Dynatrace a annoncé de nouvelles capacités d'observabilité des données alimentées par l'IA pour sa plateforme d'analyse et d'automatisation. Avec Dynatrace® Data Observability, les équipes peuvent s'appuyer en toute confiance sur toutes les données d'observabilité, de sécurité et d'événements métier dans Dynatrace pour alimenter le moteur Davis® AI de la plateforme afin d'éliminer les faux positifs et de fournir des analyses métier fiables ainsi que des automatisations fiables. Dynatrace Data Observability permet aux équipes d'analyse, de science des données, de DevOps, de SRE, de sécurité et autres de s'assurer que toutes les données de la plateforme Dynatrace® sont de haute qualité.

Cela complète les capacités existantes de nettoyage et d'enrichissement des données de la plateforme fournies par Dynatrace OneAgent® pour aider à assurer la haute qualité des données collectées via d'autres sources externes, y compris les standards open source, tels que OpenTelemetry, et l'instrumentation personnalisée, tels que les logs et les API de Dynatrace. Elle permet aux équipes de suivre la fraîcheur, le volume, la distribution, le schéma, la lignée et la disponibilité de ces données externes, réduisant ainsi ou éliminant le besoin d'outils de nettoyage de données supplémentaires. Dynatrace Data Observability fonctionne avec d'autres technologies centrales de la plateforme Dynatrace®, y compris l'IA hypermodale Davis combinant des capacités d'IA prédictive, causale et générative, pour fournir aux équipes pilotées par les données les avantages suivants : Fraîcheur : Permet de s'assurer que les données utilisées pour l'analyse et l'automatisation sont à jour et opportunes, et d'alerter sur tout problème - par exemple, les ruptures de stock, les changements de prix des produits et les anomalies d'horodatage.

Volume : Surveille les augmentations, les diminutions ou les lacunes inattendues dans les données - par exemple, le nombre de clients déclarés utilisant un service particulier - qui peuvent indiquer des problèmes non détectés. Distribution : Elle permet de repérer des modèles, des écarts ou des valeurs aberrantes par rapport à la manière dont les valeurs de données sont réparties dans un ensemble de données, ce qui peut indiquer des problèmes dans la collecte ou le traitement des données. Schéma : Il suit la structure des données et lance des alertes en cas de changements inattendus, tels que la création ou la suppression de champs, afin d'éviter des résultats inattendus tels que des rapports et des tableaux de bord erronés.

Linéaire : Fournit des détails précis sur les causes profondes de l'origine des données et sur les services qu'elles affecteront en aval, aidant les équipes à identifier et à résoudre de manière proactive les problèmes de données avant qu'ils n'aient un impact sur les utilisateurs ou les clients. Disponibilité : S'appuie sur les capacités d'observabilité de l'infrastructure de la plateforme Dynatrace pour observer l'utilisation des serveurs, du réseau et du stockage par les services numériques, en alertant sur les anomalies telles que les temps d'arrêt et la latence, afin de fournir un flux régulier de données provenant de ces sources pour une analyse et une automatisation saines.

Dynatrace Data Observability devrait être disponible pour tous les clients SaaS de Dynatrace dans les 90 jours suivant cette annonce.