Observability Platform: architetture, FinOps e soluzioni da considerare

Il cambio di paradigma economico delle IT Operation

Secondo i dati di Gartner (A Roadmap to Rightsize Your Observability Platform Purchase), l’ottimizzazione dei costi rappresenta oggi la massima priorità strategica per il 68% dei responsabili I&O (Infrastructure & Operations). Questa urgenza non nasce da una contrazione strutturale degli investimenti tecnologici, ma da un’escalation finanziaria legata alla gestione dei dati. Nelle architetture software moderne — sempre più distribuite, containerizzate e basate su microservizi — il volume della telemetria generata cresce con ritmi esponenziali, disaccoppiandosi dal valore effettivo estratto dalle operation.

Storicamente, le strategie di monitoraggio si sono sviluppate attorno a un principio di copertura totale: raccogliere indistintamente log, metriche e tracce da ogni componente di sistema nella convinzione che una maggiore quantità di dati si traducesse automaticamente in una superiore capacità di diagnosi.

L’applicazione di questo approccio indistinto alle moderne infrastrutture cloud-native ha generato quello che molti CIO definiscono un paradosso di visibilità: piattaforme sovradimensionate, costi d’ingestion e storage fuori controllo e un rumore di fondo operativo che diluisce i segnali di allarme davvero critici. Le stime di Gartner indicano che gli enti e le imprese che non riorganizzeranno le proprie strategie di investimento nella telemetria rischiano di incorrere in un overspending superiore al 40% entro il 2028.

Il quadro economico è ulteriormente complicato dalla rapida penetrazione delle funzionalità di AI all’interno delle observability platform. L’introduzione di strumenti di Gen AI e di componenti per il monitoraggio degli LLM risponde alla necessità di automatizzare l’analisi delle anomalie e velocizzare i tempi medi di risoluzione degli incidenti. Tuttavia, l’adozione di questi moduli introduce modelli di costo opachi e fortemente variabili. Il tracciamento delle chiamate LLM, fatturato tipicamente per singola richiesta o per token, crea spese difficilmente prevedibili quando applicato a flussi di lavoro complessi e agenti autonomi eseguiti su larga scala.

Il problema non risiede nel valore tecnico intrinseco dell’osservabilità — presidio fondamentale per la resilienza e la sicurezza dei servizi digitali — ma nella mancanza di un modello di governance capace di legare la spesa tecnologica all’impatto reale sul business.

Le decisioni d’acquisto sono state spesso guidate dalle metriche di market share dei vendor o dalla rincorsa a funzionalità avanzate prima ancora di aver consolidato le competenze interne necessarie a renderle operative. Il cambio di paradigma imposto alle IT Operation richiede quindi di abbandonare l’idea dell’osservabilità come mera commodity infrastrutturale, trasformandola in una disciplina governata da metriche di efficienza, granularità d’analisi differenziata e rigorosi criteri FinOps.

Allineare le capacità delle observability platform alla criticità di business

La causa primaria dell’esplosione dei costi e dell’inefficienza operativa risiede nell’incapacità di classificare i carichi di lavoro in base al loro reale valore strategico.

Monitorare l’intero patrimonio applicativo con lo stesso livello di profondità — applicando log a piena fedeltà, tracciamento distribuito continuo e metriche ad alta cardinalità su qualsiasi microservizio — genera una sproporzione ingiustificata tra la spesa sostenuta e il ritorno operativo ottenuto. Per interrompere questa tendenza, le IT Operation devono adottare una ripartizione rigorosa delle applicazioni in differenti livelli di criticità, associando a ciascun livello uno stack di osservabilità proporzionato.

Nelle architetture aziendali moderne, la gestione della telemetria può essere strutturata efficacemente su quattro livelli di servizio:

• Platinum (circa 5% del totale applicativo): comprende i sistemi mission-critical a tolleranza zero per il downtime, i cui malfunzionamenti generano un impatto finanziario o normativo immediato, come i moduli di pagamento, i motori di transazione core e i servizi di autenticazione. Per questo livello è richiesta un’osservabilità always-on con log a piena fedeltà, tracciamento distribuito non campionato e mappatura dinamica delle dipendenze.
• Gold (circa 10%-15% del totale applicativo): include le applicazioni mission-critical, la cui indisponibilità o riduzione delle prestazioni ha un impatto diretto sull’esperienza dei clienti e sulle attività core dell’organizzazione. Ne fanno parte, ad esempio, le API dei portali, i sistemi CRM e le piattaforme finanziarie. In questi casi l’osservabilità deve essere estesa e approfondita, con metriche e log granulari raccolti su tutti i componenti coinvolti.
• Silver (circa 35%-40% del totale applicativo): include i servizi interni di supporto (pipeline di reporting, ambienti di integrazione e CI/CD) la cui interruzione riduce la produttività senza bloccare direttamente il fatturato. L’approccio deve essere metrics-first: la raccolta di metriche infrastrutturali è continuativa, mentre i log vengono conservati prioritariamente per le condizioni di errore e il tracciamento distribuito viene attivato solo on-demand durante la gestione degli incidenti.
• Bronze (circa 40%-50% del totale applicativo): comprende i workload a bassa criticità, gli ambienti di sviluppo, test, sandbox e i job batch. L’osservabilità è limitata al monitoraggio base di host e container (disponibilità, memoria, CPU), con raccolta dei log circoscritta ai fallimenti fatali d’avvio e assenza di tracciamento distribuito.

Parallelamente alla classificazione delle applicazioni, la valutazione della piattaforma tecnologica deve seguire un modello architetturale a tre strati di funzionalità, utile a evitare l’acquisto di moduli complessi prima che le organizzazioni siano pronte a renderli operativi:

1. Core Layer: costituisce la base fondamentale dell’osservabilità ed è ormai prossimo allo status di commodity. Comprende le funzionalità essenziali di monitoraggio delle infrastrutture, gestione dei log, tracciamento dei container, rilevamento delle anomalie e supporto nativo ai protocolli standard come OpenTelemetry.
2. Specialized Layer: introduce capacità analitiche avanzate necessarie ad ambienti complessi e organizzazioni con pratiche mature di SRE (Site Reliability Engineering), una disciplina che applica i principi dell’ingegneria del software alla gestione dell’affidabilità e delle prestazioni dei servizi IT. Include il tracciamento distribuito, il continuous profiling, il supporto alla tecnologia eBPF (Extended Berkeley Packet Filter) per l’analisi a livello di kernel senza strumentazione del codice, la gestione degli SLO (Service Level Objective) e la Root Cause Analysis (RCA) automatizzata.
3. Differentiated Layer: rappresenta la frontiera più avanzata delle observability platform, rivolta a organizzazioni con esigenze complesse o volumi di dati imponenti. Comprende la decentralizzazione dello storage (BYOS/BYOC), le pipeline di trasformazione della telemetria, l’ottimizzazione dei costi FinOps, l’Agentic AI per le operations autonome e il monitoraggio specifico dei modelli LLM.

L’errore metodologico più frequente consiste nel valutare i vendor partendo dalle funzionalità per poi applicarle indiscriminatamente all’intero parco applicativo. Un’architettura efficiente impone invece di mappare i requisiti funzionali della piattaforma sull’effettiva criticità del servizio, riservando le capacità più avanzate e costose solo alle applicazioni di livello Platinum e Gold, e garantendo così un controllo rigoroso sul Total Cost of Ownership.

FinOps applicata alla telemetria

La crescita vertiginosa della spesa in osservabilità ha reso indispensabile l’estensione delle pratiche di FinOps alla gestione dei dati operativi.

Nei modelli architetturali tradizionali, i vendor SaaS di osservabilità associano in modo rigido l’elaborazione dei dati alla loro archiviazione, costringendo le aziende a pagare tariffe premium d’ingestion sia per le operazioni di ricerca ad alta velocità sia per la semplice conservazione a lungo termine dei log. Questa dipendenza strutturale si traduce in costi insostenibili quando si gestiscono volumi che superano il terabyte giornaliero.

La risposta a questo vincolo economico è il disaccoppiamento tra Compute e Storage, noto anche come approccio Bring Your Own Storage o Bring Your Own Cloud (Gartner, Key Functional Considerations to Define Your Observability Platform).

L’adozione dello storage disaccoppiato consente di ridurre i costi overhead di archiviazione tra il 60% e l’80% mantenendo un’elevata velocità di ricerca. I motori analitici delle observability platform moderne possono interrogare i dati direttamente nello storage a oggetti senza doverli preventivamente re-indicizzare all’interno del database proprietario del vendor, eliminando i costi di trasferimento di storage premium.

Un secondo pilastro dell’ingegneria FinOps applicata all’I&O è rappresentato dalle observability pipeline. Collocate tra le fonti di origine dei dati e le piattaforme di destinazione analitica, queste infrastrutture intermedie agiscono come un livello di controllo del traffico della telemetria. Consentono di:

• Filtrare e de-duplicare il dato telemetrico: eliminando log informativi ridondanti, alert ripetitivi e messaggi di diagnostica a basso valore prima che attraversino le API di ingestion a pagamento.
• Applicare il campionamento dinamico: differenziando i dati tra quelli ad altissimo valore (errori, eccezioni, transazioni critiche) da preservare al 100% e i dati di routine da campionare a percentuali ridotte.
• Mascherare i dati sensibili in real-time: garantendo la compliance alla privacy (GDPR, DORA) mediante l’oscuramento automatico delle PII (Personally Identifiable Information) e delle credenziali prima della trasmissione esterna.
• Standardizzare la telemetria tramite OpenTelemetry: la convergenza sul framework open source OTel ha trasformato il livello di raccolta dei dati in una commodity interscambiabile, svincolando le aziende dagli agenti proprietari dei singoli vendor e prevenendo il rischio di lock-in tecnologico.

Infine, le logiche FinOps richiedono di superare i modelli di fatturazione opachi legati alle licenze per utente o per host, promuovendo contratti basati sulla trasparenza dei consumi e sulla piena allocazione dei costi (cost chargeback/showback) alle singole unità aziendali o team di sviluppo. Tracciare il costo esatto generato da ogni microservizio in termini di ingestion e storage permette di responsabilizzare gli sviluppatori sulla qualità e la quantità dei log prodotti, trasformando l’osservabilità da costo indiretto a leva di efficienza operativa misurabile.

L’impatto di Agentic AI e LLM Observability

L’integrazione delle tecnologie di intelligenza artificiale nelle observability platform sta vivendo un’evoluzione fondamentale, segnando il passaggio dalle prime applicazioni di Gen AI a sistemi basati su Agentic AI.

Se nella fase iniziale la GenAI è stata impiegata prevalentemente come assistente conversazionale o copilota per sintetizzare log, generare query in linguaggio naturale e riassumere incidenti, la maturazione dell’Agentic AI introduce agenti autonomi in grado di operare con un elevato grado di indipendenza.

All’interno di guardrail definiti dalle policy aziendali, questi agenti analizzano autonomamente le anomalie, incrociano tracce e metriche distribuite ed eseguono azioni correttive concrete, come il riavvio di servizi compromessi o il ridimensionamento dinamico dell’infrastruttura, riducendo drasticamente i tempi di risoluzione.

Parallelamente all’adozione dell’AI come leva di automazione , l’adozione di LLM nelle applicazioni aziendali ha generato l’esigenza critica di una disciplina dedicata: la cosiddetta “LLM Observability“. Gli strumenti tradizionali di Application Performance Monitoring, progettati per tracciare flussi deterministici, si rivelano inadeguati di fronte al comportamento non deterministico delle architetture generative e degli agenti intelligenti. La LLM Observability estende le metriche standard introducendo indicatori specifici per la governance dei modelli in produzione:

• Valutazione delle prestazioni semantiche: tracciamento dei tassi di allucinazione, rilevamento della deriva del modello (model drift), analisi della tossicità e misurazione della qualità e pertinenza delle risposte rispetto ai prompt di origine.
• Tracciamento dei flussi agentici e MCP: monitoraggio delle catene di ragionamento, delle chiamate API intermedie e dell’interazione con server basati su Model Context Protocol (MCP), garantendo la tracciabilità e la verifica logica delle workflow complesse a più passaggi.
• Governance dei costi e delle risorse: misurazione puntuale del consumo dei token (input/output), della latenza per richiesta e del rispetto delle quote di utilizzo, elementi indispensabili per prevenire uscite di budget impreviste.

Il tracciamento dei carichi di lavoro basati su LLM introduce, tuttavia, importanti variabili economiche. La fatturazione basata sul numero di richieste monitorate e sui token processati espone le organizzazioni a costi variabili e difficilmente prevedibili. Quando un’applicazione scala o esegue workflow agentici articolati in cicli di chiamate ricorsive, il volume delle transazioni da monitorare si moltiplica rapidamente, causando un’impennata della spesa per l’osservabilità sproporzionata rispetto al valore operativo generato.

Per mitigare questo rischio ed evitare che l’AI si trasformi in una voce di spesa incontrollata, le IT Operation devono trattare l’Agentic AI come un investimento prioritario ma rigorosamente governato. L’adozione di queste capacità avanzate richiede la definizione di prassi FinOps dedicate e l’introduzione di metriche di valore specifiche per gli agenti, valutando il costo per singola attività completata, l’efficienza del contesto utilizzato e il reale contributo operativo fornito rispetto alle soluzioni di automazione tradizionali basate su regole o workflow standardizzati.

Le 5 observability platform da considerare

La selezione di una observability platform richiede un’analisi che superi la mera valutazione delle funzionalità di base, focalizzandosi su criteri quali il modello economico, la capacità di gestione della telemetria su larga scala, la maturità nelle funzionalità di Agentic AI e la flessibilità architetturale per prevenire il vendor lock-in.

Sulla base delle valutazioni comparative dei principali analisti di settore (Gartner, Magic Quadrant for Observability Platforms), emergono cinque soluzioni di riferimento, ciascuna caratterizzata da uno specifico posizionamento strategico.

Datadog

Datadog si posiziona come una delle observability platform più complete del mercato, coprendo l’osservabilità delle infrastrutture, delle applicazioni, dei dati e dei carichi di lavoro basati su AI. La soluzione si distingue per l’elevata capacità di consolidamento tecnologico, permettendo alle organizzazioni di sostituire molteplici strumenti all’interno di un’unica interfaccia (Gartner, Critical Capabilities for Observability Platforms).

L’introduzione di Bits AI SRE offre capacità avanzate d’indagine automatizzata degli incidenti, consentendo la correlazione automatica tra anomalie di runtime, commit di codice e timeline di deployment per ridurre il tempo medio di risoluzione. La piattaforma offre inoltre controlli per la gestione della telemetria, come la funzione Flex Logs, e opzioni di archiviazione flessibili (Bring Your Own Cloud) per limitare i costi di retention dei log.

Per quanto riguarda il pricing, la struttura di prezzo di Datadog è estremamente articolata: la fatturazione frammentata su metriche multiple (volume d’ingestion, indicizzazione, numero di host, container e invocazioni serverless) richiede un presidio FinOps continuo da parte degli organismi aziendali per evitare incrementi di spesa imprevisti su ambienti ad alta dinamicità.

Dynatrace

Dynatrace adotta un approccio orientato alle grandi organizzazioni e agli ambienti ad elevata complessità, basando la propria architettura sul data lakehouse Grail e sul motore di topologia in tempo reale Smartscape. La piattaforma si differenzia sul mercato per l’impiego di un’AI causale e deterministica, capace di tracciare le dipendenze software in modo automatico e individuare la causa radice degli incidenti con un grado di precisione superiore rispetto alle sole analisi statistiche.

L’evoluzione della piattaforma integra componenti di Dynatrace Intelligence, un framework agentico progettato per automatizzare le operazioni IT all’interno di confini di sicurezza e policy predefinite. Inoltre, la forte conformità ai requisiti di riservatezza dei dati e di sovranità digitale (DORA, GDPR) e la disponibilità di opzioni di deployment cloud sovrano rendono la soluzione particolarmente solida per i settori fortemente regolamentati, quali i servizi finanziari, la pubblica amministrazione e la sanità.

Di contro, l’adozione di Dynatrace comporta una curva di apprendimento impegnativa per i team operativi, richiedendo competenze specialistiche per sfruttare appieno le funzionalità avanzate, oltre a richiedere investimenti iniziali significativi che necessitano di una chiara giustificazione economica basata sul valore del servizio protetto.

Elastic

Elastic Observability costruisce la propria proposta di valore sulla flessibilità e sulla potenza analitica dell’Elastic Stack e della Search AI Platform. Disponibile sia in modalità SaaS gestita (Elastic Cloud e modello Serverless) sia in architetture self-hosted, la piattaforma consente di unificare i casi d’uso di osservabilità, ricerca enterprise e cybersecurity all’interno del medesimo archivio Datalake, ottimizzando il TCO aziendale.

La soluzione si caratterizza per il supporto nativo e completo allo standard OpenTelemetry, fornendo distribuzioni aziendali che semplificano la raccolta dei dati priva di agenti proprietari. Nel campo dell’AI, Elastic ha introdotto capacità di agentic observability e strumenti come l’Agent Builder per consentire ai team di ingegneria di sviluppare workflow d’indagine personalizzati.

Un elemento di attenzione risiede nella gestione della scalabilità degli indici: negli ambienti self-managed con volumi di dati imponenti, l’assenza di rigide policy aziendali sulla gestione del ciclo di vita dei dati (data tiering) può portare a un degrado delle prestazioni di ricerca e a un incremento imprevisto dei costi di storage e calcolo.

Grafana Labs

Grafana Labs sviluppa la propria offerta attorno a un ecosistema open source consolidato (Grafana Cloud, Loki per i log, Tempo per le tracce, Mimir per le metriche e Pyroscope per il profiling), rappresentando una scelta diffusa tra i team di platform engineering e gli ambienti containerizzati Kubernetes.

Il punto di forza risiede nella capacità di prevenire il lock-in tecnologico e nell’introduzione di funzionalità avanzate di contenimento della spesa come Adaptive Metrics e Adaptive Traces. Questi moduli analizzano in tempo reale l’utilizzo effettivo della telemetria, identificando e riducendo automaticamente le metriche e le tracce non interrogate dagli operatori per contenere i costi di ingestion. La presenza del Knowledge Graph consente inoltre di correlare segnali provenienti da backend differenti senza dover riorganizzare le dashboard esistenti.

La criticità principale riguarda la complessità architetturale: la gestione di backend separati per ciascun segnale di telemetria può richiedere competenze tecniche elevate e uno sforzo di manutenzione superiore rispetto alle observability platform basate su data model unificati, con il rischio di trasferire i costi dalla licenza software alla gestione operativa interna.

Chronosphere

Recentemente acquisita da Palo Alto Networks, Chronosphere nasce specificamente per rispondere alle esigenze delle architetture cloud-native ad altissima scala e complessità microservizionale. La piattaforma si focalizza sulla risoluzione delle inefficienze economiche legate alla gestione dei volumi massivi di metriche, log e tracce.

Il principale elemento differenziante è rappresentato dal proprio motore di ottimizzazione della telemetria nativo e dalle pipeline integrate, che consentono alle aziende di trasformare, aggregare e ridurre i volumi di dati prima dell’ingestion, offrendo un controllo preciso e prevedibile sulla spesa. L’architettura sfrutta modelli di IA basati su grafi di conoscenza temporali (Temporal Knowledge Graph) per guidare la ricerca della causa radice, limitando il rumore di fondo.

Di contro, Chronosphere presenta una focalizzazione prevalentemente orientata ad ambienti moderni e containerizzati, risultando meno adatta per le organizzazioni che richiedono il monitoraggio profondo di sistemi legacy complessi o applicazioni monolitiche tradizionali, dove soluzioni di APM di stampo classico mantengono una maggiore copertura funzionale.