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灵迹(Dynatrace):2022全球首席信息官(CIO)报告(44页).pdf

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灵迹(Dynatrace):2022全球首席信息官(CIO)报告(44页).pdf

1、2022 Dynatrace向多重云环境迁移动摇了传 统的基础设施监测方式2022 全球首席信息官报告2022 全球首席信息官报告22022 Dynatrace内容提要第 1 章多重云环境越来越难以管理引言数字化转型无处不在第 2 章传统的监测方式已经难以为继第 3 章低效的多工具集成的监测方式导致数据超载第 4 章整合可观测能力和人工智能运维助力转型成功附录方法论与全球数据汇总2022 全球首席信息官报告2022 Global CIO Report3 32022 Dynatrace数字化转型无处不在,并且波及到所有的行业。由于对于敏捷性和可伸缩性的需求有增无减,组织承受着要与创新速度保持一致

2、的压力。这加速了向动态化多重云环境和云原生架构的迁移。组织的基础设施不断增加新的云服务或新平台,其复杂性也随之与日俱增。那些负责监测为当今组织提供支撑的数字化基础设施的团队早已忙得捉襟见肘,这对他们来说无疑是雪上加霜。这些团队被困于数据之中,几乎没有时间用来创新。因此,团队需要一种全新的方式来提升多重云环境的可视化能力、让手工日常工作实现自动化,这样他们就能有更多的时间致力于推动企业发展。本报告考察了基础设施团队在监测、管理当今多重云环境和云原生架构时所面临的挑战。这些调查结果重点揭示了 IT 团队如何依托持续自动化、人工智能运维及端到端可观测能力来克服这些困难,为团队提供多重云环境的全貌。数

3、字化转型无处不在引言42022 Dynatrace2022 Global Infrastructure Monitoring Report的大型组织目前都拥有多重云环境。99%目前,大多数组织在多重云基础设施上运行应用,以应对特有的业务需求。这也提升了敏捷性和可伸缩性,有助于团队最大限度地加快创新、与数字化转型保持同步。随着组织接连采用多个供应商的其他云服务和平台,这些多重云环境在规模和复杂性上都有增无减。多重云环境越来越难以管理 第 1 章2022 Dynatrace2022 全球首席信息官报告5 52022 Dynatrace多重云环境越来越难以管理 每一个云环境都有自带的监测工具,基础设

4、施团队只得花费越来越多的时间以手工方式将来自各种仪表板的分析结果拼凑到一起,以便辨识这些环境中的活动。因此基础设施变得越来越难以管理,在耗尽资源的同时也妨碍了团队优先从事那些推动创新的工作。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,为获得分析结果团队被迫不停地在不同的解决方案和仪表板之间切换。的大型组织拥有完整的多重云基础设施,但没有公司内部系统。的大型组织拥有由公司内部系统和多重云服务组合而成的混合基础设施。所使用的云平台中最常见的有:多重云环境平均会涉及五种不同的平台和服务AWS62%47%22%11%4%Microsoft AzureGoogl

5、e CloudIBM Red Hat阿里云58%79%20%的组织计划未来两年内采用开源可观测能力标准。100%62022 Dynatrace2022 全球首席信息官报告第 2 章传统的监测方式已经难以为继云原生架构和开源技术的日益普及使得多重云环境更加动态化,这给基础设施监测带来了更艰巨的挑战。同时,Kubernetes 让组织能够根据需要对基础设施进行扩容或缩容,这种持续变化给团队监测、维护基础设施性能造成了困难。此外,Kubernetes 环境会产生大量的数据,团队可用来进行深入分析以供优化之用。通常此类处理工作大多是手工操作,迫使团队在分析数据和仪表板上花费越来越多的时间。而且随着开源

6、可观测技术和标准的普及将带来海量的数据,这些工作很快会消耗更多的时间。2022 Dynatrace2022 全球首席信息官报告7第 2 章传统的监测方式已经难以为继81%56%的 IT 主管表示,采用 Kubernetes 后他们的基础设施变得更加动态化,难以通过现有的解决方案和方式进行管理。的 IT 主管表示,在云计算和 Kubernetes 的世界里,传统的基础设施监测解决方案已经过时,必定会被能提供端到端可观测能力、涵盖多重云环境的平台所取代。2022 Dynatrace2022 全球首席信息官报告8第 2 章传统的监测方式已经难以为继IT 主管计划采用以下开源和行业可观测能力标准:Op

7、enTelemetryPrometheusJaegerTelegrafOpen MetricsStatsDELK Stack54%52%47%25%22%16%15%92022 Dynatrace2022 全球首席信息官报告低效的多工具集成的监测方式导致数据超载适用于传统基础设施的监测解决方案在多重云环境中却无能为力,导致团队无法获取有效优化数字化服务所需的端到端深入分析。为应对这种情况,许多基础设施团队采用自行开发(DIY)的方式,通过开源可观测能力解决方案,将他们用于混合多重云环境中各个平台的多种监测工具拼凑在一起。第 3 章平均而言,组织会依靠 7 种不同的基础设施监测解决方案来管理多重

8、云环境。2022 Dynatrace2022 全球首席信息官报告10第 3 章低效的多工具集成的监测方式导致数据超载61%57%的 IT 主管表示,其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其中各种技术的简便途径。的 IT 主管表示,整个多重云环境会用到多种监测解决方案,这使得优化基础设施性能和资源消耗变得困难重重。这些方式让团队陷入了数据的海洋,迫使他们在手工查询数据、维护其监测解决方案上花费的时间越来越多。这就消耗了用于其他增值工作的时间。112022 Dynatrace2022 全球首席信息官报告第 4 章基础设施团队在那些“保

9、持正常运转”的手工工作上花费了大量的时间和资源。因此团队用在推动创新、创造商业价值的战略性工作上的时间所剩无几,这就妨碍了数字化转型的成功。为克服这一障碍,组织需要能将其日常手工任务最大限度地实现自动化的解决方案,从而为基础设施团队赋能。他们需要端到端可视化能力,这样团队不必将数据拼凑在一起就能了解整个多重云环境中所发生一切的全貌。将这些能力与人工智能驱动的分析技术相结合,团队就能获得有效地优化其环境所需的精准解答,这样他们就可以将主要精力放在加快创新、提升业务成效上。整合可观测能力和人工 智能运维助力转型成功2022 Dynatrace2022 全球首席信息官报告12第 4 章整合可观测能力

10、和人工智能运维助力转型成功42%IT 团队近半的时间花在让其整个环境“保持正常运转”的手工日常工作上,不仅会造成严重的生产力消耗,还会因为创新被推迟而导致错失增收机会。57%的 IT 主管表示,在千变万化的多重云和 Kubernetes 环境中,采用手工注入和配置方式的监测工具难以为继,也会让团队为跟上变化而越来越疲惫不堪。2022 Dynatrace2022 全球首席信息官报告13第 4 章整合可观测能力和人工智能运维助力转型成功IT 主管强调实现大规模云自动化的最大障碍是:整合用于遗留基础设施和 云环境的不同监测解决方案来自多种监测解决方案相互冲突的数据妨碍了人工智能驱动的决策缺少人工智能

11、驱动的一体化平台,用以推动整个多重云环境实现精准自动化采用不同的可观测能力标准(例如自定义指标、商业及开源标准)导致数据采集/数据结构不一致,因而难以保留实现精准分析所需的丰富背景信息打造涵盖云平台、混合基础设施以及容器调度系统(例如 Kubernetes)的端到端可观测能力极为困难57%47%30%62%70%142022 Dynatrace2022 全球首席信息官报告Dynatrace 端到端一体化平台集持续自动化、人工智能及可观测能力于一身。这让组织具备了涵盖混合多重云基础设施的可视化能力,可为团队提供附带背景信息的深入分析、持续自动发现以及人工智能驱动的精准解答。借助单一的真实信息来源

12、和精准的问题根源分析,基础设施团队可以重新将他们的时间用在加快创新速度、优化用户体验、促进转型升级、提升业务成效上。Dynatrace 与众不同之处为什么说 Dynatrace 与众不同:自动化零接触式配置、持续发现、实时绘制拓扑结构、即时解答、精准确定问题成因。全栈式可解释的人工智能引擎 Davis 是 Dynatrace 平台的核心,它能处理数以十亿计的依赖关系,即时提供精准解答,可根据对业务的影响划分优先级,并具备问题根源判定功能。智能化可了解从上到下所有的关系和相互依赖性,掌握从云基础设施、应用和微服务直至终端用户体验的各种信息。企业级自动化的企业级部署,支持最新的云原生架构和基于角色

13、的管理。152022 Dynatrace2022 全球首席信息官报告方法论这份报告基于一项针对大型企业(员工人数超过 1,000 人)参与基础设施管理的 1,300 位首席信息官/资深 IT 从业者所做的全球性调查,由 Dynatrace 委托 Coleman Parkes 完成。受访者样本包括美国 200 人、拉丁美洲 100 人、欧洲 600 人、中东地区 150 人、亚太地区 250 人。有关各地区的调查结果细分数据,请参见全球数据汇总附录。2022 全球首席信息官报告162022 Dynatrace第 1 章:多重云环境越来越难以管理全球数据汇总:美国与拉丁美洲样本包括美国的 200

14、位受访者、巴西和墨西哥各 50 位受访者。美国巴西墨西哥拥有多重云基础设施的组织100%100%100%拥有完整的多重云基础设施的组织72%84%78%采用基于云环境和公司内部系统组合而成的混合基础设施的组织28%16%22%在多重云环境中平台和服务的平均数量656IT 主管表示,基础设施管理对资源的消耗与日俱增62%50%58%2022 全球首席信息官报告172022 Dynatrace全球数据汇总:美国与拉丁美洲样本包括美国的 200 位受访者、巴西和墨西哥各 50 位受访者。第 1 章:多重云环境越来越难以管理组织最常用的云平台美国巴西墨西哥AWS58%60%68%Microsoft A

15、zure42%32%32%Google Cloud32%24%8%IBM Red Hat9%22%26%阿里云3%4%6%2022 全球首席信息官报告182022 Dynatrace第 2 章:传统的监测方式已经难以为继全球数据汇总:美国与拉丁美洲样本包括美国的 200 位受访者、巴西和墨西哥各 50 位受访者。美国巴西墨西哥IT 主管表示,Kubernetes 让基础设施变得越来越动态化且难以管理72%84%90%IT 主管表示,传统的基础设施监测解决方案已经力不能及56%66%50%组织计划未来两年内采用开源可观测能力标准100%100%100%2022 全球首席信息官报告192022 D

16、ynatrace全球数据汇总:美国与拉丁美洲样本包括美国的 200 位受访者、巴西和墨西哥各 50 位受访者。第 2 章:传统的监测方式已经难以为继组织计划采用的开源可观测能力标准美国巴西墨西哥OpenTelemetry52%36%28%Prometheus37%48%42%Jaeger33%36%44%Telegraf26%40%28%Open Metrics28%26%28%StatsD22%0%24%ELK Stack18%16%20%2022 全球首席信息官报告202022 Dynatrace第 3 章:低效的多工具集成的监测方式导致数据超载全球数据汇总:美国与拉丁美洲样本包括美国的

17、200 位受访者、巴西和墨西哥各 50 位受访者。美国巴西墨西哥用于管理多重云环境的监测解决方案的数量778IT 主管表示,混合环境中的可观测能力盲区正在成为数字化转型的风险66%56%56%IT 主管表示,监测解决方案种类繁多让他们难以对多重云基础设施性能进行优化60%56%48%2022 全球首席信息官报告212022 Dynatrace第 4 章:整合可观测能力和人工智能运维助力转型成功全球数据汇总:美国与拉丁美洲样本包括美国的 200 位受访者、巴西和墨西哥各 50 位受访者。美国巴西墨西哥为使整个基础设施保持正常运转摂IT 团队在手工任务上所花费时间的占比40.5%40%43%IT

18、主管表示,采用手工配置和手工注入的监测解决方案在多重云和 Kubernetes 环境中难以为继62%64%70%2022 全球首席信息官报告222022 Dynatrace第 4 章:整合可观测能力和人工智能运维助力转型成功全球数据汇总:美国与拉丁美洲样本包括美国的 200 位受访者、巴西和墨西哥各 50 位受访者。实现大规模云自动化的最大障碍美国巴西墨西哥整合用于遗留基础设施和云环境的不同监测解决方案时遇到挑战70%66%58%来自多种监测解决方案经常相互冲突的数据妨碍了人工智能驱动的决策54%54%62%缺少人工智能驱动的一体化平台,用以推动整个多重云环境实现精准自动化46%52%58%采

19、用不同的可观测能力标准(例如自定义指标、商业及开源标准)导致数据采集/数据结构不一致,因而难以保留实现精准分析所需的丰富背景信息57%40%58%打造涵盖云平台、混合基础设施以及容器调度系统(例如 Kubernetes)的端到端可观测能力极为困难28%32%24%2022 全球首席信息官报告232022 Dynatrace第 1 章:多重云环境越来越难以管理全球数据汇总:欧洲样本包括英国、法国、德国、意大利及西班牙各 100 位受访者,瑞典、丹麦、芬兰及挪威各 25 位受访者。英国法国德国意大利西班牙瑞典丹麦芬兰挪威拥有多重云基础设施的组织99%100%100%100%100%96%100%1

20、00%100%拥有完整的多重云基础设施的组织66%82%86%71%74%88%92%84%96%采用基于云环境和公司内部系统组合而成的混合基础设施的组织33%18%14%29%26%8%8%16%4%在多重云环境中平台和服务的平均数量666655566IT 主管表示,基础设施管理对资源的消耗与日俱增50%62%55%52%63%48%48%40%72%2022 全球首席信息官报告242022 Dynatrace全球数据汇总:欧洲样本包括英国、法国、德国、意大利及西班牙各 100 位受访者,瑞典、丹麦、芬兰及挪威各 25 位受访者。第 1 章:多重云环境越来越难以管理组织最常用的云平台英国法国

21、德国意大利西班牙瑞典丹麦芬兰挪威AWS47%54%62%68%53%72%60%64%44%Microsoft Azure38%37%38%39%40%44%48%28%40%Google Cloud23%13%23%25%28%20%20%20%20%IBM Red Hat15%9%11%22%22%4%4%8%4%阿里云2%2%4%7%5%0%8%0%12%2022 全球首席信息官报告252022 Dynatrace第 2 章:传统的监测方式已经难以为继全球数据汇总:欧洲样本包括英国、法国、德国、意大利及西班牙各 100 位受访者,瑞典、丹麦、芬兰及挪威各 25 位受访者。英国法国德国意大

22、利西班牙瑞典丹麦芬兰挪威IT 主管表示,Kubernetes 让基础设施变得越来越动态化且难以管理88%95%83%81%85%80%88%72%88%IT 主管表示,传统的基础设施监测解决方案已经力不能及48%65%60%53%52%60%56%84%52%组织计划未来两年内采用开源可观测能力标准100%100%100%100%100%100%100%100%100%2022 全球首席信息官报告262022 Dynatrace全球数据汇总:欧洲样本包括英国、法国、德国、意大利及西班牙各 100 位受访者,瑞典、丹麦、芬兰及挪威各 25 位受访者。第 2 章:传统的监测方式已经难以为继组织计划

23、采用的开源可观测能力标准英国法国德国意大利西班牙瑞典丹麦芬兰挪威OpenTelemetry30%39%46%38%18%64%48%56%56%Prometheus33%42%37%42%34%48%48%16%48%Jaeger25%29%32%31%32%48%36%32%36%Telegraf22%34%23%27%36%12%20%36%24%Open Metrics22%21%23%29%31%12%28%36%16%StatsD17%30%19%21%25%20%24%28%20%ELK Stack19%21%23%22%19%16%16%24%0%2022 全球首席信息官报告27

24、2022 Dynatrace第 3 章:低效的多工具集成的监测方式导致数据超载全球数据汇总:欧洲样本包括英国、法国、德国、意大利及西班牙各 100 位受访者,瑞典、丹麦、芬兰及挪威各 25 位受访者。英国法国德国意大利西班牙瑞典丹麦芬兰挪威用于管理多重云环境的监测解决方案的数量788777777IT 主管表示,混合环境中的可观测能力盲区正在成为数字化转型的风险61%60%56%66%60%52%56%68%68%IT 主管表示,监测解决方案种类繁多让他们难以对多重云基础设施性能进行优化63%60%59%48%42%52%44%60%56%2022 全球首席信息官报告282022 Dynatra

25、ce第 4 章:整合可观测能力和人工智能运维助力转型成功全球数据汇总:欧洲样本包括英国、法国、德国、意大利及西班牙各 100 位受访者,瑞典、丹麦、芬兰及挪威各 25 位受访者。英国法国德国意大利西班牙瑞典丹麦芬兰挪威为使整个基础设施“保持正常运转”IT 团队在手工任务上所花费时间的占比43%42%42.5%40%41%40%39%39.5%40%IT 主管表示,采用手工配置和手工注入的监测解决方案在多重云和 Kubernetes 环境中难以为继44%65%48%56%66%56%56%80%60%2022 全球首席信息官报告292022 Dynatrace第 4 章:整合可观测能力和人工智能

26、运维助力转型成功全球数据汇总:欧洲样本包括英国、法国、德国、意大利及西班牙各 100 位受访者,瑞典、丹麦、芬兰及挪威各 25 位受访者。实现大规模云自动化的最大障碍英国法国德国意大利西班牙瑞典丹麦芬兰挪威整合用于遗留基础设施和云环境的不同监测解决方案时遇到挑战77%78%62%63%68%84%80%68%80%来自多种监测解决方案经常相互冲突的数据妨碍了人工智能驱动的决策54%58%61%53%58%68%76%56%60%缺少人工智能驱动的一体化平台,用以推动整个多重云环境实现精准自动化58%49%50%50%53%48%60%52%44%采用不同的可观测能力标准(例如自定义指标、商业及

27、开源标准)导致数据采集/数据结构不一致,因而难以保留实现精准分析所需的丰富背景信息34%39%52%45%43%40%28%76%56%打造涵盖云平台、混合基础设施以及容器调度系统(例如 Kubernetes)的端到端可观测能力极为困难28%25%31%24%19%48%32%44%48%2022 全球首席信息官报告302022 Dynatrace第 1 章:多重云环境越来越难以管理全球数据汇总:中东样本包括阿联酋 50 位受访者,埃及、卡塔尔、科威特、沙特阿拉伯及巴林(在以下表格中统归为 中东其他国家)。阿联酋中东其他国家拥有多重云基础设施的组织98%100%拥有完整的多重云基础设施的组织8

28、0%81%采用基于云环境和公司内部系统组合而成的混合基础设施的组织18%19%在多重云环境中平台和服务的平均数量55IT 主管表示,基础设施管理对资源的消耗与日俱增72%62%2022 全球首席信息官报告312022 Dynatrace全球数据汇总:中东样本包括阿联酋 50 位受访者,埃及、卡塔尔、科威特、沙特阿拉伯及巴林(在以下表格中统归为 中东其他国家)。第 1 章:多重云环境越来越难以管理组织最常用的云平台阿联酋中东其他国家AWS76%60%Microsoft Azure46%54%Google Cloud24%26%IBM Red Hat8%2%阿里云4%0%2022 全球首席信息官报

29、告322022 Dynatrace第 2 章:传统的监测方式已经难以为继全球数据汇总:中东样本包括阿联酋 50 位受访者,埃及、卡塔尔、科威特、沙特阿拉伯及巴林(在以下表格中统归为 中东其他国家)。阿联酋中东其他国家IT 主管表示,Kubernetes 让基础设施变得越来越动态化且难以管理76%84%IT 主管表示,传统的基础设施监测解决方案已经力不能及52%60%组织计划未来两年内采用开源可观测能力标准100%100%2022 全球首席信息官报告332022 Dynatrace全球数据汇总:中东样本包括阿联酋 50 位受访者,埃及、卡塔尔、科威特、沙特阿拉伯及巴林(在以下表格中统归为 中东其

30、他国家)。第 2 章:传统的监测方式已经难以为继组织计划采用的开源可观测能力标准阿联酋中东其他国家OpenTelemetry76%71%Prometheus72%71%Jaeger54%68%Telegraf26%18%Open Metrics22%22%StatsD6%10%ELK Stack6%14%2022 全球首席信息官报告342022 Dynatrace第 3 章:低效的多工具集成的监测方式导致数据超载全球数据汇总:中东样本包括阿联酋 50 位受访者,埃及、卡塔尔、科威特、沙特阿拉伯及巴林(在以下表格中统归为 中东其他国家)。阿联酋中东其他国家用于管理多重云环境的监测解决方案的数量7

31、8IT 主管表示,混合环境中的可观测能力盲区正在成为数字化转型的风险54%60%IT 主管表示,监测解决方案种类繁多让他们难以对多重云基础设施性能进行优化60%58%2022 全球首席信息官报告352022 Dynatrace第 4 章:整合可观测能力和人工智能运维助力转型成功全球数据汇总:中东样本包括阿联酋 50 位受访者,埃及、卡塔尔、科威特、沙特阿拉伯及巴林(在以下表格中统归为 中东其他国家)。阿联酋中东其他国家为使整个基础设施保持正常运转摂IT 团队在手工任务上所花费时间的占比42%42%IT 主管表示,采用手工配置和手工注入的监测解决方案在多重云和 Kubernetes 环境中难以为

32、继60%64%2022 全球首席信息官报告362022 Dynatrace第 4 章:整合可观测能力和人工智能运维助力转型成功全球数据汇总:中东样本包括阿联酋 50 位受访者,埃及、卡塔尔、科威特、沙特阿拉伯及巴林(在以下表格中统归为 中东其他国家)。实现大规模云自动化的最大障碍阿联酋中东其他国家整合用于遗留基础设施和云环境的不同监测解决方案时遇到挑战74%78%来自多种监测解决方案经常相互冲突的数据妨碍了人工智能驱动的决策66%77%缺少人工智能驱动的一体化平台,用以推动整个多重云环境实现精准自动化70%64%采用不同的可观测能力标准(例如自定义指标、商业及开源标准)导致数据采集/数据结构不

33、一致,因而难以保留实现精准分析所需的丰富背景信息48%57%打造涵盖云平台、混合基础设施以及容器调度系统(例如 Kubernetes)的端到端可观测能力极为困难38%54%2022 全球首席信息官报告372022 Dynatrace第 1 章:多重云环境越来越难以管理全球数据汇总:亚洲和太平洋地区样本包括澳大利亚 100 位受访者,新加坡、印度及马来西亚各 50 位受访者。澳大利亚新加坡印度马来西亚拥有多重云基础设施的组织97%100%100%100%拥有完整的多重云基础设施的组织90%86%78%88%采用基于云环境和公司内部系统组合而成的混合基础设施的组织7%14%22%8%在多重云环境中

34、平台和服务的平均数量5554IT 主管表示,基础设施管理对资源的消耗与日俱增53%54%62%58%2022 全球首席信息官报告382022 Dynatrace全球数据汇总:亚洲和太平洋地区样本包括澳大利亚 100 位受访者,新加坡、印度及马来西亚各 50 位受访者。第 1 章:多重云环境越来越难以管理组织最常用的云平台澳大利亚新加坡印度马来西亚AWS78%76%64%78%Microsoft Azure72%74%80%74%Google Cloud13%2%34%16%IBM Red Hat2%0%10%2%阿里云6%8%8%10%2022 全球首席信息官报告392022 Dynatrac

35、e第 2 章:传统的监测方式已经难以为继全球数据汇总:亚洲和太平洋地区样本包括澳大利亚 100 位受访者,新加坡、印度及马来西亚各 50 位受访者。澳大利亚新加坡印度马来西亚IT 主管表示,Kubernetes 让基础设施变得越来越动态化且难以管理76%72%68%80%IT 主管表示,传统的基础设施监测解决方案已经力不能及50%52%56%48%组织计划未来两年内采用开源可观测能力标准100%100%100%100%2022 全球首席信息官报告402022 Dynatrace全球数据汇总:亚洲和太平洋地区样本包括澳大利亚 100 位受访者,新加坡、印度及马来西亚各 50 位受访者。第 2 章

36、:传统的监测方式已经难以为继组织计划采用的开源可观测能力标准澳大利亚新加坡印度马来西亚OpenTelemetry85%92%94%94%Prometheus87%92%86%88%Jaeger88%88%84%94%Telegraf12%18%16%16%Open Metrics5%6%16%6%StatsD2%0%6%0%ELK Stack2%0%6%2%2022 全球首席信息官报告412022 Dynatrace第 3 章:低效的多工具集成的监测方式导致数据超载全球数据汇总:亚洲和太平洋地区样本包括澳大利亚 100 位受访者,新加坡、印度及马来西亚各 50 位受访者。澳大利亚新加坡印度马来

37、西亚用于管理多重云环境的监测解决方案的数量7777IT 主管表示,混合环境中的可观测能力盲区正在成为数字化转型的风险54%68%62%64%IT 主管表示,监测解决方案种类繁多让他们难以对多重云基础设施性能进行优化55%62%72%60%2022 全球首席信息官报告422022 Dynatrace第 4 章:整合可观测能力和人工智能运维助力转型成功全球数据汇总:亚洲和太平洋地区样本包括澳大利亚 100 位受访者,新加坡、印度及马来西亚各 50 位受访者。澳大利亚新加坡印度马来西亚为使整个基础设施“保持正常运转”IT 团队在手工任务上所花费时间的占比43%43%44%44%IT 主管表示,采用手

38、工配置和手工注入的监测解决方案在多重云和 Kubernetes 环境中难以为继47%50%44%44%2022 全球首席信息官报告432022 Dynatrace第 4 章:整合可观测能力和人工智能运维助力转型成功全球数据汇总:亚洲和太平洋地区样本包括澳大利亚 100 位受访者,新加坡、印度及马来西亚各 50 位受访者。实现大规模云自动化的最大障碍澳大利亚新加坡印度马来西亚整合用于遗留基础设施和云环境的不同监测解决方案时遇到挑战69%78%62%64%来自多种监测解决方案经常相互冲突的数据妨碍了人工智能驱动的决策72%68%68%80%缺少人工智能驱动的一体化平台,用以推动整个多重云环境实现精

39、准自动化67%74%74%76%采用不同的可观测能力标准(例如自定义指标、商业及开源标准)导致数据采集/数据结构不一致,因而难以保留实现精准分析所需的丰富背景信息37%28%44%50%打造涵盖云平台、混合基础设施以及容器调度系统(例如 Kubernetes)的端到端可观测能力极为困难29%12%22%30%关于 DynatraceDynatrace 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与安全、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

40、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。dynatraceblogDynatrace微博:Dynatrace灵迹 微信:灵迹软件Dynatrace面向混合多重云的自动化、智能化可观测能力如需了解更多信息,请访问 以获取相关资料、资源及 15 天的免费试用。欢迎联络我们。咨询电话:4007286599 邮箱:dynatrace.ai了解详细内容我们希望本电子书能对您数字化历程的下一步工作有所启发。Dynatrace 致力于为企业提供在各种复杂情况下实现其企业云及数字化转型创新成功所需的数据和智能。2022 Dynatrace02.16.22 15537_EBK_CHN_cs

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