7 sfide dell’observability che ogni team IT affronta (e come risolverle)

Nell’IT ci viene ripetuto di continuo che “la visibilità è tutto”. In fondo, non puoi risolvere ciò che non conosci e, a prima vista, l’affermazione ha perfettamente senso.

Ma non spiega davvero la filosofia che c’è dietro. La visibilità è tutto, ma solo se capisci che cosa stai guardando. Pensaci così: immagina di essere in una war room a guardare dashboard che si illuminano come un albero di Natale. Certo, sai che qualcosa non va – lo vedi – ma tu e il tuo team vi ritrovate improvvisamente a cercare affannosamente cosa si è rotto e perché.

È qui che incontri le sfide dell’observability. E purtroppo, negli ultimi anni sono diventate sempre più rilevanti. Questo potrebbe spiegare perché un recente studio di Gartner ha rilevato che nel 2026 il 50% delle aziende enterprise cercherà di adottare strumenti di data observability più solidi, rispetto a meno del 20% nel 2024. E ci si aspetta che questa tendenza acceleri ulteriormente nel prossimo futuro.

In questo articolo analizziamo i motivi più comuni per cui l’observability fallisce, spieghiamo in parole semplici perché accade e ti mostriamo modi pratici per invertire la rotta.

Che cos’è davvero l’observability?

Abbiamo spiegato l’observability in questa guida, ma in breve: ti dice perché qualcosa non funziona e ti aiuta a ricostruire il percorso dal sintomo alla causa principale.

Spesso viene confusa con il “monitoraggio”, che tiene traccia di metriche predefinite e avvisa te e il tuo team quando qualcosa supera una soglia. Tuttavia, come si vede chiaramente, il monitoraggio è per sua natura reattivo, mentre l’observability va un passo oltre.

Ci sono anche tre pilastri dell’observability da tenere presenti:

• Log: pensali come un diario dettagliato del tuo ambiente IT, perché contengono registrazioni con data e ora degli eventi avvenuti nel tuo sistema.
• Metriche: sono misurazioni numeriche delle prestazioni di sistema nel tempo, come l’utilizzo della CPU o i tassi di errore.
• Tracce: seguono una richiesta mentre attraversa i diversi servizi di un sistema distribuito, mostrandoti esattamente dove ha rallentato e dove è fallita.
• Esperienza dell’utente*: alcuni team IT includono questo pilastro per misurare come gli utenti reali interagiscono con il sistema, ma non è considerato standard.

La vera observability si realizza quando tutti e tre i pilastri (o quattro, a seconda della tua azienda) lavorano insieme senza attriti e sono collegati a risultati di business concreti. Quando uno di questi elementi manca o non funziona, ne risente l’intero sistema.

Avere questa comprensione di base di che cos’è l’observability rende più facile capire quali sfide possono presentarsi e perché le cose vanno storte. Nelle sezioni seguenti ne abbiamo elencate 7 tra le più comuni.

In sintesi: 7 sfide dell’observability

7 sfide dell’observability

Sfida 1: sovraccarico di dati

Partiamo dalla più evidente: anche di una cosa buona si può esagerare. Gli strumenti di observability sono progettati per darti chiarezza, ma gli ambienti moderni generano volumi enormi di dati di telemetria. Senza una strategia precisa, tutti quei dati rischiano di diventare semplice rumore e di seppellire i segnali che ti servono davvero.

La soluzione: l’obiettivo non è raccogliere meno dati, ma raccoglierli in modo più intelligente. È una buona idea dare priorità al rilevamento delle anomalie rispetto agli avvisi basati su soglie statiche. L’apprendimento automatico nell’RMM può aiutare a far emergere schemi insoliti e a collegarli a risultati di business concreti. Quando le tue best practice di observability includono obiettivi chiari, sai esattamente cosa cercare e di conseguenza raccogli dati più rilevanti.

Un punto di partenza pratico: esamina le tue attuali fonti di telemetria e chiediti, per ciascuna: “Se questi dati segnalassero un problema, sapremmo cosa farne?”. Se la risposta è no, è probabile che stiano generando rumore anziché informazioni utili.

Sfida 2: frammentazione degli strumenti

È una sfida comune tra le aziende enterprise in crescita. Nel corso degli anni, il tuo team potrebbe aver adottato diversi strumenti di observability in base alle necessità, arrivando inevitabilmente alla frammentazione degli strumenti. Purtroppo, dati (e team) in silos ostacolano la vera observability perché manca… beh, la visibilità. Nessuno sa davvero chi fa cosa, e il risultato sono tempi di risposta lenti e problemi di prestazioni irrisolti.

La soluzione: passa a una piattaforma di gestione IT centralizzata, come NinjaOne. Una soluzione solida può integrarsi con gli strumenti esistenti e garantire la condivisione dei dati tra i sistemi. Questo approccio basato su una visualizzazione centralizzata migliora l’observability, perché i dati vengono condivisi lungo tutta la tua architettura IT.

Sfida 3: mancanza di contesto

È quello che chiamiamo “dati senza significato”. I dati grezzi, anche in grande quantità, non si traducono automaticamente in comprensione. I dati di observability devono essere collegati tra loro: i log associati alle transazioni specifiche che li hanno generati, le metriche correlate alle tracce che le spiegano, gli eventi mappati sulle dipendenze dei servizi che li collegano. Senza questi collegamenti, il tuo team interpreta punti dati isolati invece di leggere una storia coerente.

La mancanza di contesto significa che il tuo team IT non riesce a ricostruire la sequenza di eventi che ha portato a un problema. Senza un sistema centralizzato (con un buon reporting), diventa quasi impossibile individuare l’ampiezza dell’impatto di un guasto, soprattutto durante un incidente ad alta pressione.

La soluzione: crea mappe delle dipendenze dei servizi, così il tuo team dispone di rappresentazioni visive di come i componenti interagiscono tra loro e può anticipare gli effetti delle modifiche. Questo aiuta anche a indirizzare meglio le attività di risoluzione dei problemi.

Sfida 4: complessità dei sistemi distribuiti

Per le aziende enterprise in crescita, le sfide dell’observability aumentano naturalmente. È un esito prevedibile, ma anche facilmente evitabile. Man mano che cresci, è importante considerare come le tue reti e le tue applicazioni evolvono da ambienti statici e on-premises a sistemi dinamici e distribuiti.

La soluzione: gli ambienti IT eterogenei richiedono un approccio complessivo che unisca infrastrutture cloud, on-premises ed edge. Questo significa acquisire e implementare strumenti in grado di acquisire telemetria da fonti diverse, come NetFlow, syslog o SNMP, in un modello unificato e correlato. È anche una buona idea cercare strumenti con funzionalità di rilevamento automatico, in modo che individuino nuovi servizi e infrastrutture man mano che compaiono.

Sfida 5: affaticamento da avvisi

L’affaticamento da avvisi si verifica quando i sistemi di monitoraggio sono configurati in modo troppo aggressivo e il tuo team inizia a ignorare gli avvisi, perché ha imparato che la maggior parte non richiede un intervento immediato (pensa alla favola di “Al lupo, al lupo!”, con il tuo ambiente IT al posto del bosco). È una delle modalità di fallimento più pericolose nell’observability, perché quando scatta un avviso davvero critico viene trattato esattamente come le decine di avvisi inutili che lo hanno preceduto.

L’affaticamento da avvisi va di pari passo con la sfida 3. Anche gli avvisi più ben concepiti possono rivelarsi inutili se non includono abbastanza contesto. Per esempio, un avviso che dice “utilizzo elevato della CPU sul server X” non ti dice quale applicazione è stata interessata, cosa è cambiato di recente o quale sia la baseline normale. Questo costringe i tuoi amministratori IT a un lungo lavoro di indagine, che aumenta il rischio di errore umano.

La soluzione: per prima cosa, il sistema di avvisi dovrebbe basarsi sul rilevamento delle anomalie e su baseline dinamiche anziché su soglie statiche. Questo ti aiuta a cogliere problemi sottili che le regole statiche non rilevano, senza inondare il tuo team di falsi positivi. In secondo luogo, consigliamo che ogni avviso contenga abbastanza contesto da consentire un triage immediato: cosa è coinvolto, perché è importante, cosa è cambiato e quali sono i probabili passi successivi.

Sfida 6: lacune organizzative o di competenze

Le prossime due sfide non sono “critiche” quanto le precedenti, ma questo non le rende meno importanti. Infatti, si potrebbe sostenere che siano le più insidiose, proprio perché sono le più sottovalutate.

In particolare, la carenza di competenze rappresenta un ostacolo poco considerato. Chi si occupa di observability ha bisogno di competenze in analisi dei dati, architettura dei sistemi distribuiti e configurazione degli strumenti. Questo significa che ai membri attuali del team può essere chiesto di svolgere determinate attività senza la formazione necessaria per farlo in modo efficace, con il risultato di sistemi configurati male, metriche definite in modo approssimativo e implementazioni di observability che non offrono il valore che dovrebbero.

La soluzione: crea una cultura dell’apprendimento IT nella tua azienda, anche avviando un programma interno in cui alcuni membri del team (quelli che conoscono abbastanza bene sia la tecnologia sia il contesto organizzativo) aiutino i colleghi ad adottare pratiche migliori. È inoltre un’ottima idea definire una terminologia condivisa, SLO condivisi e processi condivisi per la gestione degli incidenti all’interno del team, così che l’observability diventi una pratica a cui partecipa tutta l’organizzazione.

Sfida 7: costi e scalabilità

L’observability può diventare costosa in fretta e devi predisporre un sistema in grado di far crescere i costi in modo sostenibile insieme a te, altrimenti rischi di ritrovarti con un’implementazione di observability non più sostenibile o accessibile solo a costo di compromessi.

La soluzione: è qui che diventa cruciale sapere quali dati presentare ai tuoi investitori. L’investimento iniziale per gli strumenti di observability può essere significativo, ma si giustifica con un ottimo ROI. Ottenere il budget IT dai vertici richiede di trattare l’observability come una capacità di business e non come una semplice spesa tecnologica. Chiediti: “Di quale visibilità abbiamo bisogno per raggiungere i nostri obiettivi di affidabilità del servizio?” e ricostruisci a ritroso l’infrastruttura necessaria. Questa impostazione tende a produrre risultati migliori, perché collega gli investimenti in observability a risultati che contano per il business.

Come si presenta una buona observability

Ora che abbiamo capito quali sono le sfide più comuni dell’observability, vale la pena delineare come si presenta nella pratica una buona observability.

1. Parte da una raccolta dati mirata. La telemetria viene raccolta perché serve a uno scopo preciso di monitoraggio o diagnostica, non perché è disponibile.
2. Prevede avvisi intelligenti. Gli avvisi scattano quando qualcosa richiede davvero attenzione e contengono abbastanza contesto da consentire un triage rapido. Questi avvisi usano baseline dinamiche e rilevamento delle anomalie, invece di affidarsi solo a soglie statiche.
3. Si basa su una piattaforma unificata. La tua azienda non ha necessariamente bisogno di un unico strumento (soprattutto se in passato ne hai usati diversi del tutto validi). È però buona pratica avere un ecosistema integrato in cui i dati circolano oltre i confini dei singoli sistemi e i team vedono la stessa immagine d’insieme.
4. È allineata ai risultati di business. Le metriche che contano di più sono legate a obiettivi di livello di servizio che riflettono l’esperienza reale degli utenti e ciò di cui il tuo business ha bisogno per crescere.
5. È sostenuta dall’impegno dell’organizzazione. L’observability non si esaurisce in un unico intervento. I team devono essere formati, i processi documentati e serve una vera collaborazione tra funzioni perché tutto funzioni nel modo più fluido possibile.

Una roadmap pratica: da dove iniziare

Se la tua organizzazione sta affrontando difficoltà con l’observability o non sa come mettere in pratica le best practice, la sequenza che segue è un buon punto di partenza. Tieni presente, naturalmente, che non si tratta di regole fisse: adattale alle tue esigenze.

1. Parti da un’analisi onesta: prima di aggiungere nuovi strumenti, capisci cosa hai già. Quali sistemi sono strumentati? Quali dati stai effettivamente usando e quali ti limiti a raccogliere? Dove sono le lacune di visibilità che hanno causato problemi reali? Questa analisi ti dirà su cosa concentrarti per primo.
2. Consolida prima di espanderti: vogliamo evitare a tutti i costi la frammentazione degli strumenti. Può sembrare allettante, ma se hai già diversi strumenti che svolgono funzioni differenti, può essere più efficace integrarne alcuni piuttosto che aggiungerne un altro all’elenco.
3. Definisci cosa significa “buono”: collabora con i responsabili delle applicazioni, gli stakeholder di business e i team operativi per definire SLO che descrivano prestazioni accettabili dal punto di vista dell’utente. Usa questi SLO per guidare cosa osservare e come impostare gli avvisi.
4. Sistema gli avvisi prima di aggiungere telemetria: puoi evitare facilmente la sfida 5 riducendo prima il rumore.
5. Investi nelle competenze oltre che negli strumenti: acquistare una piattaforma di observability di primo livello e consegnarla a un team che non è stato formato è un modo sicuro per sprecare denaro. Prevedi la formazione nel budget di ogni iniziativa di observability, non come un ripensamento finale.
6. Misura e migliora in modo iterativo: monitora il tempo medio di rilevamento (MTTD) e il tempo medio di riparazione (MTTR) come metriche di riferimento dell’efficacia della tua observability, e rivedi regolarmente la tua configurazione man mano che l’ambiente evolve.

Superare le sfide dell’observability

Le sfide dell’observability possono essere diffuse e costose ma, per fortuna, non richiedono una revisione completa per essere risolte. Le sette sfide più comuni si possono affrontare semplicemente con chiarezza su ciò che vuoi ottenere, disciplina su cosa raccogli e su come imposti gli avvisi, integrazione tra i sistemi che già possiedi, investimento sulle persone che devono usarli e l’impegno a trattare l’observability come una pratica continuativa anziché come un’implementazione una tantum.

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