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Dynatrace-Studie zu Multi-Cloud-Strategien zeigt Anstieg der Datenkomplexität

Neue Tools für Infrastruktur-Monitoring
Studie: Anstieg der Datenkomplexität hemmt Entwicklung von Innovationen

Studie: Anstieg der Datenkomplexität hemmt Entwicklung von Innovationen
100 Prozent der befragten deutschen Unternehmen haben eine Multi-Cloud-Umgebung und nutzen durchschnittlich jeweils sechs verschiedene Plattformen. Dazu gehören Amazon Web Services (62%), Microsoft Azure (38%), Google Cloud (23%) und IBM Red Hat (11%). Bild: jullasart/stock.adobe.com

Eine Studie von Dynatrace zeigt die Herausforderungen in Bezug auf Agilität und Skalierbarkeit für Unternehmen auf, die zunehmend Multi-Cloud-Architekturen nutzen. Denn Multi-Cloud-Strategien haben zu einem Anstieg der Komplexität geführt: Bei der Überwachung und Verwaltung von sich ständig verändernden Umgebungen erhalten Infrastruktur-Teams oft zu viele Daten. So verbringen sie viel Zeit mit manuellen Routineaufgaben – Zeit, die fehlt, um Innovationen zu beschleunigen. Das unterstreicht die Notwendigkeit eines verstärkten Einsatzes von KI und Automatisierung.

Basis der Studie zu Multi-Cloud-Strategien

Die Studie basiert auf einer weltweiten Umfrage unter 1.300 CIOs und leitenden IT-Experten, die in großen Unternehmen mit mehr als 1.000 Mitarbeitern für Infrastruktur-Management zuständig sind. Sie wurde von Coleman Parkes durchgeführt und von Dynatrace in Auftrag gegeben. Die Stichprobe umfasst 600 Befragte in Europa, 250 im asiatisch-pazifischen Raum, 200 in den USA, 150 im Nahen Osten und 100 in Lateinamerika.

Ergebnisse der Studie auf Deutschland bezogen

Die wichtigsten Ergebnisse der Studie zeigen:

  • 100 Prozent der deutschen Unternehmen haben eine Multi-Cloud-Umgebung und nutzen durchschnittlich jeweils sechs verschiedene Plattformen. Dazu gehören Amazon Web Services (62 Prozent), Microsoft Azure (38 Prozent), Google Cloud (23 Prozent) und IBM Red Hat (11 Prozent).
  • Unternehmen verwenden im Durchschnitt acht verschiedene Lösungen für Infrastruktur-Monitoring, um Multi-Cloud-Umgebungen zu verwalten. 55 Prozent sagen, dass dies die Optimierung der Infrastruktur-Performance und des Ressourcenverbrauchs erschwert.

 

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Weitere Ergebnisse der Studie, bezogen auf Deutschland:

  • 56 Prozent der IT-Führungskräfte sagen, dass in ihren Multi-Cloud-Umgebungen blinde Flecken bei der Observability zu einem größeren Risiko für die digitale Transformation führen. Denn die Teams haben keine einfache Möglichkeit, die Infrastruktur durchgängig zu überwachen.
  • 55 Prozent der IT-Führungskräfte geben an, dass das Infrastruktur-Management mit der zunehmenden Nutzung von Cloud-Services immer mehr Ressourcen bindet. So sind ihre Teams gezwungen, zwischen verschiedenen Lösungen und Dashboards zu wechseln, um Erkenntnisse zu gewinnen.
  • Fast die Hälfte (42,5 Prozent) ihrer Zeit verschwenden IT-Teams mit manuellen Routinearbeiten, um Systeme am Laufen zu halten. Das führt zu einem erheblichen Produktivitätsverlust und verpassten Umsatzchancen durch verzögerte Innovationen.
  • Mehr als die Hälfte (60 Prozent) der IT-Führungskräfte ist der Meinung, dass herkömmliche Ansätze für Infrastruktur-Monitoring mit einer Plattform abgelöst werden müssen, die eine durchgängige Observability in Multi-Cloud-Umgebungen ermöglicht.

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Schlussfolgerungen von Dynatrace-CTO Bernd Greifeneder

„Multi-Cloud-Strategien sind entscheidend, um mit dem rasanten Tempo der digitalen Transformation Schritt zu halten – aber die Teams haben Schwierigkeiten, die Komplexität zu bewältigen, welche diese Umgebungen mit sich bringen“, sagt Bernd Greifeneder, Gründer und Chief Technology Officer bei Dynatrace.

Greifeneder rät: „Infrastruktur-Teams benötigen KI-gesteuerte Lösungen, die so viele manuelle Routineaufgaben wie möglich automatisieren. Mit automatischer, kontinuierlicher Erkennung und Instrumentierung können Teams den manuellen Aufwand reduzieren und gleichzeitig die End-to-End-Observability in ihren hybriden Multi-Cloud-Umgebungen aufrechterhalten.“ Observability allein sei jedoch nicht genug. Man brauche auch Zugang zu präzisen Antworten, die den Teams helfen, ihre Umgebungen effektiv und effizient zu optimieren. „Unternehmen benötigen einen intelligenteren Ansatz, der KI, Automatisierung und End-to-End-Observability kombiniert. Teams erhalten damit mehr Zeit und können sich auf die Beschleunigung von Innovationen und die Optimierung von Nutzungsmöglichkeiten konzentrieren.“ ( eve)

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