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title: Perché l’Observability nel Finance è sempre più importante
description: L’observability nel finance permette di dedurre la salute interna di un sistema tramite i dati esterni prodotti. Scopri ostacoli e vantaggi dell'observability.
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# [Perché l’Observability nel Finance è sempre più importante](https://news.beta80group.it/perche-serve-lobservability-nelle-infrastrutture-finance)

 Scritto da [ICT SERVICES](https://news.beta80group.it/author/ict-services) | 27 gennaio 2021

L’**observability nel Finance **permette di **dedurre la salute interna e lo stato di un sistema osservando i dati esterni che produce**, solitamente raggruppati in **log, metriche e tracce**.

Ci siamo già occupati in precedenza del concetto di [observability ](https://news.beta80group.it/observability-che-cose-e-perche-e-il-futuro-del-monitoring)come evoluzione degli strumenti tradizionali di **monitoring**. Il monitoraggio, in altri termini, deve avvenire in maniera **proattiva**, al fine di evitare che l’insorgere di un problema coincida con l’impossibilità di usufruire di uno o più servizi. Per questo le organizzazioni devono adottare tecnologie che favoriscano l’observability al fine di **ridurre al minimo il tempo medio di risoluzione** o **MTTR (mean time to resolution**). In ambito finanziario, questo fabbisogno è dettato soprattutto da una domanda molto esigente da parte dei clienti. Poiché l’accesso ai servizi bancari e finanziari in generale avviene 24 ore su 24, 7 giorni su 7, le aspettative degli utenti non possono essere disattese, tenuto conto che **una cattiva customer experience incide molto di più di una customer experience positiva** sui livelli di engagement.

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## Observability nel Finance per la customer experience e i CFO

Non sono soltanto i clienti finali a guidare l’esigenza dell’observability nel Finance. Anche dall’interno delle stesse organizzazioni finanziarie oggi arriva una richiesta che proviene soprattutto da figure come quelle dei **CFO** (Chief Financial Officer). Come ha avuto modo di ricordare [recentemente Gartner](https://www.gartner.com/en/newsroom/press-releases/2020-02-27-gartner-identifies-ten-trends-cfos-must-understand-to-prepare-for-the-future-of-finance), sempre di più “gli stakeholder richiederanno l’**accesso in tempo reale ai dati finanziari e all’analisi avanzata**”. In altri termini, **poche ore di downtime possono costare milioni** in termini di perdite di ricavi sia quando un utente è impossibilitato a operare sul proprio conto corrente, tanto da spingerlo a cambiare banca, sia quando il C-Level di una società finanziaria non può attingere ai dati su cui basa le sue decisioni aziendali. Per garantire una **customer experience** all’altezza delle aspettative e assicurare ai decisori aziendali l’**accesso costante e ininterrotto ai critical data**, è necessario riuscire a osservare che cosa sta accadendo in qualsiasi punto di un sistema, per quanto complessa sia la sua architettura.

 

## La difficoltà dell’observability nel Finance e come porvi rimedio

La difficoltà dell’observability nel Finance deriva dalla **crescita esponenziale dei dati** sia negli endpoint sia nell’infrastruttura di base dell’architettura dei servizi finanziari. Man mano che l’hosting di rete si sposta verso i punti cloud o edge, la quantità di dati generati si moltiplica e il loro monitoraggio si complica soprattutto a causa del proliferare di componenti da osservare come i **microservizi**. Un ambiente eterogeneo rischia di rallentare la rilevazione degli incidenti prima che si ripercuotano sull’esperienza degli utenti finali. Le attività di **log management**, per esempio, devono essere svolte in streaming per essere in grado non solo di accorciare i tempi delle diagnosi, ma anche di introdurre **meccanismi di remediation** che anticipino l’insorgenza dei problemi. Nel caso dell’observability a supporto del Finance, perciò, la fase di **assessment**, quando **l’istituzione finanziaria si rivolge a un partner con competenze in materia**, deve servire a identificare gli **SLO** (**Service level objectives)** adatti da monitorare.

 

## La scelta degli SLO e l’automazione grazie all’intelligenza artificiale per migliorare l'observability

Gli SLO possono coincidere, per esempio, con i quattro elaborati nel metodo Google SRE (Site Reliability Engineering), cioè **latenza, traffico, errori e saturazione**. L’importante è che l’individuazione dei parametri sia associata a un modello efficace di alert. Proprio a motivo della complessità dell’ambiente da monitorare, l’observability nel Finance deve s**elezionare tra gli indicatori quelli davvero rilevanti a cui abbinare la generazione degli alert**. Oltre a vigilare affinché non ci sia un decadimento nell’esperienza del cliente, l’observability assolve a **funzioni di sicurezza supplementari** rispetto a qualsiasi altro settore economico. Si pensi a quelli inerenti la **fraud detection** che nel contesto del Fintech deve bloccare qualsiasi comportamento ritenuto anomalo prima che sia troppo tardi. Un compito possibile solo grazie all’**automazione** che i sistemi di observability nel Finance possono ottenere mediate il ricorso all’**intelligenza artificiale**. Non si può concepire, infatti, un’observability intesa come monitoraggio proattivo senza l’utilizzo di algoritmi di **machine learning** applicabili all’intero stack tecnologico della banca o dell’istituto finanziario posto sotto osservazione.

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