Il concetto di observability rappresenta l’evoluzione naturale degli strumenti di monitoring IT così come li abbiamo conosciuti finora. Non si tratta di una semplice moda tecnologica destinata a sostituire i tool tradizionali, ma di un approccio strategico che rende il monitoraggio realmente adatto ai nuovi ambienti architetturali delle imprese moderne. In un panorama dove cloud, container, microservizi e automazione definiscono la nuova normalità, l’observability diventa il punto di contatto tra monitoraggio tecnico, analisi dei dati e capacità predittiva.
Cos'è l’observability
Il termine nasce nella teoria matematica del controllo, dove definisce la capacità di dedurre gli stati interni di un sistema a partire dai suoi output esterni. Trasposto nel mondo IT, il concetto si traduce nella possibilità di comprendere e anticipare il comportamento dei sistemi digitali attraverso l’analisi di dati osservabili: log, metriche e tracing.
In pratica, l’observability consente di trasformare dati grezzi in insight strategici, offrendo una comprensione approfondita delle prestazioni e del comportamento dei componenti interni dell’infrastruttura. Questo permette ai team IT di passare da una logica reattiva a una proattiva e predittiva, dove gli incidenti vengono individuati e risolti prima che impattino sull’utente finale.
Come funziona l'observability
L’observability si fonda su tre pilastri fondamentali:
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Logs: rappresentano le registrazioni dettagliate degli eventi di sistema, indispensabili per individuare anomalie e tracciare i flussi applicativi.
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Metriche: valori numerici che descrivono lo stato del sistema (ad esempio CPU, traffico di rete, tempo di risposta, throughput).
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Tracing: tecnica che consente di seguire il percorso di una richiesta all’interno di un sistema distribuito, identificando colli di bottiglia e dipendenze.
L’integrazione coerente di questi tre elementi in un’unica piattaforma fornisce una visione completa e granulare dell’intero ecosistema IT. Quando arricchita da AI e machine learning, l’observability diventa capace non solo di rilevare problemi, ma anche di suggerire soluzioni o automatizzare la risposta.
Differenza tra observability e monitoring: cosa cambia nel futuro dell’IT
Il monitoring tradizionale si basa su soglie statiche e regole predefinite: registra ciò che accade, ma non spiega perché. L’observability, invece, permette di esplorare liberamente i dati per comprendere la causa profonda dei problemi, anche quando questi non sono stati previsti.
In altre parole, il monitoring risponde alla domanda “cosa è successo?”, mentre l’observability risponde a “perché è successo?” e “cosa potrebbe succedere?”.
Questa capacità predittiva è ciò che rende l’observability essenziale nel 2025, anno in cui le aziende operano in ambienti sempre più complessi, distribuiti e dinamici. L’obiettivo non è più reagire agli incidenti, ma prevenirli e mitigarli automaticamente grazie alla correlazione intelligente dei dati e all’analisi in tempo reale.
Strumenti e tecnologie che abilitano l’observability oggi
Oggi le piattaforme di observability si basano su un ecosistema di tecnologie avanzate che combinano standard aperti, automazione e intelligenza artificiale:
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OpenTelemetry: è lo standard open-source più diffuso per la raccolta e la normalizzazione dei dati di osservabilità (metriche, log e tracing) da sistemi diversi.
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AI e Machine Learning: consentono di individuare pattern ricorrenti, correlare eventi e rilevare anomalie invisibili all’occhio umano.
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AIOps: rappresenta l’evoluzione intelligente del monitoring, unendo AI e operations per intercettare e risolvere automaticamente i problemi IT, soprattutto in settori critici come il finance.
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APM (Application Performance Monitoring) e SIEM (Security Information and Event Management) evoluti: offrono una visibilità end-to-end su performance e sicurezza, integrando analytics avanzati e automazione.
L’adozione combinata di queste tecnologie consente alle aziende di raggiungere livelli di resilienza operativa senza precedenti, riducendo downtime e migliorando la customer experience.
Quali sono i vantaggi dell’observability
Le imprese che adottano una strategia di observability ottengono benefici misurabili:
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Troubleshooting più rapido e riduzione del Mean Time to Resolution (MTTR).
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Performance ottimizzate grazie a una visibilità continua sui colli di bottiglia.
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Manutenzione preventiva, basata su analisi predittive.
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Decisioni data-driven, supportate da insight accurati.
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Maggior tempo per l’innovazione e meno per la gestione delle emergenze operative.
L’observability diventa così una leva competitiva per accelerare i progetti di digital transformation, garantendo stabilità e scalabilità a infrastrutture sempre più complesse.
Sfide nell’adozione dell’observability e come superarle
La diffusione di cloud ibridi, container e architetture a microservizi ha reso il perimetro IT più agile ma anche più difficile da monitorare. Come evidenziato dagli Osservatori del Politecnico di Milano, la sfida principale del 2025 è “ottenere una visione olistica dei sistemi digitali distribuiti, capace di connettere infrastruttura, applicazioni e processi di business”.
L’observability risponde a questa esigenza fornendo un ecosistema integrato di dati e insight che riduce i tempi di risposta e migliora la resilienza operativa.
Perché i system integrator aiutano nell’observability
Implementare una soluzione di observability efficace non significa installare un software, ma costruire un ecosistema di strumenti integrati e interoperabili. I system integrator supportano le aziende nel:
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Selezionare e configurare i tool più adatti.
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Integrare le piattaforme con infrastrutture esistenti.
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Implementare metodologie DevOps e CI/CD osservabili by design.
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Abilitare un monitoraggio continuo lungo tutto il ciclo di vita del software.
Questo approccio end-to-end consente di trasformare l’observability in una vera competenza organizzativa.
Observability anche per sistemi poco osservabili
Non tutte le applicazioni nascono “osservabili”. In questi casi, i team IT possono:
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Identificare le metriche più significative.
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Utilizzare AI per correlare eventi e ridurre i falsi allarmi.
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Progettare architetture cloud-native che integrino la raccolta dei dati fin dalla fase di sviluppo.
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Adottare strumenti open-source e standardizzati come OpenTelemetry.
In questo modo, anche ambienti complessi e legacy possono diventare parte di una strategia di observability moderna e scalabile.
