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Le tecnologie per l’osservabilità di Dyantrace tengono il passo con l’evoluzione dell’intelligenza artificiale: dopo aver presentato novità per il controllo e la sicurezza dei Large Language Model, ora l’azienda pensa all’Agentic AI. È questa una, ma non l’unica, delle aree di novità della piattaforma Dynatrace di terza generazione, appena presentata. L’intendo dichiarato è di rispondere alle “esigenze di ambienti business estesi, dinamici e complessi, ridefinendo l'osservabilità per estenderla oltre gli insight e fornire automazione in ambito IT, cloud, sicurezza e operazioni aziendali”.
Una prima novità è l’introduzione di funzionalità di Agentic AI all’interno dell’assistente virtuale di troubleshooting, Davis AI. Ora è possibile automatizzare operazioni preventive e di riparazione automatica in scenari complessi, che coinvolgono più team (addetti alle operations IT, ingegneri di piattaforma, sviluppatori, DevOps, eccetera).
L’intervento manuale del personale viene ridotto al minimo e la collaborazione fra team migliora grazie alla risoluzione dei problemi guidata dall’AI, a consigli interattivi e a funzionalità di “spiegazione e riepilogo” in linguaggio naturale . Nella chat di Davis CoPilot è possibile scrivere richieste in linguaggio naturale per realizzare analisi avanzate, creare flussi di lavoro, dashboard e integrazioni.
“Stiamo elevando il valore dell'osservabilità e costruendo il futuro dell'AI”, ha detto Bernd Greifeneder, fondatore e chief technology Officer di Dynatrace. “La piattaforma di terza generazione è stata creata per sfruttare una miniera d'oro di dati di osservabilità contestualizzati e trasformarli in conoscenza in tempo reale per l'AI, creando insight e automazione, aprendo la strada all'intelligenza autonoma”.
Altre novità sono indirizzate agli sviluppatori, che ora possono facilmente acquisire e analizzare i dati da architetture serverless e cloud attraverso un accesso self-service. La tecnologia di Dynatrace semplifica le visualizzazioni dei dati per i modelli cloud più comuni e aiuta nel debugging su larga scala per la fase di produzione (con possibilità di gestire migliaia di sessioni simultanee di sviluppatori per tenant con breakpoint ininterrotti per ogni sessione). Il server Mcp (Model Context Protocol) di Dynatrace consente agli sviluppatori di portare i dati di osservabilità in tempo reale direttamente nei loro flussi di lavoro, senza dover uscire dall’ambiente Ide (Integrated Development Environment).
Infine, la terza area di miglioramento riguarda la gestione e l’analisi dei log. L’app Logs è stata migliorata e inoltre è possibile usare l’assistente Davis CoPilot per ottenere insight e risposte da una più ampia base di dati. Una novità è la raccolta dei log di Kubernetes, che semplifica la configurazione per ambienti cloud nativi, evitando il ricorso a soluzioni legacy ed eliminando il problema dei silos.