Observabilité : Dynatrace se rhabille en OS agentique

Des opérations manuelles à l’autonomie supervisée

Dans cette dynamique, cette semaine, Dynatrace a remanié sa plateforme d’observabilité. L’éditeur américain d’origine autrichienne dit ajouter ce qu’il décrit comme un système d’exploitation agentique, baptisé Dynatrace Intelligence. Il place sous cette marque un ensemble d’agents IA. Certains d’entre eux agissent comme des opérateurs qui supervisent les autres. Les agents spécialisés dans des domaines IT exécutent des flux de travail spécifiques, tels que la prévention et la résolution des problèmes, l’observabilité des activités et les opérations de sécurité.

L’objectif derrière le lancement de Dynatrace Intelligence est de passer « de l’alerte à l’action » en s’appuyant sur une autonomie supervisée par l’humain, avance Steve Tack, Chief Product Officer de Dynatrace, lors d’une présentation à la conférence Perform de l’éditeur cette semaine.

« Nos clients nous font régulièrement part d’un constat récurrent : “nous croulons sous les données, mais nous restons en quête d’actions concrètes” », déclare Steve Tack lors de sa présentation. « Vous possédez une multitude d’informations, mais ce sont invariablement les équipes humaines qui orchestrent leur mise en œuvre, et c’est précisément cette dynamique que nous souhaitons transformer ».

En coulisses, Dynatrace a également intégré les données de surveillance des utilisateurs réels (RUM) dans son entrepôt de données Grail et dans le graphe de connaissances Smartscape. Il a fusionné des interfaces distinctes pour différents hyperscalers dans un tableau de bord unique au sein de son application Clouds. Et il a peaufiné son interface développeur avec des vues directes sur l’infrastructure comme les bases de données associées à leurs applications dans les outils IDE comme VS Code ou Windsurf.

Selon Torsten Volk, analyste chez Omdia, une division d’Informa TechTarget [propriétaire du MagIT], la consolidation des données et de l’interface utilisateur est essentielle pour améliorer le contexte de l’agent d’IA.

« L’ingénierie contextuelle consiste à fournir au LLM tout le contexte et toutes les relations nécessaires pour prendre des décisions déterministes », explique Torsten Volk. « Le fait que tout soit regroupé dans une vue unique devrait être une évidence. Sinon, le contexte ne serait pas utile. Chaque source de contexte ajoutée par Dynatrace – qu’il s’agisse de données RUM, de relations CMDB ou de l’état des features flags – resserre la boucle et augmente la gamme de scénarios dans lesquels les agents peuvent fonctionner au moins de manière semi-autonome ».

Les couches de gouvernance des agents d’IA s’étendent et se chevauchent

Alors que les agents d’IA favorisent l’unification d’ensembles de données auparavant séparés pour créer un contexte cohérent pour l’automatisation, les lignes s’estompent entre les frontières historiques des différents éditeurs. Les acteurs tels que Dynatrace et Datadog ont commencé à étendre la quantité d’actions directes que leurs systèmes peuvent prendre dans les pipelines DevOps et l’infrastructure IT. Ils ne veulent plus se contenter de faire des rapports sur les performances et alerter sur les problèmes des SI.

Datadog et Dynatrace ont tous deux racheté des entreprises spécialisées dans la gestion des features flags qui élargissent encore ces « plateformes d’action », selon les termes d’Alois Reitbauer, stratège technologique en chef chez Dynatrace. Parallèlement, Snowflake, spécialiste de la gestion de données et de l’analytique, se dote de fonctions d’observabilité par le biais d’acquisitions.

Ce chevauchement croissant pourrait compliquer davantage la prise de décision des DSI. Dynatrace continue également à mettre l’accent sur les partenariats avec des fournisseurs tels qu’AWS, Google Cloud Platform et Microsoft Azure. En décembre, par exemple, il a dévoilé des intégrations avec AWS DevOps Agent et l’IDE agentique Kiro. Cette semaine, l’éditeur a ajouté des fonctionnalités de prévention automatisée des problèmes. Parmi celles-ci, des alertes personnalisables qui prennent en charge les charges de travail dans Azure Kubernetes Service et Microsoft Foundry.

Une autre extension prévue du partenariat avec ServiceNow inclura l’automatisation de la prévention des incidents, selon une présentation conjointe de Steve Tack et Pablo Stern, vice-président exécutif et directeur général des produits de flux de travail technologique chez ServiceNow.

« Il y a une fonctionnalité en cours de développement que j’adore. Nous l’appelons les contrôles prévol », évoque Pablo Stern lors de Perform. « Nous savons tous que le changement est l’une des principales causes de pannes, de problèmes et d’incidents », poursuit-il. « Et si nous disposions d’une meilleure intégration qui nous permette non seulement d’effectuer le changement, mais aussi de comprendre les risques et le rayon d’action de son impact, grâce à une intégration qui pourrait contribuer à réduire, voire à prévenir, les problèmes dans l’environnement ? Ce sont des choses que nous nous efforçons de mettre en place ».

Ces extensions de partenariat indiquent qu’il y a une limite à l’action directe de la plateforme, d’après Rob Strechay, analyste chez TheCube Research et Smuget Consulting.

« Dynatrace entend fournir une couche d’intelligence qui comprend le comportement du système en temps réel, la causalité et le risque, et détermine quand l’automatisation doit avoir lieu », souligne-t-il. « Il ne s’agit pas de contrôler tous les aspects d’un flux de travail agentique. Il n’y aura pas de plan de contrôle agentique unique. Celles qui s’intègrent et se focalisent feront partie des solutions best-of-breed ».