Onelogic DRH
La diagnostica diventa un asset.
Una piattaforma che cambia il modo in cui un'organizzazione affronta gli incidenti software: meno tempo perso, conoscenza che si capitalizza, reattività più alta verso i clienti.
Quando un servizio in produzione genera un problema, le evidenze — log, payload, stato dell'applicazione — sono sparse, effimere, difficili da rimettere insieme. DRH le confeziona in un formato portabile, compresso, cifrato e documentato (.cdpkg), le porta in un hub centrale e le rende ricercabili. Su quel materiale una Knowledge Base alimentata dall'AI accumula i pattern già visti e suggerisce soluzioni la volta successiva.
Più servizi, meno visibilità: il paradosso dei microservizi.
Più i sistemi diventano distribuiti, più la diagnosi degli incidenti si fa lenta e costosa. Tre sintomi ricorrenti, una causa comune: la conoscenza diagnostica resta sparsa, non condivisa, non riusabile.
Dati dispersi
Log, payload e stato dell'applicazione vivono su sistemi diversi, in formati diversi, con regole d'accesso diverse. Rimettere insieme il quadro di un singolo incidente è un lavoro manuale.
Contesto spezzato
I TraceId si perdono nel passaggio tra servizi. Vedere una transazione di business dall'inizio alla fine diventa difficile, anche quando i singoli passaggi sono osservabili.
Conoscenza che evapora
I tempi di diagnosi si allungano. Ogni volta si parte da zero: lo stesso problema, già risolto in passato, viene riaffrontato come fosse nuovo. Le soluzioni restano nella testa di chi le ha trovate. Quasi sempre uno sviluppatore, strappato dal proprio lavoro perché il supporto non ha gli strumenti per diagnosticare in autonomia.
Una piattaforma, più contesti d'uso.
Lo stesso patrimonio diagnostico genera valore in modi diversi a seconda di chi lo adotta — e di come lo adotta.
Sviluppo software
Il team che costruisce il prodotto smette di essere il collo di bottiglia di ogni diagnosi non triviale. Il contesto necessario per capire un incidente è disponibile a chi lo gestisce in prima battuta. Chi sviluppa torna a sviluppare. La conoscenza sui pattern di errore resta nella piattaforma, non nella testa dei singoli.
Gestione di sistemi in produzione
Chi mantiene applicazioni mission-critical — interne o di clienti — riduce i tempi di risoluzione e abbassa la dipendenza dalle singole persone esperte. La curva di apprendimento dei nuovi membri del team si accorcia: la storia degli incidenti, con risoluzioni e pattern, è interrogabile.
Supporto al cliente finale
Chi eroga assistenza guadagna in reattività e — soprattutto — in autonomia diagnostica. Con il pacchetto diagnostico in mano e la Knowledge Base che suggerisce pattern già visti, il primo e il secondo livello di supporto risolvono buona parte degli incidenti. Senza coinvolgere il team di sviluppo. Il valore percepito dal cliente cresce; chi costruisce il prodotto resta libero di costruire.
Prodotto e offerta
DRH può essere incluso come modulo di osservabilità nei progetti che proponi al cliente, oppure erogato come servizio SaaS dedicato. Una capacità di diagnostica avanzata diventa parte di ciò che vendi — non un dettaglio implementativo invisibile, ma un vantaggio descrivibile.
Diagnostica progettata, non auto-catturata.
Lo sviluppatore decide quali informazioni di dominio esporre. DRH le raccoglie, le indicizza, le mette a disposizione di chi deve analizzare un incidente — e impara dalle risoluzioni precedenti.
Perché non basta l'auto-instrumentation
Gli strumenti di auto-instrumentation catturano grandi volumi di dati di infrastruttura — CPU, memoria, latenze, chiamate di rete — senza contesto di business. Per la maggior parte degli incidenti reali è il dominio applicativo a contare: quale operazione si stava svolgendo, su quale entità, con quali parametri. DRH parte da lì.
Per ogni evento — un errore, un'anomalia di prestazioni, un trace specifico — DRH produce un pacchetto autonomo. Dentro c'è tutto ciò che serve all'analisi: log, payload applicativi, stato del sistema, traits di dominio, metadati. Il pacchetto (formato .cdpkg) è trasferibile, archiviabile, analizzabile anche fuori connessione.
Raccolta da applicazioni federate
Quando un incidente attraversa più servizi, DRH interroga ognuno e raccoglie le evidenze in un unico pacchetto. La correlazione fra trace e identificativi viene ricostruita automaticamente. Niente più copia/incolla tra finestre di log diverse.
Ricerca su dati di dominio
Non solo log e messaggi d'errore: anche i payload applicativi (JSON, XML, CSV) diventano ricercabili a testo pieno. Cercare "tutti gli ordini sopra una certa soglia con stato di errore negli ultimi sette giorni" è una query, non un esercizio di estrazione manuale.
Design intenzionale
Lo sviluppatore sceglie cosa esporre con un kit dedicato: traits semantici (identificativo del tenant, della transazione, tipo di operazione), dataset di stato, regole di correlazione. È un costo iniziale in cambio di un payoff cumulativo: i dati raccolti sono quelli che servono davvero.
Knowledge Base alimentata dall'AI
Ogni incidente analizzato lascia traccia: i pattern di errore, le root cause individuate, le soluzioni applicate. Un agente AI li indicizza e li propone come riferimento sui nuovi casi, con citazione dei pacchetti originali. La conoscenza non resta nei singoli — diventa interrogabile.
Domanda
Cosa è successo nel TraceId T1?
Risposta
Pattern noto rilevato (confidenza 94 percento): errore di validazione IBAN nel modulo di anagrafica clienti. Suggerimento estratto da un caso precedente: verificare la sincronizzazione dell'identificativo del tenant. Riferimenti: pacchetti 7a3c, b21f.
Adozione progressiva, senza rotture.
DRH si attiva in tre fasi cumulative. Si comincia con un perimetro minimo che non richiede l'apertura di porte di rete; si aggiungono progressivamente le capacità più avanzate man mano che il contesto del cliente lo permette.
Acquisizione offline
Dal punto di vista del cliente non cambia nulla. Una CLI dedicata raccoglie i pacchetti diagnostici direttamente sulle macchine dove vivono le applicazioni e li trasferisce in modo controllato. Nessuna porta di rete da aprire, nessun nuovo accesso da concedere — adatta anche ai contesti più vincolati su sicurezza e compliance, come quelli bancari o sanitari.
Hub centralizzato online
Le applicazioni espongono endpoint diagnostici dedicati. DRH interroga, correla, materializza i pacchetti in un hub unico. Il viewer mostra log, payload e traits in un'interfaccia comune, attraversabile per trace, per progetto, per applicazione.
Knowledge Base e suggerimenti AI
Si attiva la pipeline che indicizza i pattern di errore e li propone come riferimento sui nuovi incidenti. L'agente diventa contestuale sui singoli pacchetti e capace di interrogare l'intero corpus. Da qui il valore inizia a capitalizzarsi: ogni nuovo incidente analizzato alimenta i successivi.
DRH a fianco dei sistemi APM tradizionali, non al loro posto.
Strumenti come Datadog, Dynatrace o New Relic risolvono il monitoring di infrastruttura. DRH è progettato per il livello sopra: la diagnosi degli incidenti che richiede contesto di dominio. Sulle dimensioni che contano per quel problema, le scelte sono diverse.
Parliamone.
Per il tuo team. Per i clienti che servi. Come modulo da includere in un'offerta. Il modo migliore per capire se DRH fa al caso tuo è raccontarci il contesto. Se ha senso, un proof of concept di poche settimane è la naturale prosecuzione.