2022 年的可觀測性狀態

全球研究:隨著可觀測性成為必要條件,此領域內的領先組織也開始延伸多雲端的可見度,並且大幅提升數位體驗。

領先組織:9%;中階組織:31%;新興組織:59%
整體而言,9% 的組織處於領先階段,31% 為中階,59% 則為新興組織。

善用

可觀測性不可或缺。

我們調查了 1,250 名採用可觀測性服務的從業人員、管理者和專家,藉此定義可觀測性的領先組織,並指出卓越可帶來的成功。下載報告即可觀看完整案例,但以下也提供一些重要資訊:

  • 採用可觀測性的領先團隊,表示自己能在幾分鐘內找出內部開發應用程式問題的機率,是沒有採用者的 2.1 倍。
  • 根據領先團隊的回報,解決預期外停機或效能下降的平均時間改善了 69%
  • 業務關鍵內部開發應用程式停機所造成的每年成本,在這些領先團隊身上平均是 250 萬美元,對新興團隊則是 2,380 萬美元。

壓力

雲端的複雜度需要可觀測性

混合式的多雲端基礎結構雖然快速演進,但也因此提高了複雜性、阻礙可見度,並讓營運團隊筋疲力盡。

  • 92% 的可觀測性領導組織 (以及 68% 的新興組織) 通常都使用在多雲端和內部部署環境上執行的雲端原生應用程式。
  • 如今,有 36% 的組織使用三個以上的公有雲來執行內部開發的應用程式,而 67% 的組織則預計在兩年內跟上。
  • 在不同的成熟度等級中,員工短缺會造成專案和計畫延遲 (81% 的組織) 或失敗 (71%),以及過勞員工辭職 (69%)。
75% 的應用程式開發部門主管面臨上層施加的壓力,要求他們提升雲端流暢度。
的應用程式開發部門主管面臨上層施加的壓力,要求他們提升雲端流暢度
63% 的主管表示,他們採取可觀測性服務後就能改善招聘流程。
的主管表示,他們採取可觀測性服務後就能改善招聘流程

影響

提升可觀測性成熟度絕對值得

這份研究顯示具備成熟可觀測性作法的組織如何獲得明顯更好的成果,包括加速開發與部署、提升偵測並解決問題的速度,以及減少停機時間。

  • 根據領先組織的回報,他們的 MTTD 比新興組織改善了 37%。
  • 53% 的領先組織能在四小時內解決意外停機或嚴重的應用程式降低情況 (新興組織則為 27%),且 MTTR 也可改善 69%。
  • 與新興組織相比,領先組織的應用程式開發團隊去年推出的產品或收入來源增加了 60%。

策略

可觀測性實務

採用可觀測性服務的成熟組織使用更多工具,但廠商數量並不多,他們轉而使用人工智慧維運解決方案來執行現代混合式多雲端世界中的事件關聯與分析。我們發現:

  • 79% 的組織正在增加可觀測性工具和功能;只有 8% 正在整合。
  • 同時有 48% 的組織正與越來越少的廠商合作 (正在增加可觀測性廠商的組織則有 35%)。
  • 71% 的受訪者表示,其組織高度 (34%) 或有限地 (37%) 採用人工智慧維運技術。
51% 的組織正大幅採用人工智慧/機器學習來克服人才短缺的問題。
的組織正大幅採用人工智慧/機器學習來克服人才短缺的問題
建議

建議

解決問題,吸引人才

可觀測性熱潮席捲全球。分析師看出其價值、組織逐漸瞭解他們的需求,廠商也急著重新定義自家的解決方案藉此從這波熱潮中獲利。報告中詳述的重要建議包括:

  • 方便您吸引人才。強大的可觀測性作法可說是人才磁鐵。
  • 使用人工智慧處理多元的大量資料。人工智慧維運技術非常適合即時且大規模地理解不相關的資料流。
  • 合理化手邊的工具。採用平台做法,方便您僅靠少數幾間廠商並善用訓練,就能購得所需工具。

瞭解現今的可觀測性領先組織如何管理複雜性並將創新程度最大化。