adopter les environnements multicloud et les architectures cloud pour accélérer leur transformation et innover de manière sûre. Cependant, malgré la rapidité, l’évolutivité et l’agilité offertes par ces écosystèmes cloud modernes, les organisations ont du mal à gérer l’explosion de données qui s’y produit.

Les résultats de cette étude soulignent la nécessité de mettre en place une stratégie mature d’IA, d’analyses et d’automatisation, qui va au-delà des modèles traditionnels d’AIOps pour générer une valeur business durable. Le rapport The state of observability 2024: Overcoming complexity through AI-driven analytics and automation strategies est disponible gratuitement en téléchargement.

Parmi les résultats de l’étude :

88% des organisations déclarent que la complexité de leur stack technologique a augmenté au cours des 12 derniers mois, et 51% pensent qu’elle va continuer à augmenter.
En moyenne, un environnement multicloud couvre 12 plateformes et services différents.
87% des responsables technologiques déclarent que la complexité du multicloud rend plus difficile la fourniture d’expériences clients exceptionnelles, et 84% qu’elle rend les applications plus difficiles à protéger.
Pour 86% des responsables technologiques, les stacks technologiques cloud produisent une explosion de données qui dépasse les capacités humaines.
En moyenne, les organisations utilisent 10 outils différents de monitoring et d’observabilité pour gérer les applications, les infrastructures et l’expérience des utilisateurs.
85% des responsables technologiques déclarent que le nombre d’outils, de plateformes, de tableaux de bord et d’applications sur lesquels ils s’appuient, rend la gestion de leur environnement multicloud encore plus complexe.

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Résultats pour la France :

92% des organisations déclarent que la complexité de leur stack technologique a augmenté au cours des 12 derniers mois, et 53% pensent qu’elle va continuer à augmenter.
En moyenne, un environnement multicloud couvre 12 plateformes et services différents.
92% des responsables technologiques déclarent que la complexité du multicloud rend plus difficile la fourniture d’expériences clients exceptionnelles
Pour 88% des responsables technologiques, les stacks technologiques cloud produisent une explosion de données qui dépasse les capacités humaines.
En moyenne, les organisations utilisent 10 outils différents de monitoring et d’observabilité pour gérer les applications, les infrastructures et l’expérience des utilisateurs.
Pour 81% des responsables technologiques, le temps que leurs équipes consacrent à la maintenance des outils de monitoring et à la préparation des données pour les analyses, est du temps soustrait à l’innovation.
72% des organisations ont adopté l’AIOps pour rendre la gestion de leur environnement multicloud moins complexe.

« Les architectures cloud sont devenues indispensables pour apporter aux organisations la vitesse, l’évolutivité et l’agilité dont elles ont besoin pour innover, » explique Bernd Greifeneder, CTO chez Dynatrace. « Ces architectures reflètent le nombre croissant de services et de plateformes cloud utilisés pour prendre en charge les transactions digitales même les plus simples. L’énorme volume de données qu’elles produisent rend le monitoring et la sécurisation des applications de plus en plus difficiles. Si bien que les résultats business critiques, comme l’expérience client, en pâtissent, et il devient plus difficile de se protéger contre les cybermenaces. »

Parmi les autres résultats de l’étude :

81% des responsables technologiques déclarent que les approches manuelles pour gérer et analyser les logs ne sont plus adaptées au rythme auquel leur stack technologique évolue et aux volumes de données qu’elle produit.
Pour 81% des responsables technologiques, le temps que leurs équipes consacrent à la maintenance des outils de monitoring et à la préparation des données pour les analyses, est du temps soustrait à l’innovation.
72% des organisations ont adopté l’AIOps pour rendre la gestion de leur environnement multicloud moins complexe.
Pour 97% des responsables technologiques, les approches probabilistes de machine learning limitent la valeur apportée par l’AIOps, à cause de l’effort manuel nécessaire pour obtenir des informations fiables.

« À défaut de pouvoir transformer de grands volumes de données diverses provenant des architectures cloud, en informations en temps réel, pertinentes dans leur contexte, les équipes IT, de développement, de sécurité et business ont le plus grand mal à comprendre ce qui se passe dans leur environnement. Elles ne disposent pas des réponses dont elles ont besoin pour résoudre les problèmes rapidement et efficacement, » poursuit Bernd Greifeneder. « Bien que de nombreuses organisations se tournent vers l’AIOps, elles en mesurent souvent la valeur limitée du fait des méthodes probabilistes sur lesquelles elles reposent, qui peuvent être imprécises et longues à mettre en œuvre. Pour surmonter la complexité des stacks technologiques modernes, les organisations ont besoin de capacités avancées d’IA, d’analyses et d’automatisation. En unifiant des données diverses, en conservant leur contexte et en alimentant les analyses et l’automatisation avec une IA hypermodale combinant plusieurs techniques, dont une IA causale, prédictive et générative, les équipes peuvent obtenir une multitude d’informations à partir de leurs données pour favoriser une prise de décision plus intelligente, une automatisation plus fiable et des méthodes de travail plus efficaces. »

A propos de Dynatrace

Dynatrace existe pour que les logiciels du monde entier fonctionnent parfaitement. Sa plateforme unifiée combine une observabilité large et approfondie et une sécurité continue des applications en cours d'exécution avec Davis® hypermodal AI pour fournir des réponses et une automatisation intelligente à partir de données à très grande échelle. Cela permet aux innovateurs de moderniser et d'automatiser les opérations cloud, de fournir des logiciels plus rapidement et de manière plus sécurisée, et de garantir des expériences digitales sans faille.

Source : L’état de l’observabilité en 2024 (Dynatrace)

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