Trasformare la telemetria in azione

Trasformare la telemetria in azione

Come molte organizzazioni IT, raccogliamo una grande quantità di dati di telemetria.

Il mio team è responsabile di NetApp Active IQ. Raccogliamo dati di telemetria da oltre 300.000 sistemi in tutta la base installata NetApp e trasformiamo questi dati raw in informazioni utili che i nostri clienti, partner, team di supporto e team interni possono utilizzare.

Ciò equivale a circa 10 terabyte di nuovi dati di telemetria ogni mese, che contribuiscono a un data lake di circa 4 petabyte distribuiti su 24.000 clienti.

A quella scala, raccogliere dati semplicemente perché possiamo farlo non è una strategia. Deve avere valore.

Infatti, un CFO mi ha chiesto direttamente: cosa possiamo ricavare da tutti questi dati?

È una domanda legittima, a cui ogni organizzazione che raccoglie dati di telemetria dovrebbe essere in grado di rispondere.

Dal supporto reattivo alle analisi proattive

Ciò che facciamo oggi affonda le sue radici in AutoSupport. Uno dei nostri primi casi d'uso era semplice: rilevare un problema hardware e intervenire. Se un disco o una ventola si guastavano, la telemetria poteva attivare il processo di supporto e contribuire a far arrivare un pezzo di ricambio al cliente.

Da allora, abbiamo ampliato il modo in cui utilizziamo quei dati.

Oggi, la telemetria aiuta i nostri team di supporto a risolvere i problemi e a identificare i potenziali rischi prima che si trasformino in criticità più gravi. La utilizziamo anche per aiutare i clienti a rafforzare la sicurezza, ottimizzare la capacità, pianificare i propri ambienti e ottenere il massimo dai loro investimenti NetApp.

Nel corso del tempo, siamo passati da un utilizzo reattivo della telemetria a un utilizzo proattivo e predittivo. Ora l'intelligenza artificiale ci sta aiutando a compiere il passo successivo.

Raccogli ciò di cui hai bisogno—non tutto ciò che puoi

Più dati non significano automaticamente più valore.

La telemetria ha un costo per la raccolta, il trasferimento, l'elaborazione e l'archiviazione dei dati. Anche se siamo un'azienda di storage, il mio team non ottiene lo storage gratuitamente.

Per questo motivo valutiamo costantemente i dati che raccogliamo.

Collaboriamo con i nostri team di ingegneria e di prodotto durante lo sviluppo di nuove versioni e funzionalità per determinare quali segnali aggiuntivi ci serviranno. Allo stesso tempo, analizziamo i dati esistenti per stabilire se siano ancora utili.

Abbiamo davvero telemetria sulla nostra telemetria. Possiamo vedere se si accede ai dati, quali strumenti vi accedono e quali API li richiamano. Se qualcosa resta lì inutilizzato, possiamo stabilire se dobbiamo ancora raccoglierlo e conservarlo.

L'obiettivo non è costruire il data lake più grande possibile. È assicurarsi che i dati che conserviamo abbiano uno scopo.

Rendere visibile il valore

La raccolta di dati utili è solo una parte dell'equazione. Vogliamo anche che i clienti capiscano cosa fanno per loro questi dati.

Questa è una delle idee alla base di Value Insights in NetApp Digital Advisor.

Possiamo utilizzare la telemetria per mostrare ai clienti il valore che ottengono da funzionalità come l'efficienza dello storage, identificare i rischi per la sicurezza che sono già stati mitigati ed evidenziare le aree in cui ulteriori interventi potrebbero migliorare il loro ambiente.

La gestione della capacità offre un altro esempio. Possiamo identificare i dati inattivi archiviati su storage all-flash più costoso e consigliarti opzioni come FabricPool per spostare i dati appropriati in un tier meno costoso.

L'aspetto fondamentale è collegare un'intuizione a un risultato. Non basta dire a qualcuno cosa sta succedendo nel suo ambiente. Vogliamo aiutarlo a capire cosa può fare in seguito.

Passare dalla raccomandazione all'azione

È qui che l'intelligenza artificiale diventa particolarmente interessante.

Da anni applichiamo l'intelligenza artificiale e l'apprendimento automatico alla telemetria per fare previsioni e identificare modelli. L'intelligenza artificiale generativa e agentiva ci permette di andare oltre.

Anziché limitarci a rilevare un potenziale problema, possiamo determinare la migliore azione da intraprendere. E anziché fermarci a un suggerimento, un agente di intelligenza artificiale potrebbe eventualmente eseguire tale azione con la supervisione e le misure di sicurezza appropriate.

Credo che l'AIOps stia andando in questa direzione: accorciare i tempi tra l'individuazione di un problema e la sua risoluzione.

Ma stiamo affrontando questa evoluzione con cautela. Iniziamo internamente, impariamo dai nostri utenti e ci assicuriamo che siano in atto le giuste misure di protezione. Da lì, collaboriamo con utenti fidati con accesso anticipato, prima di espanderci attraverso un modello di distribuzione basato su ring.

Inizia con casi d'uso a basso rischio. Impara. Raccogli feedback. Poi espandi.

A INSIGHT, presentiamo due modi per integrare l'intelligence di Active IQ direttamente nei flussi di lavoro degli utenti. Digital Coach offre una guida basata sull'IA all'interno di Active IQ, mentre Active IQ MCP porta l'intelligence di NetApp negli assistenti e negli agenti IA che gli utenti già scelgono. Insieme, semplificano la trasformazione delle informazioni in azioni concrete, ovunque le persone lavorino.

Inizia dal problema che stai cercando di risolvere

Per le organizzazioni che desiderano ottenere maggiore valore dalla telemetria, consiglio di iniziare con il caso d'uso.

Qual è il problema che stai cercando di risolvere? Di quali dati hai bisogno per risolverlo? Quale risultato ti indicherà che l'investimento sta generando valore?

Il supporto è spesso un punto di partenza naturale. Da lì, la telemetria può contribuire a ottimizzare l'esperienza utente, migliorare la sicurezza e la gestione della capacità e scoprire opportunità che altrimenti sarebbero difficili da individuare.

L'intelligenza artificiale può accelerare questo progresso, ma dipende comunque dall'avere le giuste basi. Hai bisogno dei dati giusti, di un accesso sicuro e di adeguati controlli su come vengono usati.

L'opportunità consiste nel trasformare i dati che hai già in qualcosa di utile.

Prima un'intuizione. Poi una raccomandazione. E, sempre più spesso, un'azione.

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