Waarom observability de basis is van digitale veerkracht
In dit artikel:
Volgens onderzoek verwacht 42% van de bedrijven een incident dat wordt veroorzaakt door een leverancier — bijvoorbeeld door een verkeerd ingestelde update of een kwetsbaarheid in een derdepartij-agent die binnen minuten kettingreacties veroorzaakt. Vaak ontbreekt het teams daarna aan eenduidige informatie om snel de juiste oorzaak vast te stellen, wat leidt tot frustratie, hoge kosten en lange herstelperiodes. Daarom is inzicht in de volledige digitale supply chain essentieel.
Traditionele monitoring schiet tekort: data ligt versnipperd en organisaties werken in silo’s, waardoor fouten moeilijk te detecteren of te analyseren zijn. Moderne IT-landschappen zijn bovendien veel complexer geworden: cloud-native toepassingen, multi-cloudomgevingen, talloze API’s en externe diensten en de opkomst van AI maken het lastiger risico’s, prestaties en stabiliteit op schaal te beheersen. Daarom pleit de bijdrage voor end-to-end observability die AI inzet om een uniform, compleet beeld van systemen te bieden.
Praktische voordelen van realtime, AI-gedreven observability zijn onder meer vroege detectie van afwijkingen voordat ze tot uitval leiden, sneller vaststellen van de root cause in gedistribueerde systemen en het automatisch uitvoeren van responsacties om de mean time to resolution (MTTR) te verkorten. Dat levert niet alleen stabielere operaties op, maar geeft teams ook het vertrouwen om te blijven innoveren zonder de betrouwbaarheid van systemen te ondermijnen. Observability krijgt daardoor een strategische rol buiten IT en DevOps; het is cruciaal voor risicobeheer, uptime en digitaal vertrouwen.
Het opbouwen van veerkracht vraagt zowel technische als culturele veranderingen: gedeelde verantwoordelijkheid binnen teams en moderne uitrolstrategieën zoals canary releases, blue/green rollouts en feature flags. Deze aanpak werkt alleen met directe, begrijpelijke feedback zodat teams tijdig weten wat er gebeurt en welke acties nodig zijn voordat klanten iets merken.
Specifiek bij agentic AI — autonome systemen die zelfstandig handelingen uitvoeren, workflows starten of zelfs code implementeren — ontstaan nieuwe risico’s. Een verkeerd geconfigureerde agent of kwaadaardige prompt kan grote downstream-effecten hebben. Realtime observability helpt niet alleen monitoren wat agents doen, maar ook begrijpen waarom ze zo handelen en wanneer moet worden ingegrepen.
Leiders die technologie en agentic AI omarmen moeten tegelijkertijd de grotere risicoblootstelling en compliance-eisen onderkennen en overstappen van reactief naar proactief beheer. Investeren in realtime, AI-gedreven observability maakt geautomatiseerde, nauwkeurige respons mogelijk en legt volgens de auteur de basis voor vertrouwen, flexibiliteit en duurzame innovatie. Dit is een ingezonden bijdrage van Dynatrace.