量化 AI 驱动型可观测性的价值

组织在三年期间实现了 243% 的 ROI 并节省了 120 万美元

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在当今复杂的分布式 IT 环境中,传统监测已经无法满足需求。旧有工具通常仅能提供有关组织整个技术堆栈的有限可见性,而且通常代价高昂,这造成的结果就是选择性监测。因此,很多公司都意识到他们需要以合理的价格获得真正的端到端可观测性,从而消除盲点并改善整个生态系统的可见性。具体而言,组织正在寻找能够利用 AI 从数据中提取洞见并连点成面的工具——从而帮助团队更快地协作、创新并解决问题。

量化收益、成本和风险

那么,对于 AI 驱动型全堆栈可观测性,客户和行业领先的分析师是如何看待的呢?网站可靠性工程师、开发人员、业务线乃至最终客户通过这些工具收获了哪些类型的收益呢?还有,可观测性工具的买家如何展示他们通过这项投资所实现的 ROI(投资回报率)呢?

为了更好地理解与这项投资相关的收益、成本和风险,Elastic® 委托 Forrester 提供一份商业价值分析,以便理解在 Elastic 可观测性上的投资能够实现的财务影响。Forrester Consulting 对五家组织的七名代表进行了访谈,这五家组织都实施过 Elastic 自有的 AI 驱动型可观测性解决方案。对于此次研究,Forrester 将受访者的体验汇总到一起,并且将结果整合到了一家复合式组织中——一家有 1,000 万顾客、每年营收为 10 亿美元的在线服务组织。

主要研究结果

基于在访谈中获得的信息,Forrester 针对那些投资于 Elastic 可观测性的组织构建了一个 Total Economic Impact™(总体经济影响)框架。浮现出了很多重大收益,例如:

  • 由于采用 AI 驱动型可观测性,实现了 243% 的 ROI
  • 花在监测和解决事件上的时间减少了 85% 
  • 数据分析师的效率提高了 90%
  • 由于客户保留率提高,两年期间利润额外增加了 200 万美元
  • 由于基础架构得到优化,三年期间节省了 120 万美元
  • 由于能够统一管理数据访问权限,改善了员工间的协作
  • 由于客户体验得到了改善,客户保留率实现了提升

该研究显示,通过部署统一的全堆栈可观测性平台,组织在降低成本并推动效率提升的同时,还能获得有关整个生态系统的更大可见性。有意向了解更多信息?阅读研究报告

本博文所描述的任何特性或功能的发布及上市时间均由 Elastic 自行决定。当前尚未发布的任何功能或特性可能无法按时提供或根本不会提供。