Τι είναι το AIOps (Τεχνητή Νοημοσύνη για λειτουργίες πληροφορικής); Περιπτώσεις χρήσης AIOps

Τι είναι το AIOps (τεχνητή νοημοσύνη για λειτουργίες πληροφορικής)

Ο όγκος των δεδομένων που παράγουν τα συστήματα πληροφορικής στις μέρες μας είναι συντριπτικός και χωρίς έξυπνα εργαλεία παρακολούθησης και ανάλυσης, μπορεί να οδηγήσει σε χαμένες ευκαιρίες, ειδοποιήσεις και ακριβό χρόνο διακοπής λειτουργίας. Ωστόσο, με την έλευση της Μηχανικής Μάθησης και των Μεγάλων Δεδομένων, εμφανίστηκε μια νέα κατηγορία εργαλείων IT που ονομάζεται AI Ops.

Τα AIOps μπορούν να οριστούν ως η πρακτική εφαρμογή της Τεχνητής Νοημοσύνης για την αύξηση, την υποστήριξη και την αυτοματοποίηση των διαδικασιών πληροφορικής. Αξιοποιεί τη Μηχανική Εκμάθηση, την Επεξεργασία Φυσικής Γλώσσας και το Analytics για την παρακολούθηση και ανάλυση σύνθετων δεδομένων σε πραγματικό χρόνο, βοηθώντας τις ομάδες να εντοπίζουν και να επιλύουν γρήγορα προβλήματα.

Με το AIOps, οι ομάδες Ops μπορούν να δαμάσουν την τεράστια πολυπλοκότητα και τον όγκο δεδομένων που δημιουργούνται από τα σύγχρονα περιβάλλοντα πληροφορικής τους για να αποτρέψουν διακοπές λειτουργίας, να διατηρήσουν το χρόνο λειτουργίας και να επιτύχουν συνεχή διασφάλιση υπηρεσιών. Το AIOps επιτρέπει στους οργανισμούς να λειτουργούν με την ταχύτητα που απαιτείται από τις σύγχρονες επιχειρήσεις και να προσφέρουν εξαιρετική εμπειρία χρήστη.

Ποια είναι η ανάγκη για AIOps;

Σε μια έρευνα που διεξήχθη από την CA Technologies, οι περισσότεροι ερωτηθέντες πίστευαν ότι το AIOps είναι το μέλλον των λειτουργιών πληροφορικής και περισσότεροι από το 80% των οργανισμών είτε σχεδιάζουν είτε έχουν ήδη αρχίσει να εφαρμόζουν λύσεις AIOps. 

Ακολουθούν οι πέντε κορυφαίοι λόγοι για τους οποίους αυξάνεται η αναγκαιότητα των AIOps.

Το Analytics έχει γίνει προκλητικό λόγω του πολλαπλασιασμού των εργαλείων παρακολούθησης.

Η χρήση διαφορετικών εργαλείων παρακολούθησης καθιστά δύσκολη την επίτευξη πλήρους ορατότητας σε μια εταιρική υπηρεσία ή εφαρμογή. Επίσης, καθιστά σχεδόν αδύνατη τη συσχέτιση και την ανάλυση πολλαπλών μετρήσεων απόδοσης εφαρμογών. 

Τα AIOps μπορούν να βοηθήσουν στην παροχή ενός πρωτεύοντος, ενιαίου παραθύρου ανάλυσης σε όλους τους τομείς, το οποίο θα βοηθήσει τους οργανισμούς να εξασφαλίσουν μια βέλτιστη εμπειρία πελάτη. Το AIOps βοηθά στη μείωση των ψευδών θετικών στοιχείων, στη δημιουργία συσχετισμού ειδοποιήσεων και στον εντοπισμό των βασικών αιτιών χωρίς να χρειάζεται η τεχνολογία να χρησιμοποιεί πολλά εργαλεία.

Ο τεράστιος όγκος των ειδοποιήσεων γίνεται ανεξέλεγκτος.

Με χιλιάδες ειδοποιήσεις ανά μήνα κατά μέσο όρο που πρέπει να αντιμετωπίζονται προληπτικά, δεν είναι περίεργο που η τεχνητή νοημοσύνη και η Μηχανική Μάθηση γίνονται πλέον απαραίτητα. Τα AIOps μπορούν να βοηθήσουν στη μείωση του αντίκτυπου ζητημάτων όπως ο εντοπισμός προβλημάτων, η συνεργασία μεταξύ ομάδων και η συσχέτιση ειδοποιήσεων σε όλα τα εργαλεία, μειώνοντας το χρόνο διακοπής λειτουργίας και τον χρόνο που δαπανάται για την ανάλυση αυτών των ειδοποιήσεων.

Απαιτείται προγνωστική ανάλυση για την παροχή ανώτερης εμπειρίας χρήστη.

Κάθε επιχείρηση σήμερα είναι μια άθλια εμπειρία χρήστη μακριά από έναν χαμένο πελάτη. Λαμβάνοντας υπόψη αυτό, η πριμοδότηση που δίνουν οι εταιρείες στη διασφάλιση μιας εξαιρετικής εμπειρίας χρήστη δεν προκαλεί έκπληξη. Η παροχή μιας εξαιρετικής εμπειρίας χρήστη με προγνωστικά αναλυτικά στοιχεία είναι ένα από τα πιο κρίσιμα επιχειρηματικά αποτελέσματα και ως εκ τούτου, τα προγνωστικά αναλυτικά στοιχεία είναι η πιο περιζήτητη δυνατότητα των AIOps.

Τεράστια αναμενόμενα οφέλη των AIOps

Πολλοί επαγγελματίες πληροφορικής πιστεύουν ότι οι AIOps θα προσφέρουν χρήσιμες πληροφορίες για να βοηθήσουν στην αυτοματοποίηση και τη βελτίωση των συνολικών λειτουργιών IT. Πιστεύουν επίσης ότι τα AIO θα αυξήσουν την αποτελεσματικότητα, την ταχύτερη αποκατάσταση, την καλύτερη εμπειρία χρήστη και θα μειώσουν τη λειτουργική πολυπλοκότητα. Αυτό επιτυγχάνεται κυρίως μέσω των δυνατοτήτων αυτοματοποίησης του AIOps, συμπεριλαμβανομένης της αυτοματοποίησης της ανάλυσης δεδομένων και των προγνωστικών πληροφοριών σε ολόκληρη την αλυσίδα εργαλείων. 

Το μέλλον των λειτουργιών πληροφορικής είναι το AIOps.

Οι επιχειρήσεις που θέλουν να επιβιώσουν και να ευδοκιμήσουν στη σημερινή ψηφιακή οικονομία πρέπει να εξετάσουν το ενδεχόμενο χρήσης της τεχνητής νοημοσύνης σε λειτουργίες πληροφορικής. Με τις αυξανόμενες προκλήσεις παρακολούθησης δεδομένων και ανάλυσης, το AIOps θα διαδραματίσει βασικό ρόλο στη δημιουργία νέων αποδοτικοτήτων για τις ομάδες IT Ops. Τώρα είναι η ώρα να αξιολογήσετε και να εφαρμόσετε λύσεις που βασίζονται σε AIOps που προσφέρουν την ανώτερη εμπειρία χρήστη που περιμένουν οι πελάτες.

Πώς λειτουργεί το AIOps και ποια είναι τα συστατικά του;

Ένας οργανισμός θα πρέπει να αναπτύξει ένα εργαλείο AIOps για να εξάγει μέγιστες τιμές ως μια ανεξάρτητη πλατφόρμα που λαμβάνει δεδομένα από όλες τις πηγές παρακολούθησης IT. Μια τέτοια πλατφόρμα θα πρέπει να τροφοδοτείται από πέντε αλγόριθμους που αυτοματοποιούν και εξορθολογίζουν τις κρίσιμες διαστάσεις της παρακολούθησης λειτουργιών πληροφορικής.

• Επιλογή δεδομένων: Λήψη τεράστιας ποσότητας εξαιρετικά περιττών και θορυβωδών δεδομένων που δημιουργούνται από σύγχρονα περιβάλλοντα πληροφορικής και φιλτράρισμα των στοιχείων δεδομένων που υποδεικνύουν ένα πρόβλημα.
• Αναγνώριση προτύπου: Συσχέτιση και εύρεση σχέσεων μεταξύ των επιλεγμένων στοιχείων δεδομένων και ομαδοποίηση τους για περαιτέρω ανάλυση.
• Συμπέρασμα: Προσδιορισμός των βασικών αιτιών επαναλαμβανόμενων προβλημάτων, ώστε να μπορούν να ληφθούν μέτρα. 
• Συνεργασία: Ειδοποίηση των σχετικών φορέων και ομάδων και διευκόλυνση της συνεργασίας μεταξύ τους.
• Αυτοματισμοί: Αυτοματοποίηση απόκρισης και αποκατάστασης για να γίνουν οι λύσεις πιο ακριβείς και γρήγορες.

Οι λύσεις AIOps φιλτράρουν τον θόρυβο και την αντιγραφή στο σύνολο δεδομένων και επιλέγουν μόνο τα σχετικά δεδομένα. Αυτό μειώνει σημαντικά τον αριθμό των ειδοποιήσεων που πρέπει να αντιμετωπίσει η ομάδα επιχειρήσεων και εξαλείφει την διπλή εργασία. Στη συνέχεια, οι σχετικές πληροφορίες ομαδοποιούνται και συσχετίζονται χρησιμοποιώντας διάφορα κριτήρια όπως κείμενο, χρόνος και τοπολογία. Στη συνέχεια, το AIOPS ανακαλύπτει μοτίβα στα δεδομένα και συμπεραίνει ποια στοιχεία δεδομένων αντιπροσωπεύουν αιτίες και ποια στοιχεία δεδομένων αντιπροσωπεύουν συμβάντα. 

Η πλατφόρμα στέλνει τα αποτελέσματα αυτής της ανάλυσης σε ένα εικονικό περιβάλλον συνεργασίας όπου όλα τα σχετικά δεδομένα είναι προσβάσιμα σε όλους όσους εμπλέκονται στην επίλυση του συμβάντος. Η εικονική ομάδα μπορεί στη συνέχεια να προσδιορίσει γρήγορα λύσεις και να επιλέξει αυτοματοποιημένες απαντήσεις για την επίλυση περιστατικών γρήγορα και με ακρίβεια.

Θήκες χρήσης AIOps

Ανάλυση αιτίου αιτίου

Με το AIOps, μπορεί να προσδιοριστεί η βασική αιτία ενός προβλήματος και να ληφθούν τα κατάλληλα μέτρα για την επίλυσή του. Εντοπίζοντας την αιτία του προβλήματος, η ομάδα μπορεί να αποφύγει την περιττή εργασία που συνεπάγεται η αντιμετώπιση των συμπτωμάτων του προβλήματος και όχι του βασικού προβλήματος. Για παράδειγμα, οι πλατφόρμες AIOps μπορούν να παρακολουθούν την αιτία των διακοπών δικτύου, να τις διορθώνουν αμέσως και να λαμβάνουν προστατευτικά μέτρα για την αποφυγή παρόμοιων προβλημάτων στο μέλλον.

Ανίχνευση ανωμαλιών

Τα εργαλεία AIOps μπορούν να σαρώσουν μεγάλα σύνολα δεδομένων και να ανακαλύψουν άτυπα σημεία δεδομένων. Αυτές οι ακραίες τιμές λειτουργούν ως σήματα που εντοπίζουν και προβλέπουν προβληματικά γεγονότα, όπως παραβιάσεις δεδομένων, επιτρέποντας στις επιχειρήσεις να αποφύγουν δαπανηρές συνέπειες, όπως ρυθμιστικά πρόστιμα, αρνητικά PR και μείωση της εμπιστοσύνης των καταναλωτών.

Παρακολούθηση επιδόσεων

Το AIOps λειτουργεί ως εργαλείο παρακολούθησης για υποδομές cloud και συστήματα αποθήκευσης. Αναφέρει μετρήσεις όπως η χρήση, η διαθεσιμότητα και οι χρόνοι απόκρισης. Χρησιμοποιεί επίσης συσχέτιση συμβάντων για τη συγκέντρωση πληροφοριών, οδηγώντας σε καλύτερη κατανάλωση πληροφοριών για τους χρήστες.

Έξυπνη ειδοποίηση

Το AIOps φιλτράρει και συσχετίζει σημαντικά δεδομένα σε συμβάντα που αποτρέπουν τις καταιγίδες συναγερμού από φαινόμενα ντόμινο - για παράδειγμα, μια αποτυχία σε ένα σύστημα ενεργοποιεί μια ειδοποίηση, επηρεάζοντας ένα άλλο σύστημα που επίσης ενεργοποιεί μια ειδοποίηση.

Αυτοματοποιημένη αποκατάσταση

Το AIOps βοηθά στην αυτοματοποίηση της αποκατάστασης γνωστών προβλημάτων. Μόλις εντοπιστούν τα προβλήματα, με βάση ιστορικά δεδομένα από προηγούμενα ζητήματα, το AIOps προτείνει την καλύτερη προσέγγιση για την επιτάχυνση της αποκατάστασης.

Ποια είναι η διαφορά μεταξύ AIOps και MLOps;

MLOps	AI Ops
Είναι ένα σύνολο πρακτικών για καλύτερη επικοινωνία και συνεργασία μεταξύ επιστημόνων δεδομένων και επαγγελματιών επιχειρήσεων.	Είναι η πρακτική εφαρμογή της Τεχνητής Νοημοσύνης για την αύξηση, την υποστήριξη και την αυτοματοποίηση των διαδικασιών πληροφορικής.
Αυτή η πειθαρχία συνδυάζει μηχανική εκμάθηση, μηχανική δεδομένων και DevOps να αποκαλύψει ταχύτερους και πιο αποτελεσματικούς τρόπους ανάπτυξης μοντέλων μηχανικής εκμάθησης.	Συνδυάζει μεγάλα δεδομένα και μηχανική μάθηση για την αυτοματοποίηση των λειτουργιών πληροφορικής.
Μέσω της επικύρωσης δεδομένων, της παρακολούθησης εφαρμογών, της αναπαραγωγιμότητας και της παρακολούθησης πειραμάτων, τα MLOps καθιστούν δυνατή την αποτελεσματική εισαγωγή μοντέλων στην παραγωγή και τη διασφάλιση ότι θα συνεχίσουν να λειτουργούν αξιόπιστα.	Τα συστήματα AIOps εντοπίζουν τις βασικές αιτίες των περιστατικών πληροφορικής, εντοπίζουν ανωμαλίες και παρέχουν λύσεις υψηλής ποιότητας που επιτρέπουν στις τεχνολογικές ομάδες να εργαστούν για την επίλυση.

αναφορές:

• 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/

Si al principi no tens èxit, aleshores el paracaigudisme no és per a tu.

->