朱建

软件智能公司Dynatrace日前公布了一项针对1 300位参与基础设施管理的首席信息官和资深IT从业者所做的全球性独立调查的结果。此次调查揭示了为打造与数字化转型步调一致所需的敏捷性和可伸缩性，组织在转向多重云架构的过程中所面临的种种挑战。多重云战略导致复杂性骤增，与此同时，基础设施团队在设法监测、管理其瞬息万变的环境时为数据所困。因此，团队在日常工作上花费的时间越来越多，这既限制了他们加快创新的能力，也凸显出应用人工智能和自动化技术的必要性。

此次调查揭示出：

99 %的组织拥有多重云环境，平均涉及5个不同的平台。其中包括Amazon Web Services，Microsoft Azure，Google Cloud Platform，IBM Red Hat等；

组织平均要依靠7种不同的基础设施监测解决方案来管理多重云环境，57 %的受访者表示，这使得优化基础设施性能和资源消耗变得困难重重；

81 %的IT主管表示，采用Kubernetes后他们的基础设施变得更加动态化、管理更具挑战性；

56 %的IT主管表示，在多重云和Kubernetes的世界里，传统的基础设施监测解决方案已经过时。

Dynatrace创始人兼首席技术官Bernd Greifeneder指出：“为了能与数字化转型日益加快的步伐保持一致，多重云战略已成为关键，而团队却被这些环境所带来的复杂性搞得焦头烂额。有增无减的部署频次、瞬息万变的云原生架构带动依赖关系数量呈指数式增长。开源技术进一步增加了需要由团队处理的数据，这使得情况更加复杂化。雪上加霜的是，每一种云服务或平台都有自己的监测解决方案。为建立起系统全貌，团队只得从各种解决方案中手动提取分析结果，然后与来自其他仪表板的数据拼凑在一起。组织必须找到某种方法来帮助这些团队减少花费在手动工作上的时间，让他们能够重新专注于战略性工作，从而为客户提供新颖、优质的服务。”

该报告的其他调查结果包括：

61 %的IT主管表示，其多重云环境中的可观测能力盲区正成为数字化转型中越来越大的风险，原因在于团队发现自己没有能以端到端的方式监测基础设施的简便途径；

58 %的IT主管表示，随着他们所使用的云服务的增加，基础设施管理也在消耗越来越多的资源，为获得分析结果，他们的团队被迫在不同的解決方案和仪表板之间切换；

IT团队将42 %的时间浪费在让整个环境“保持正常运转”的日常手动工作上，不仅会造成严重的生产力消耗，还会因为创新被推迟而错失增收机会；

56 %的IT主管认为，传统的基础设施监测方式必然会被具备端到端可观测能力、涵盖多重云环境的平台所取代。

Greifeneder说：“基础设施团队需要人工智能驱动的解决方案，以便让日常手动工作最大限度地实现自动化。借助自动化、持续发现和插装技术，团队不仅能减少手动工作量，还能保持涵盖其混合多重云环境的端到端可观测能力。但只具备可观测能力远远不够，还必须能获取精准解答以帮助团队卓有成效地优化其环境。而传统方式严重依赖手工操作，无法做到与时俱进。组织需要通过集人工智能、自动化及端到端可观测能力于一身的智能化方式将团队解脱出来，让他们把主要精力放在加快创新和优化用户体验上。”

这份报告基于一项针对大型企业（员工超过1 000人）参与基础设施管理的1 300位首席信息官和资深IT从业者所做的全球性调查，由Dynatrace委托Coleman Parkes完成。受访者包括美国200人、拉丁美洲100人、欧洲600人、亚太地区250人、中东地区150人。

Dynatrace的软件智能可以让云计算化繁为简，加快企业数字化转型。依托各种规模的自动化和智能化可观测能力，Dynatrace一体化平台可提供有关应用的性能、底层基础设施以及所有用户体验的精准解答，让组织能够在加快创新、高效协作、实现更多价值的同时大幅减少工作量。Dynatrace因此深受众多全球顶尖企业的信赖，并帮助这些企业实现云运营的现代化和自动化、又快又好地推出软件、提供无与伦比的数字化体验。