ИИ предъявляет новые операционные требования к и без того сложным технологическим средам. Технологические лидеры должны повышать надежность и продуктивность разработчиков, контролировать расходы и демонстрировать бизнес-ценность, понимая при этом, как модели и агенты ИИ влияют на приложения и инфраструктуру вокруг них.
Компания Dynatrace поручила Forrester Consulting оценить потенциальную бизнес-ценность унифицированной наблюдаемости. Исследование Total Economic Impact™ показало 466% ROI за три года, чистую приведенную стоимость в 20,3 миллиона долларов и окупаемость менее чем за шесть месяцев для гипотетического предприятия.
В разделах ниже объясняются источники этой ценности и то, что технологическим лидерам следует учитывать при оценке собственных инвестиций в наблюдаемость.
«Мы получаем от Dynatrace так много пользы, что мне было бы трудно представить проведение тендера на смену технологии каждые два-три года. Dynatrace — одно из немногих исключений, одобренных генеральным и финансовым директорами. Они не просят меня каждые три года выходить на рынок, чтобы посмотреть, что есть дешевле. Они сказали мне: “Оставь Dynatrace, потому что мы видим ценность этого решения”». — ИТ-директор, финансовые услуги.
«Мы получаем от Dynatrace так много пользы, что мне было бы трудно представить проведение тендера на смену технологии каждые два-три года. Dynatrace — одно из немногих исключений, одобренных генеральным и финансовым директорами. Они не просят меня каждые три года выходить на рынок, чтобы посмотреть, что есть дешевле. Они сказали мне: “Оставь Dynatrace, потому что мы видим ценность этого решения”». — ИТ-директор, финансовые услуги.
Работайте с большей скоростью и эффективностью
Исследование относит 14,4 миллиона долларов на счет эффективности обнаружения и устранения инцидентов с помощью ИИ. Это самая крупная категория выгод. Интересно, где именно кроется эта ценность.
Гипотетическая организация начинает с 450 000 оповещений мониторинга в год по всем уровням серьезности. Для инцидентов с наименьшей серьезностью, классифицируемых как P4, модель предполагает, что 98% из них устраняются автоматически. Это сокращает время, которое команды тратят на решение рутинных проблем.
Для критических инцидентов организация сокращает время работы «военной комнаты» (war room) на 50%, выявляя проблемы примерно за два часа вместо четырех. Поскольку в работе над критическим инцидентом участвуют 20 человек, более короткие расследования высвобождают значительный операционный потенциал. Респонденты также сообщили о сокращении среднего времени до устранения неполадок (MTTR) до 90%.
Для ИТ-директоров и технических директоров эти показатели эффективности становятся еще более ценными по мере того, как системы ИИ становятся частью стека приложений. Расширение наблюдаемости на вызовы LLM, оркестрацию агентов и конвейеры логического вывода дает командам контекст для более быстрого выявления проблем и более эффективного устранения инцидентов, помогая им справляться с растущей сложностью при внедрении инноваций.
Превратите производительность технологий в производительность бизнеса
Экономическое обоснование не ограничивается эффективностью ИТ. Forrester оценила рост прибыли в 3,1 миллиона долларов за счет улучшения бизнес-показателей, включая влияние сокращения серьезных инцидентов более чем на 50%. Респонденты также описали улучшения в цифровом опыте и скорости выпуска релизов, которые напрямую связали производительность технологий с результатами для клиентов и доходами.
В этом заключается более масштабная история платформы: наблюдаемость может создавать больше ценности, когда команды могут связать технические сигналы с бизнес-сервисами и опытом, который они поддерживают. Цель состоит не просто в том, чтобы упростить мониторинг систем. Цель — принимать более обоснованные технологические решения с четким пониманием их влияния на бизнес.
Дайте разработчикам больше времени на инновации
Forrester оценила выгоды в 2,0 миллиона долларов в виде приведенной стоимости за три года с поправкой на риск за счет повышения продуктивности разработчиков. Анализ предполагает рост эффективности на 30% в первый и второй годы и на 35% в третий год для той части работы разработчиков, на которую влияет наблюдаемость. На практике это означает, что разработчики тратят меньше времени на устранение проблем в рабочей среде и больше времени на создание, тестирование и предоставление новых возможностей.
Респонденты описали значительные улучшения в скорости диагностики и решения проблем. Главный инженер по надежности сайта (SRE) в телекоммуникационной компании сообщил, что время диагностики проблемы в рабочей среде сократилось с 45 минут до пяти минут. Сбор журналов и метрик, необходимых для расследования проблемы, сократился с 15–20 минут до примерно одной минуты.
Этот прирост продуктивности также привел к ускорению доставки программного обеспечения. Второй респондент в той же организации сообщил, что крупные релизы, которые раньше занимали от 10 до 15 недель, теперь завершаются за две-четыре недели. Незначительные исправления, на которые раньше уходила неделя, часто доставляются в тот же день.
Преимущества выходят за рамки индивидуальной продуктивности. До появления Dynatrace разработчики часто полагались на централизованные команды мониторинга для диагностики проблем с производительностью. Один из респондентов подсчитал, что настройка и проверка наблюдаемости требовали от 10 до 20 часов координации на проект. Предоставление разработчикам прямого доступа к наблюдаемости уменьшает эти зависимости, устраняет узкие места в координации и высвобождает больше времени для инноваций.
Контролируйте экономику современных технологий
Forrester оценила выгоды в 1,3 миллиона долларов в виде приведенной стоимости за три года с поправкой на риск за счет сдерживания операционных расходов и прозрачности потребления. Эта выгода объединяет три возможности управления расходами.
- Расходы на инфраструктуру. Расходы организации на мейнфреймы росли на 8% ежегодно. Благодаря прозрачности процессов, влияющих на потребление ресурсов, организация удерживает расходы на прежнем уровне, несмотря на растущие рабочие нагрузки.
- Управление журналами. Организация сокращает ежегодные расходы на хранение журналов на 50% за счет более эффективной обработки данных и уменьшения дублирования.
- Потребление токенов ИИ. Организация сокращает расходы на токены на 20% по сравнению с базовым уровнем, который предполагает ежегодный рост расходов на ИИ на 30%.
Один из респондентов рассказал об использовании Dynatrace для понимания стоимости отдельных промптов и выявления десяти самых дорогих запросов. Эта прозрачность помогла команде найти возможности для кэширования и скорректировать использование моделей для различных задач. Эти примеры показывают, как понимание потребления может направлять конкретные решения об инфраструктуре, обработке данных и использовании ИИ.
Для ИТ-директоров и технических директоров это пробел в управлении, прежде чем он становится проблемой стоимости. Большинство организаций, масштабирующих использование LLM, не могут сказать, какие модели, какие вызовы или какие агенты увеличивают расходы. Вы можете управлять только тем, что видите, и к тому времени, когда это становится предметом обсуждения с финансовым отделом, неэффективность уже становится архитектурной.
Консолидируйте инструменты и снижайте операционную сложность
Forrester оценила выгоды в 3,0 миллиона долларов в виде приведенной стоимости за три года с поправкой на риск за счет консолидации инструментов. К третьему году организация выводит из эксплуатации все дублирующие инструменты мониторинга производительности приложений и управления журналами.
Отдельно один из респондентов сообщил о замене двух устаревших продуктов APM и экономии примерно 1,7 миллиона долларов на ежегодных лицензионных платежах. Вывод из эксплуатации автономной платформы для анализа журналов позволил сэкономить еще 800 000 долларов ежегодных расходов.
Консолидация также упрощает расследование. До консолидации респонденты хранили данные журналов отдельно от данных о производительности, что требовало от команд переключения между системами для выявления первопричин. Крупные инциденты могли собирать вместе 20 и более человек, иногда включая внешних поставщиков, каждый из которых исследовал отдельную часть среды. Объединение этой информации помогает командам сформировать общее понимание проблемы и координировать свои действия.
Это одна из самых сложных категорий окупаемости инвестиций (ROI) для обоснования в бизнес-кейсе, поскольку расходы распределены по разным контрактам, принадлежат разным командам и обновляются в разные циклы. Ничто не объединяет их. Модель Forrester делает это, и часто это первый случай, когда CIO или CTO видит полную сумму.
Помимо экономии на лицензировании, существуют операционные расходы, которые сложнее оценить. До консолидации респонденты описывали хранение данных журналов отдельно от данных о производительности, что означало, что для анализа первопричин требовалось переключаться между системами. Это то, что один из них назвал проблемой «вращающегося стула». Реагирование на инциденты означало сбор оперативных штабов из 20 и более человек, иногда включая внешних поставщиков, каждый из которых исследовал свою часть и сравнивал заметки, прежде чем можно было начать исправление. Консолидация уменьшает операционную площадь, которой управляет организация в случае возникновения проблем, что отражается как на стоимости инцидентов, так и на инженерном потенциале.
Сокращение усилий по подготовке нормативной отчетности
Forrester смоделировал 765 000 долларов США в виде трехлетних выгод с поправкой на риск в текущей стоимости за счет более эффективной нормативной отчетности. Совокупная организация сокращает время подготовки отчетов на 50%, поскольку Dynatrace помогает командам собирать детали инцидентов, выявлять затронутые системы и документировать влияние на бизнес.
Один из респондентов в сфере финансовых услуг сообщил об использовании Dynatrace для заполнения четырех из семи разделов своих отчетов об инцидентах DORA. Это сокращает ручной сбор информации и дает технологическим и бизнес-командам больше времени на проверку и завершение отчетов в установленные сроки.
От наблюдаемости к автономным операциям
Один из респондентов, штатный технический руководитель программы в сфере телекоммуникаций, сегодня использует исправление на основе ИИ в рамках одного изолированного сценария использования инфраструктуры с политиками контроля, обеспечивающими человеческий надзор перед любым более широким развертыванием.
Описанный ими рабочий процесс: обнаружен кластер Kubernetes, в котором поды загружены на 90% по процессору. Создается карточка проблемы, которая передается в ServiceNow, где открывается инцидент и вызывается агент. Агент распознает, что кластер достиг своего предела автомасштабирования, запускает дополнительные мощности, затем завершает работу пода при падении трафика, закрывает тикет и генерирует анализ первопричин. Их заявленное направление — чтобы центр сетевых операций и команда SRE стали разработчиками и контролерами автоматизированного исправления, а не его исполнителями.
В ходе интервью выяснилось, что барьером для масштабирования автоматизации были не амбиции или качество модели, а фундаментальная видимость, управление и операционная уверенность. Респонденты прямо заявили, что без унифицированных и качественных данных наблюдаемости сценарии использования ИИ невозможно надежно внедрить в эксплуатацию. Как выразился один технологический лидер: «Платформа служит нашим источником истины и источником уверенности».
Для CIO и CTO это меняет вопрос об инвестициях в платформу. Наблюдаемость — это не только расходы, которые нужно оптимизировать; это часть фундамента для ИИ и автоматизации, которые могут надежно работать в масштабе. Практический вопрос на следующие 24 месяца заключается в том, достаточно ли зрел ваш фундамент наблюдаемости, чтобы поддерживать все более автономные операции с требуемыми видимостью, управлением и уверенностью.
Общая картина
Модель Forrester показала 466% ROI, 20,3 млн долларов чистой приведенной стоимости (NPV) и окупаемость менее чем за шесть месяцев. Но более важный вывод заключается в том, откуда берется эта ценность. Преимущества охватывают реагирование на инциденты, продуктивность разработчиков, управление затратами, консолидацию инструментов, бизнес-результаты и подготовку к автономным операциям. Вместе они отражают ценность унифицированного представления приложений, инфраструктуры, пользовательского опыта, бизнес-сервисов и систем ИИ.
Это различие важно при оценке инвестиций в наблюдаемость. Инструмент часто оценивается по функциям и цене. Платформа измеряется результатами, которые она обеспечивает для организации с течением времени. Поскольку ИИ становится все большей частью технологического стека, качество данных, контекста и видимости, поддерживающих эти системы, будет все больше определять, насколько эффективно организации смогут их масштабировать.
Для технологических лидеров исследование предоставляет практическую отправную точку для бизнес-кейса по наблюдаемости. Используйте его шесть категорий преимуществ, чтобы оценить, на что ваша организация тратит время и деньги сегодня, какие улучшения наиболее важны и какие предположения должны лечь в основу вашего собственного инвестиционного решения.
Ознакомьтесь с полным исследованием Forrester TEI, чтобы узнать методологию и полные результаты.
Часто задаваемые вопросы
Что представляет собой исследование Forrester Total Economic Impact™ (TEI) компании Dynatrace? Исследование Forrester TEI — это независимый анализ, проведенный по заказу Dynatrace для оценки потенциальной ценности для бизнеса единой платформы наблюдаемости. Аналитики Forrester опросили восемь лиц, принимающих решения, которые используют Dynatrace, и создали модель совокупного предприятия для оценки затрат, выгод и окупаемости инвестиций в течение трех лет. Какой ROI для Dynatrace выявило исследование Forrester? Исследование показало, что совокупная организация достигла окупаемости инвестиций (ROI) в размере 466%, создала чистую приведенную стоимость (NPV) в размере $20,3 млн и вышла на окупаемость менее чем за шесть месяцев в течение трехлетнего периода. Как Forrester рассчитала эти результаты? Forrester опросила лиц, принимающих решения в организациях, использующих Dynatrace, оценила заявленные ими выгоды и затраты и объединила полученные данные в репрезентативную совокупную организацию. Модель включала прирост операционной эффективности, повышение производительности разработчиков, экономию затрат, преимущества от консолидации инструментов и результаты для бизнеса. Что было основным источником ценности для бизнеса в исследовании? Наибольшей количественно оцененной выгодой стала эффективность обнаружения и устранения инцидентов на базе ИИ, на долю которой пришлось $14,4 млн скорректированной на риск приведенной стоимости. Эта ценность была получена за счет снижения шума от оповещений, автоматизации анализа первопричин, сокращения времени расследования в кризисных ситуациях и ускорения устранения инцидентов. Как Dynatrace помогает снизить усталость от оповещений? Согласно исследованию, Dynatrace помогает объединять дублирующиеся оповещения, сокращать количество ложноположительных срабатываний и автоматически определять первопричины. В смоделированной организации 98% оповещений низкой степени важности были предотвращены или разрешены без необходимости ручного вмешательства. Как наблюдаемость улучшает реагирование на инциденты? Респонденты сообщили о значительной минимизации среднего времени до устранения (MTTR), причем некоторые организации достигли улучшений до 90%. Более быстрое выявление проблем и автоматический анализ первопричин помогли командам тратить меньше времени на расследование инцидентов и больше времени на их решение. Как Dynatrace повышает производительность разработчиков? Исследование показало, что разработчики тратят меньше времени на сбор логов, устранение неполадок в рабочей среде и координацию действий с централизованными командами мониторинга. Респонденты сообщили, что диагностика некоторых проблем в продакшене сократилась примерно с 45 минут до пяти минут. Может ли наблюдаемость ускорить поставку ПО? Да. Организации, опрошенные Forrester, сообщили о более коротких циклах релизов, более быстром разрешении проблем и сокращении операционных узких мест. Некоторые команды сократили сроки подготовки крупных релизов с 10–15 недель всего до двух-четырех недель. Как Dynatrace помогает контролировать расходы на инфраструктуру и облако? Dynatrace обеспечивает видимость процессов, сервисов и рабочих нагрузок, влияющих на потребление ресурсов. Это позволяет командам выявлять неэффективность, оптимизировать использование инфраструктуры и принимать обоснованные решения относительно емкости и затрат. Как Dynatrace помогает управлять расходами на ИИ? В исследовании подчеркивается, что прозрачность потребления ИИ-токенов является новым источником ценности. Организации могут выявлять дорогие промпты, оптимизировать использование моделей, улучшать стратегии кэширования и понимать влияние конкретных ИИ-нагрузок на затраты. Какова связь между наблюдаемостью и управлением ИИ (AI governance)? Управление ИИ зависит от понимания того, как ИИ-системы функционируют, работают и потребляют ресурсы. Наблюдаемость обеспечивает прозрачность, необходимую для мониторинга моделей ИИ, агентов, промптов, использования токенов и сопутствующей инфраструктуры, чтобы организации могли управлять затратами, производительностью и рисками. Как консолидация платформ создает ценность? Исследование показало, что организации сократили расходы за счет отказа от дублирующих инструментов мониторинга производительности приложений (APM) и управления логами. Консолидация также упростила операции, позволив командам расследовать проблемы с помощью единой платформы, а не переключаться между несколькими инструментами. Почему единая наблюдаемость важна для инициатив в сфере ИИ? По мере того как ИИ становится частью технологического стека, организациям необходима прозрачность всех приложений, инфраструктуры, пользовательского опыта, бизнес-сервисов и ИИ-систем. Единая наблюдаемость помогает командам понять, как эти компоненты взаимодействуют друг с другом, и обеспечивает более надежную работу ИИ. Какую роль наблюдаемость играет в автономных операциях? Наблюдаемость предоставляет достоверные данные, контекст и операционную уверенность, необходимые для автоматизированных рабочих процессов исправления. Без высококачественных данных наблюдаемости автоматизация на базе ИИ не может надежно обнаруживать, диагностировать проблемы и действовать на их основе. Может ли Dynatrace поддерживать автоматизированное устранение неполадок на базе ИИ? Респонденты описали использование данных Dynatrace в рамках автоматизированных рабочих процессов устранения неполадок, которые обнаруживают проблемы, запускают процессы управления инцидентами, масштабируют инфраструктурные ресурсы и генерируют анализ первопричин при сохранении надлежащего контроля управления. Какие результаты для бизнеса, помимо эффективности ИФ, выявило исследование? В исследовании была смоделирована дополнительная прибыль в размере $3,1 млн за счет улучшения бизнес-показателей. Респонденты также сообщили об улучшении цифрового опыта, надежности сервисов и скорости релизов, что положительно сказалось на клиентах и результатах бизнеса. Кому следует прочитать полную версию исследования TEI? Исследование представляет особый интерес для директоров по информационным технологиям (CIO), директоров по технологиям (CTO), руководителей подразделений платформенной инженерии, команд по надежности сайтов (SRE), лидеров в области наблюдаемости и технологических директоров, оценивающих инвестиции в платформы, готовность к внедрению ИИ, операционную эффективность и контроль затрат. Каков главный вывод исследования? Основной вывод заключается в том, что наблюдаемость — это больше не просто функция мониторинга. Согласно исследованию, единая платформа наблюдаемости может помочь организациям повысить операционную эффективность, ускорить поставку программного обеспечения, контролировать расходы, поддерживать управление ИИ, упростить технологические стеки и создать основу для автономных операций.
Что представляет собой исследование Forrester Total Economic Impact™ (TEI) компании Dynatrace?
Исследование Forrester TEI — это независимый анализ, проведенный по заказу Dynatrace для оценки потенциальной ценности для бизнеса единой платформы наблюдаемости. Аналитики Forrester опросили восемь лиц, принимающих решения, которые используют Dynatrace, и создали модель совокупного предприятия для оценки затрат, выгод и окупаемости инвестиций в течение трех лет.
Какой ROI для Dynatrace выявило исследование Forrester?
Исследование показало, что совокупная организация достигла окупаемости инвестиций (ROI) в размере 466%, создала чистую приведенную стоимость (NPV) в размере $20,3 млн и вышла на окупаемость менее чем за шесть месяцев в течение трехлетнего периода.
Как Forrester рассчитала эти результаты?
Forrester опросила лиц, принимающих решения в организациях, использующих Dynatrace, оценила заявленные ими выгоды и затраты и объединила полученные данные в репрезентативную совокупную организацию. Модель включала прирост операционной эффективности, повышение производительности разработчиков, экономию затрат, преимущества от консолидации инструментов и результаты для бизнеса.
Что было основным источником ценности для бизнеса в исследовании?
Наибольшая количественная выгода пришлась на обнаружение инцидентов с помощью ИИ и эффективность их устранения, что составило 14,4 миллиона долларов в виде скорректированной с учетом рисков приведенной стоимости. Эта стоимость была получена за счет снижения шума от опорещений, автоматизации анализа первопричин, сокращения времени расследований в кризисных штабах и ускорения разрешения инцидентов.
Как Dynatrace помогает снизить усталость от оповещений?
Согласно исследованию, Dynatrace помогает объединять дублирующиеся оповещения, сокращать количество ложных срабатываний и автоматически определять первопричины. В смоделированной организации 98% оповещений низкой степени важности были предотвращены или разрешены без необходимости ручного вмешательства.
Как наблюдаемость улучшает реагирование на инциденты?
Респонденты отметили значительное сокращение среднего времени разрешения (MTTR), причем некоторые организации добились улучшения показателей до 90%. Более быстрое выявление проблем и автоматический анализ первопричин помогли командам тратить меньше времени на расследование проблем и больше времени на их устранение.
Как Dynatrace повышает производительность разработчиков?
Исследование показало, что разработчики тратят меньше времени на сбор логов, устранение неполадок в рабочей среде и координацию действий с централизованными группами мониторинга. Респонденты сообщили, что время диагностики некоторых производственных проблем сократилось примерно с 45 минут до пяти минут.
Может ли наблюдаемость ускорить поставку программного обеспечения?
Да. Организации, опрошенные Forrester, сообщили о более коротких циклах выпусков, более быстром разрешении проблем и сокращении операционных узких мест. Некоторые команды сократили сроки крупных релизов с 10–15 недель всего до двух-четырех недель.
Как Dynatrace помогает контролировать расходы на инфраструктуру и облака?
Dynatrace обеспечивает прозрачность процессов, сервисов и рабочих нагрузок, определяющих потребление ресурсов. Это позволяет командам выявлять неэффективность, оптимизировать использование инфраструктуры и принимать обоснованные решения относительно емкости и затрат.
Как Dynatrace помогает управлять затратами на ИИ?
В исследовании подчеркивается, что видимость потребления токенов ИИ является новым источником ценности. Организации могут выявлять дорогостоящие промпты, оптимизировать использование моделей, улучшать стратегии кэширования и понимать влияние конкретных рабочих нагрузок ИИ на затраты.
Какова связь между наблюдаемостью и управлением ИИ?
Управление ИИ зависит от понимания того, как системы ИИ функционируют, работают и потребляют ресурсы. Наблюдаемость обеспечивает прозрачность, необходимую для мониторинга моделей ИИ, агентов, промптов, использования токенов и сопутствующей инфраструктуры, чтобы организации могли управлять затратами, производительностью и рисками.
Как консолидация платформ создает ценность?
Исследование показало, что организации сократили расходы за счет вывода из эксплуатации дублирующих инструментов мониторинга производительности приложений (APM) и управления логами. Консолидация также упростила операции, позволив командам расследовать проблемы с единой платформы, а не переключаться между несколькими инструментами.
Почему единая наблюдаемость важна для инициатив в области ИИ?
Поскольку ИИ становится частью технологического стека, организациям необходима прозрачность всех приложений, инфраструктуры, пользовательского опыта, бизнес-сервисов и систем ИИ. Единая наблюдаемость помогает командам понять, как эти компоненты взаимодействуют друг с другом, и обеспечивает более надежную работу ИИ.
какую роль играет наблюдаемость в автономных операциях?
Наблюдаемость предоставляет надежные данные, контекст и операционную уверенность, необходимые для рабочих процессов автоматизированного исправления. Без высококачественных данных наблюдаемости автоматизация на базе ИИ не может надежно обнаруживать, диагностировать проблемы и действовать на их основе.
Может ли Dynatrace поддерживать устранение неполадок с помощью ИИ?
Респонденты рассказали об использовании данных Dynatrace в качестве части рабочих процессов автоматизированного устранения неполадок, которые обнаруживают проблемы, запускают процессы управления инцидентами, масштабируют ресурсы инфраструктуры и генерируют анализ первопричин при сохранении надлежащего контроля управления.
Какие бизнес-результаты, помимо эффективности ИТ, выявило исследование?
В ходе исследования было смоделировано получение дополнительной прибыли в размере 3,1 миллиона долларов за счет улучшения бизнес-показателей. Респонденты также сообщили об улучшении цифрового опыта, надежности сервисов и скорости релизов, что способствовало достижению результатов для клиентов и бизнеса.
Кому следует прочитать полную версию исследования TEI?
Исследование представляет особый интерес для директоров по информационным технологиям (CIO), директоров по технологиям (CTO), руководителей подразделений платформенной инженерии, команд инженеров по надежности сайтов (SRE), лидеров в области наблюдаемости и технологических лиц, принимающих решения, которые оценивают инвестиции в платформы, готовность к ИИ, операционную эффективность и контроль затрат.
Каков главный вывод исследования?
Главный вывод заключается в том, что наблюдаемость — это больше не просто функция мониторинга. Согласно исследованию, единая платформа наблюдаемости может помочь организациям повысить операционную эффективность, ускорить поставку программного обеспечения, контролировать расходы, поддерживать управление ИИ, упростить технологические стеки и создать основу для автономных операций.
