ما هو الذكاء الاصطناعي لعمليات تكنولوجيا المعلومات؟

ما هو AIOps (الذكاء الاصطناعي لعمليات تكنولوجيا المعلومات)

إن حجم البيانات التي تولدها أنظمة تكنولوجيا المعلومات في الوقت الحاضر هائل، وبدون أدوات المراقبة والتحليل الذكية، يمكن أن يؤدي ذلك إلى ضياع الفرص والتنبيهات ووقت التوقف عن العمل باهظ الثمن. ومع ذلك، مع ظهور التعلم الآلي والبيانات الضخمة، ظهرت فئة جديدة من أدوات عمليات تكنولوجيا المعلومات تسمى AIOps.

يمكن تعريف AIOps على أنه التطبيق العملي للذكاء الاصطناعي لزيادة ودعم وأتمتة عمليات تكنولوجيا المعلومات. فهو يستفيد من التعلم الآلي ومعالجة اللغات الطبيعية والتحليلات لمراقبة وتحليل البيانات المعقدة في الوقت الفعلي، مما يساعد الفرق على اكتشاف المشكلات وحلها بسرعة.

باستخدام AIOps، يمكن لفرق العمليات التحكم في التعقيد الهائل وحجم البيانات الناتجة عن بيئات تكنولوجيا المعلومات الحديثة الخاصة بهم لمنع انقطاع الخدمة والحفاظ على وقت التشغيل وتحقيق ضمان الخدمة المستمر. يمكّن AIOps المؤسسات من العمل بالسرعة التي تتطلبها الشركات الحديثة وتقديم تجربة مستخدم رائعة.

ما هي الحاجة إلى AIOps؟

في مسح أجرته CA تكنولوجيزيعتقد معظم المشاركين أن AIOps هو مستقبل عمليات تكنولوجيا المعلومات، وأكثر من 80% من المؤسسات إما تخطط أو بدأت بالفعل في تنفيذ حلول AIOps. 

فيما يلي أهم خمسة أسباب وراء تزايد الحاجة إلى AIOps.

أصبحت التحليلات صعبة بسبب انتشار أدوات المراقبة.

إن استخدام أدوات مراقبة متباينة يجعل تحقيق الرؤية الكاملة عبر خدمة أو تطبيق المؤسسة أمرًا صعبًا. كما أنه يجعل من المستحيل تقريبًا ربط وتحليل مقاييس أداء التطبيقات المتعددة. 

يمكن أن تساعد AIOps في تقديم جزء أساسي واحد من التحليل عبر جميع المجالات، مما سيساعد المؤسسات على ضمان تجربة العملاء المثالية. يساعد AIOps على تقليل النتائج الإيجابية الخاطئة وبناء ارتباط التنبيه وتحديد الأسباب الجذرية دون الحاجة إلى استخدام التكنولوجيا لأدوات متعددة.

أصبح الحجم الهائل من التنبيهات خارج نطاق السيطرة.

مع وجود آلاف التنبيهات شهريًا في المتوسط ​​والتي يجب التعامل معها بشكل استباقي، فلا عجب أن الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي أصبحا الآن ضروريين. يمكن أن تساعد AIOps في تقليل تأثير المشكلات مثل اكتشاف المشكلات والتعاون عبر الفرق وارتباط التنبيهات عبر جميع الأدوات عن طريق تقليل وقت التوقف عن العمل والوقت المستغرق في تحليل هذه التنبيهات.

التحليل التنبئي مطلوب لتقديم تجربة مستخدم متميزة.

كل عمل تجاري اليوم يمثل تجربة مستخدم رديئة بعيدًا عن العميل المفقود. وبالنظر إلى هذا، فإن الأهمية التي توليها الشركات لضمان تجربة مستخدم استثنائية ليست مفاجئة. يعد تقديم تجربة مستخدم رائعة باستخدام التحليلات التنبؤية من بين أهم نتائج الأعمال، وعلى هذا النحو، تعد التحليلات التنبؤية أكثر قدرات AIOps المرغوبة.

فوائد متوقعة هائلة من AIOps

يعتقد العديد من متخصصي تكنولوجيا المعلومات أن AIOps ستقدم رؤى قابلة للتنفيذ للمساعدة في أتمتة وظائف عمليات تكنولوجيا المعلومات الشاملة وتحسينها. ويعتقدون أيضًا أن AIOps سيزيد من الكفاءة، ومعالجة أسرع، وتجربة مستخدم أفضل، ويقلل من التعقيد التشغيلي. يتم تحقيق ذلك في المقام الأول من خلال قدرات التشغيل الآلي لـ AIOps، بما في ذلك أتمتة تحليلات البيانات والرؤى التنبؤية عبر سلسلة الأدوات بأكملها. 

مستقبل عمليات تكنولوجيا المعلومات هو AIOps.

يجب على الشركات التي ترغب في البقاء والازدهار في الاقتصاد الرقمي اليوم أن تفكر في استخدام الذكاء الاصطناعي في عمليات تكنولوجيا المعلومات. مع تزايد تحديات مراقبة البيانات والتحليلات، ستلعب AIOps دورًا رئيسيًا في خلق كفاءات جديدة لفرق IT Ops. لقد حان الوقت لتقييم وتنفيذ الحلول المستندة إلى AIOps والتي توفر تجربة المستخدم المتميزة التي يتوقعها العملاء.

كيف يعمل AIOps وما هي مكوناته؟

يجب على المؤسسة نشر أداة AIOps لاستخراج الحد الأقصى من القيم كمنصة مستقلة تأخذ البيانات من جميع مصادر مراقبة تكنولوجيا المعلومات. يجب أن يتم تشغيل مثل هذه المنصة بواسطة خمس خوارزميات تعمل على أتمتة وتبسيط الأبعاد المهمة لمراقبة عمليات تكنولوجيا المعلومات.

• اختيار البيانات: أخذ كمية هائلة من البيانات المتكررة والمزعجة للغاية الناتجة عن بيئات تكنولوجيا المعلومات الحديثة وتصفية عناصر البيانات التي تشير إلى وجود مشكلة.
• تحديد النمط: ربط وإيجاد العلاقات بين عناصر البيانات المختارة وتجميعها لمزيد من التحليل.
• الإستنباط: تحديد الأسباب الرئيسية للمشكلات المتكررة حتى يمكن اتخاذ الإجراءات اللازمة. 
• التعاون: إخطار المشغلين والفرق ذات الصلة وتسهيل التعاون بينهم.
• الأتمتة: أتمتة الاستجابة والمعالجة لجعل الحلول أكثر دقة وسرعة.

تقوم حلول AIOps بتصفية التشويش والتكرار في مجموعة البيانات وتحديد البيانات ذات الصلة فقط. وهذا يقلل بشكل كبير من عدد التنبيهات التي يتعين على فريق العمليات التعامل معها ويزيل ازدواجية العمل. يتم بعد ذلك تجميع المعلومات ذات الصلة وربطها باستخدام معايير مختلفة مثل النص والوقت والطوبولوجيا. يكتشف AIOPS بعد ذلك الأنماط الموجودة في البيانات ويستنتج عناصر البيانات التي تمثل الأسباب وعناصر البيانات التي تمثل الأحداث. 

ترسل المنصة نتائج هذا التحليل إلى بيئة تعاون افتراضية حيث تكون جميع البيانات ذات الصلة في متناول جميع المشاركين في حل الحادث. يمكن للفريق الافتراضي بعد ذلك تحديد الحلول بسرعة واختيار الاستجابات الآلية لحل الحوادث بسرعة ودقة.

حالات استخدام AIOps

تحليل السبب الجذري

باستخدام AIOps، يمكن تحديد السبب الجذري للمشكلة، ويمكن اتخاذ التدابير المناسبة لحلها. من خلال تحديد سبب المشكلة، يمكن للفريق تجنب العمل غير الضروري المتعلق بمعالجة أعراض المشكلة بدلاً من المشكلة الأساسية. على سبيل المثال، يمكن لمنصات AIOps تتبع سبب انقطاع الشبكة، وإصلاحها على الفور، واتخاذ تدابير وقائية لمنع حدوث مشكلات مماثلة في المستقبل.

إكتشاف عيب خلقي

يمكن لأدوات AIOps فحص مجموعات البيانات الكبيرة واكتشاف نقاط البيانات غير النمطية. تعمل هذه القيم المتطرفة كإشارات تحدد الأحداث الإشكالية وتتنبأ بها، مثل خروقات البيانات، مما يسمح للشركات بتجنب العواقب المكلفة، مثل الغرامات التنظيمية، والعلاقات العامة السلبية، وانخفاض ثقة المستهلك.

مراقبة الأداء

تعمل AIOps كأداة مراقبة للبنية التحتية السحابية وأنظمة التخزين. يقدم تقارير عن مقاييس مثل الاستخدام والتوافر وأوقات الاستجابة. كما أنه يستخدم ارتباط الأحداث لتجميع المعلومات، مما يؤدي إلى استهلاك أفضل للمعلومات للمستخدمين.

تنبيه ذكي

يقوم AIOps بتصفية البيانات المهمة وربطها بالحوادث التي تمنع عواصف التنبيه من تأثيرات الدومينو - على سبيل المثال، يؤدي فشل أحد الأنظمة إلى إطلاق تنبيه، مما يؤثر على نظام آخر مما يؤدي أيضًا إلى إطلاق تنبيه.

الإصلاح الآلي

يساعد AIOps على أتمتة معالجة المشكلات المعروفة. بمجرد تحديد المشكلات، استنادًا إلى البيانات التاريخية من المشكلات السابقة، تقترح AIOps أفضل نهج لتسريع عملية المعالجة.

ما الفرق بين AIOps وMLOps؟

MLOps	AIOps
إنها مجموعة من الممارسات لتحسين التواصل والتعاون بين علماء البيانات ومحترفي العمليات.	إنه التطبيق العملي للذكاء الاصطناعي لتعزيز ودعم وأتمتة عمليات تكنولوجيا المعلومات.
يجمع هذا الانضباط التعلم الآلي وهندسة البيانات وDevOps للكشف عن طرق أسرع وأكثر فعالية لنشر نماذج التعلم الآلي.	فهو يجمع بين البيانات الضخمة والتعلم الآلي لأتمتة عمليات تكنولوجيا المعلومات.
من خلال التحقق من صحة مجموعة البيانات، ومراقبة التطبيقات، والتكرار، وتتبع التجارب، تتيح MLOps إمكانية إدخال النماذج بكفاءة إلى الإنتاج والتأكد من استمرارها في العمل بشكل موثوق.	تحدد أنظمة AIOps الأسباب الجذرية لحوادث تكنولوجيا المعلومات، وتكشف عن الحالات الشاذة، وتوفر حلولًا عالية الجودة تمكن فرق التكنولوجيا من العمل على إيجاد حل.

المراجع:

• https://www.gartner.com/en/information-technology/glossary/aiops-artificial-intelligence-operations
• https://www.moogsoft.com/resources/aiops/guide/everything-aiops/
• https://www.redhat.com/en/blog/6-benefits-aiops
• https://www.paloaltonetworks.com/cyberpedia/what-is-aiops
• https://docs.broadcom.com/doc/top-five-reasons-you-need-aiops#:~:text=AIOps%20makes%20complex%20automated%20decisions,before%20they%20become%20an%20issue
• https://www.bizops.com/blog/the-top-five-reasons-you-need-aiops
• https://newrelic.com/blog/best-practices/how-does-aiops-work
• https://www.bmc.com/learn/what-is-aiops.html#accordion-item-2
• https://www.ibm.com/cloud/learn/aiops
• https://www.appdynamics.com/aiops/aiops-use-cases
• https://www.veritone.com/blog/mlops-vs-aiops-important-differences-you-need-to-know/

<!–

->