Mať prehľad o dostupnosti a výkone IT systémov už nestačí. Dôležité je rozumieť tomu, čo sa v celom prostredí deje, ako spolu jednotlivé komponenty súvisia a čo je skutočnou príčinou problému. S nástupom AI agentov pribúda ďalšia otázka: z akých dát a akého kontextu budú vychádzať ich rozhodnutia?
Aj o tom bol Dynatrace Innovate Roadshow, ktorý sa 10. septembra 2026 konal v Amsterdame. Medzi účastníkmi boli aj naši kolegovia z Alanata, ktorí sledovali vývoj observability, automatizácie a agentnej AI priamo od expertov Dynatrace a organizácií, ktoré tieto technológie využívajú v praxi.
Z programu a diskusií vyplynuli tri témy, ktoré stoja za pozornosť aj mimo konferenčných sál.
Viac dát ešte neznamená lepší prehľad
Moderné IT prostredie produkuje veľké množstvo metrík, logov, trasovaní a udalostí. Samotné zbieranie ďalších dát však problém nerieši.
Hodnota observability spočíva najmä v schopnosti tieto informácie prepájať a ukázať ich v kontexte. Ak aplikácia spomalí alebo služba prestane fungovať, nestačí ďalší alert. IT tím potrebuje vedieť, kde problém vznikol, ktoré komponenty ovplyvnil a aký má dopad.
Práve týmto smerom sa dlhodobo vyvíja aj platforma Dynatrace – od monitorovania jednotlivých systémov k pohľadu na vzájomné závislosti naprieč aplikáciami, infraštruktúrou a digitálnymi službami.
Prečo je Dynatrace označovaný za lídra v oblasti observability?
Prečo je Dynatrace označovaný za lídra v oblasti observability?
AI agent potrebuje kontext, nielen prístup k dátam
S nástupom agentnej AI získava observabilita ďalší význam.
AI agent môže pomáhať analyzovať incidenty, hľadať ich príčiny či navrhovať ďalšie kroky. Kvalita takýchto rozhodnutí však závisí od informácií, ktoré má k dispozícii.
Ak má AI pomáhať pri prevádzke komplexného IT prostredia, potrebuje rozumieť tomu, čo sa v ňom deje a ako jednotlivé komponenty spolu súvisia. Observability dáta sa preto stávajú dôležitým zdrojom kontextu pre AI a automatizované rozhodovanie.
Nejde teda iba o otázku, čo dokáže AI agent urobiť, ale aj o to, na základe čoho sa rozhoduje.
Automatizovať má zmysel to, čomu rozumieme
Ďalším logickým krokom je automatizácia. Ak systém dokáže problém nielen zaznamenať, ale aj pochopiť jeho príčinu a súvislosti, časť následných krokov možno automatizovať.
Práve tu však záleží na kvalite vstupných informácií. Automatizácia bez dostatočného kontextu môže iba rýchlejšie vykonať nesprávne rozhodnutie.
Observabilita preto vytvára jeden zo základov pre postupný prechod od reaktívneho riešenia incidentov k prostrediu, v ktorom možno časť analýzy a prevádzkových úloh bezpečne podporiť automatizáciou.
Čo z Amsterdamu prinášame do praxe
Pre Alanata má účasť na podujatiach ako Dynatrace Innovate význam najmä vtedy, keď dokážeme nové poznatky preniesť do konkrétnych zákazníckych prostredí.
S technológiami Dynatrace pracujeme dlhodobo. Ako Dynatrace Master Partner pre Slovensko a Česko pomáhame zákazníkom s návrhom a implementáciou observability riešení, monitoringom a optimalizáciou IT systémov.
Naši experti preto sledujú vývoj platformy priamo pri zdroji. Začiatkom roka sa zúčastnili globálnej konferencie Dynatrace Perform 2026 v Las Vegas a v septembri pokračovali na Dynatrace Innovate v Amsterdame.
Nové možnosti technológie pritom neposudzujeme izolovane. Dôležité je, ako zapadnú do existujúcej architektúry, aký problém majú vyriešiť a akú hodnotu prinesú prevádzke.
Pretože pri observabilite napokon nejde o to mať viac dát. Ide o to vedieť z nich v správnom čase pochopiť, čo sa v IT prostredí skutočne deje – a na základe toho správne konať.
