AIOps (IT অপারেশনের জন্য কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা) কি? AIOps কেস ব্যবহার করে

AIOps কি (IT অপারেশনের জন্য কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা)

আইটি সিস্টেমগুলি আজকাল যে পরিমাণ ডেটা তৈরি করে তা অপ্রতিরোধ্য, এবং বুদ্ধিমান পর্যবেক্ষণ এবং বিশ্লেষণের সরঞ্জামগুলি ছাড়াই, এর ফলে সুযোগগুলি, সতর্কতা এবং ব্যয়বহুল ডাউনটাইম মিস হতে পারে৷ যাইহোক, মেশিন লার্নিং এবং বিগ ডেটার আবির্ভাবের সাথে, আইটি অপারেশন টুলের একটি নতুন বিভাগ আবির্ভূত হয়েছে যাকে বলা হয় এআইওএস.

AIOps কে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার ব্যবহারিক প্রয়োগ হিসাবে সংজ্ঞায়িত করা যেতে পারে আইটি প্রক্রিয়াগুলিকে বৃদ্ধি, সমর্থন এবং স্বয়ংক্রিয় করার জন্য। এটি মেশিন লার্নিং, ন্যাচারাল ল্যাঙ্গুয়েজ প্রসেসিং এবং অ্যানালিটিক্সের সাহায্য করে জটিল রিয়েল-টাইম ডেটা নিরীক্ষণ ও বিশ্লেষণ করতে, দলগুলিকে সমস্যাগুলি দ্রুত সনাক্ত করতে এবং সমাধান করতে সহায়তা করে৷

AIOps-এর সাহায্যে, Ops দলগুলি বিভ্রাট রোধ করতে, আপটাইম বজায় রাখতে এবং ক্রমাগত পরিষেবার নিশ্চয়তা অর্জন করতে তাদের আধুনিক IT পরিবেশের দ্বারা উৎপন্ন বিশাল জটিলতা এবং ডেটার পরিমাণকে নিয়ন্ত্রণ করতে পারে। AIOps প্রতিষ্ঠানগুলিকে আধুনিক ব্যবসার চাহিদা অনুযায়ী কাজ করতে এবং ব্যবহারকারীর একটি দুর্দান্ত অভিজ্ঞতা প্রদান করতে সক্ষম করে।

AIOps এর প্রয়োজন কি?

দ্বারা পরিচালিত একটি জরিপ মধ্যে সিএ টেকনোলজিস, বেশিরভাগ উত্তরদাতারা বিশ্বাস করেছিলেন যে AIOps হল IT অপারেশনের ভবিষ্যত, এবং 80% এরও বেশি সংস্থা হয় পরিকল্পনা করছে বা ইতিমধ্যে AIOps সমাধানগুলি বাস্তবায়ন শুরু করেছে। 

AIOps-এর প্রয়োজনীয়তা কেন বাড়ছে তার শীর্ষ পাঁচটি কারণ নিচে দেওয়া হল।

পর্যবেক্ষণ সরঞ্জামের বিস্তারের কারণে বিশ্লেষণ চ্যালেঞ্জিং হয়ে উঠেছে।

অসমান পর্যবেক্ষণ সরঞ্জাম ব্যবহার করে একটি এন্টারপ্রাইজ পরিষেবা বা অ্যাপ্লিকেশন জুড়ে সম্পূর্ণ দৃশ্যমানতা অর্জন করা কঠিন করে তোলে। এটি একাধিক অ্যাপ্লিকেশন কর্মক্ষমতা মেট্রিক্স পারস্পরিক সম্পর্ক এবং বিশ্লেষণ প্রায় অসম্ভব করে তোলে। 

AIOps সমস্ত ডোমেন জুড়ে বিশ্লেষণের একটি প্রাথমিক, একক ফলক প্রদান করতে সাহায্য করতে পারে, যা প্রতিষ্ঠানগুলিকে সর্বোত্তম গ্রাহক অভিজ্ঞতা নিশ্চিত করতে সাহায্য করবে। AIOps মিথ্যা ইতিবাচকতা কমাতে সাহায্য করে, সতর্কতা সম্পর্ক তৈরি করতে এবং প্রযুক্তিকে একাধিক টুলে না গিয়ে মূল কারণ চিহ্নিত করতে সাহায্য করে।

সতর্কতার নিছক পরিমাণ নিয়ন্ত্রণের বাইরে চলে যাচ্ছে।

গড়ে প্রতি মাসে হাজার হাজার সতর্কতার সাথে যা সক্রিয়ভাবে মোকাবেলা করতে হবে, এতে অবাক হওয়ার কিছু নেই যে AI এবং মেশিন লার্নিং এখন প্রয়োজনীয় হয়ে উঠছে। AIOps এই সতর্কতাগুলি বিশ্লেষণ করার জন্য ডাউনটাইম এবং সময় কমিয়ে সমস্ত সরঞ্জাম জুড়ে সমস্যা সনাক্তকরণ, দলগুলির মধ্যে সহযোগিতা এবং সতর্কতা পারস্পরিক সম্পর্কের মতো সমস্যার প্রভাব কমাতে সাহায্য করতে পারে।

একটি উচ্চতর ব্যবহারকারীর অভিজ্ঞতা প্রদানের জন্য ভবিষ্যদ্বাণীমূলক বিশ্লেষণ প্রয়োজন।

প্রতিটি ব্যবসা আজ একটি হারানো গ্রাহক থেকে দূরে একটি খারাপ ব্যবহারকারীর অভিজ্ঞতা. এটি বিবেচনা করে, একটি ব্যতিক্রমী ব্যবহারকারীর অভিজ্ঞতা নিশ্চিত করার জন্য কোম্পানিগুলি যে প্রিমিয়াম রাখে তা আশ্চর্যজনক নয়। ভবিষ্যদ্বাণীমূলক বিশ্লেষণের সাথে একটি দুর্দান্ত ব্যবহারকারীর অভিজ্ঞতা প্রদান করা সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ ব্যবসায়িক ফলাফলগুলির মধ্যে একটি, এবং যেমন, ভবিষ্যদ্বাণীমূলক বিশ্লেষণ হল AIOps ক্ষমতার সর্বাধিক চাওয়া।

AIOps এর প্রচুর প্রত্যাশিত সুবিধা

অসংখ্য আইটি পেশাদাররা বিশ্বাস করেন যে AIOps সামগ্রিক আইটি অপারেশন ফাংশনগুলিকে স্বয়ংক্রিয় এবং উন্নত করতে সহায়তা করার জন্য কার্যকর অন্তর্দৃষ্টি প্রদান করবে। তারা আরও মনে করে যে AIOps দক্ষতা বাড়াবে, দ্রুত প্রতিকার, আরও ভালো ব্যবহারকারীর অভিজ্ঞতা এবং অপারেশনাল জটিলতা কমিয়ে দেবে। এটি প্রাথমিকভাবে AIOps-এর অটোমেশন ক্ষমতার মাধ্যমে অর্জন করা হয়, যার মধ্যে স্বয়ংক্রিয় ডেটা বিশ্লেষণ এবং সমগ্র টুলচেন জুড়ে ভবিষ্যদ্বাণীমূলক অন্তর্দৃষ্টি অন্তর্ভুক্ত। 

আইটি অপারেশনের ভবিষ্যত হল AIOps।

যে ব্যবসাগুলো আজকের ডিজিটাল অর্থনীতিতে টিকে থাকতে এবং উন্নতি করতে চায় তাদের অবশ্যই আইটি অপারেশনে AI ব্যবহার করার কথা বিবেচনা করতে হবে। ক্রমবর্ধমান ডেটা মনিটরিং এবং বিশ্লেষণের চ্যালেঞ্জের সাথে, AIOps IT Ops টিমের জন্য নতুন দক্ষতা তৈরিতে মূল ভূমিকা পালন করবে। এখন AIOps-ভিত্তিক সমাধানগুলি মূল্যায়ন এবং প্রয়োগ করার সময় যা গ্রাহকদের প্রত্যাশা করে এমন উচ্চতর ব্যবহারকারীর অভিজ্ঞতা প্রদান করে।

AIOps কীভাবে কাজ করে এবং এর উপাদানগুলি কী কী?

একটি স্বাধীন প্ল্যাটফর্ম হিসাবে সর্বাধিক মানগুলি বের করার জন্য একটি সংস্থার একটি AIOps সরঞ্জাম স্থাপন করা উচিত যা সমস্ত IT পর্যবেক্ষণ উত্স থেকে ডেটা নেয়। এই ধরনের একটি প্ল্যাটফর্ম পাঁচটি অ্যালগরিদম দ্বারা চালিত হওয়া উচিত যা আইটি অপারেশন পর্যবেক্ষণের সমালোচনামূলক মাত্রাগুলি স্বয়ংক্রিয় এবং প্রবাহিত করে।

• ডেটা নির্বাচন: আধুনিক আইটি পরিবেশ দ্বারা উত্পন্ন প্রচুর পরিমাণে অপ্রয়োজনীয় এবং কোলাহলপূর্ণ ডেটা নেওয়া এবং ডেটা উপাদানগুলিকে ফিল্টার করা যা একটি সমস্যা নির্দেশ করে।
• প্যাটার্ন শনাক্তকরণ: নির্বাচিত ডেটা উপাদানগুলির মধ্যে সম্পর্ক স্থাপন এবং সন্ধান করা এবং আরও বিশ্লেষণের জন্য তাদের গোষ্ঠীবদ্ধ করা।
• অনুমান: পুনরাবৃত্ত সমস্যাগুলির প্রধান কারণগুলি চিহ্নিত করা যাতে ব্যবস্থা নেওয়া যেতে পারে। 
• সম্পৃক্ততা: প্রাসঙ্গিক অপারেটর এবং দলগুলিকে অবহিত করা এবং তাদের মধ্যে সহযোগিতার সুবিধা প্রদান করা।
• অটোমেশন: সমাধানগুলিকে আরও সুনির্দিষ্ট এবং দ্রুত করতে স্বয়ংক্রিয় প্রতিক্রিয়া এবং প্রতিকার।

AIOps সমাধানগুলি ডেটাসেটের মধ্যে শব্দ এবং নকল ফিল্টার করে এবং শুধুমাত্র প্রাসঙ্গিক ডেটা নির্বাচন করে। এটি অপারেশন টিমের সাথে মোকাবিলা করতে থাকা সতর্কতার সংখ্যাকে ব্যাপকভাবে হ্রাস করে এবং কাজের অনুলিপি দূর করে। প্রাসঙ্গিক তথ্য তারপর টেক্সট, সময়, এবং টপোলজির মতো বিভিন্ন মানদণ্ড ব্যবহার করে গোষ্ঠীবদ্ধ এবং সম্পর্কযুক্ত করা হয়। AIOPS তারপরে ডেটাতে প্যাটার্নগুলি আবিষ্কার করে এবং কোন ডেটা আইটেমগুলি কারণগুলিকে প্রতিনিধিত্ব করে এবং কোন ডেটা আইটেমগুলি ঘটনাগুলিকে প্রতিনিধিত্ব করে তা অনুমান করে৷ 

প্ল্যাটফর্মটি এই বিশ্লেষণের ফলাফলগুলিকে একটি ভার্চুয়াল সহযোগিতা পরিবেশে পাঠায় যেখানে সমস্ত প্রাসঙ্গিক ডেটা ঘটনার সমাধানে জড়িত প্রত্যেকের কাছে অ্যাক্সেসযোগ্য। ভার্চুয়াল দল দ্রুত সমাধানগুলি নির্ধারণ করতে পারে এবং ঘটনাগুলি দ্রুত এবং সঠিকভাবে সমাধান করতে স্বয়ংক্রিয় প্রতিক্রিয়াগুলি বেছে নিতে পারে।

AIOps কেস ব্যবহার করে

রুট কারণ বিশ্লেষণ

AIOps-এর সাহায্যে একটি সমস্যার মূল কারণ নির্ধারণ করা যেতে পারে এবং এটি সমাধানের জন্য উপযুক্ত ব্যবস্থা নেওয়া যেতে পারে। সমস্যার কারণ চিহ্নিত করে, দলটি মূল সমস্যার পরিবর্তে সমস্যার লক্ষণগুলির চিকিত্সার সাথে জড়িত অপ্রয়োজনীয় কাজ এড়াতে পারে। উদাহরণস্বরূপ, AIOps প্ল্যাটফর্মগুলি নেটওয়ার্ক বিভ্রাটের কারণ ট্র্যাক করতে পারে, অবিলম্বে সেগুলি ঠিক করতে পারে এবং ভবিষ্যতে অনুরূপ সমস্যাগুলি প্রতিরোধ করতে সুরক্ষামূলক ব্যবস্থা নিতে পারে।

অসাধারণ সনাক্তকরণ

AIOps সরঞ্জামগুলি বড় ডেটাসেটগুলি স্ক্যান করতে পারে এবং অ্যাটিপিকাল ডেটা পয়েন্টগুলি আবিষ্কার করতে পারে। এই আউটলায়ারগুলি সংকেত হিসাবে কাজ করে যা সমস্যাযুক্ত ঘটনাগুলি সনাক্ত করে এবং ভবিষ্যদ্বাণী করে, যেমন ডেটা লঙ্ঘন, ব্যবসাগুলিকে ব্যয়বহুল পরিণতিগুলি এড়াতে দেয়, যেমন নিয়ন্ত্রক জরিমানা, নেতিবাচক পিআর এবং ভোক্তা আস্থা হ্রাস।

কর্মক্ষমতা নিরীক্ষণ

AIOps ক্লাউড অবকাঠামো এবং স্টোরেজ সিস্টেমের জন্য একটি পর্যবেক্ষণ টুল হিসাবে কাজ করে। এটি ব্যবহার, প্রাপ্যতা এবং প্রতিক্রিয়ার সময়গুলির মতো মেট্রিকগুলির উপর রিপোর্ট করে৷ এটি সামগ্রিক তথ্যের সাথে ইভেন্ট পারস্পরিক সম্পর্ক ব্যবহার করে, যা ব্যবহারকারীদের জন্য আরও ভাল তথ্য খরচের দিকে পরিচালিত করে।

বুদ্ধিমান সতর্কতা

AIOps ফিল্টার করে এবং ডোমিনো প্রভাব থেকে সতর্কতা ঝড়কে প্রতিরোধ করে এমন ঘটনাগুলির মধ্যে অর্থপূর্ণ ডেটা সম্পর্কিত করে- উদাহরণস্বরূপ, একটি সিস্টেমে ব্যর্থতা একটি সতর্কতা ট্রিগার করে, অন্য সিস্টেমকে প্রভাবিত করে যা একটি সতর্কতাকেও ট্রিগার করে।

স্বয়ংক্রিয় প্রতিকার

AIOps পরিচিত সমস্যাগুলির জন্য স্বয়ংক্রিয় প্রতিকারে সহায়তা করে। অতীতের সমস্যাগুলির ঐতিহাসিক তথ্যের ভিত্তিতে সমস্যাগুলি চিহ্নিত হয়ে গেলে, AIOps প্রতিকার ত্বরান্বিত করার সর্বোত্তম পদ্ধতির পরামর্শ দেয়।

AIOps এবং MLOps এর মধ্যে পার্থক্য কি?

এমএলওএস	এআইওএস
এটি ডেটা বিজ্ঞানী এবং অপারেশন পেশাদারদের মধ্যে আরও ভাল যোগাযোগ এবং সহযোগিতার জন্য অনুশীলনের একটি সেট।	এটি আইটি প্রক্রিয়াগুলিকে বৃদ্ধি, সমর্থন এবং স্বয়ংক্রিয় করার জন্য কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার ব্যবহারিক প্রয়োগ।
এই শৃঙ্খলা একত্রিত হয় মেশিন লার্নিং, ডেটা ইঞ্জিনিয়ারিং এবং DevOps মেশিন লার্নিং মডেল স্থাপনের দ্রুত এবং আরো কার্যকর উপায় উদ্ঘাটন করতে।	এটি আইটি অপারেশন স্বয়ংক্রিয় করতে বড় ডেটা এবং মেশিন লার্নিংকে একত্রিত করে।
ডেটাসেট যাচাইকরণ, অ্যাপ্লিকেশন পর্যবেক্ষণ, পুনরুত্পাদনযোগ্যতা এবং পরীক্ষা ট্র্যাকিংয়ের মাধ্যমে, MLOps দক্ষতার সাথে মডেলগুলিকে উৎপাদনে আনা এবং তারা নির্ভরযোগ্যভাবে কাজ চালিয়ে যাওয়া নিশ্চিত করে।	AIOps সিস্টেমগুলি আইটি ঘটনার মূল কারণগুলি সনাক্ত করে, অসঙ্গতিগুলি সনাক্ত করে এবং উচ্চ-মানের সমাধান প্রদান করে যা প্রযুক্তি দলগুলিকে একটি রেজোলিউশনের দিকে কাজ করতে সক্ষম করে।

তথ্যসূত্র:

• 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/

<!–

->