AIOps (هوش مصنوعی برای عملیات فناوری اطلاعات) چیست؟ موارد استفاده AIOps

AIOps (هوش مصنوعی برای عملیات فناوری اطلاعات) چیست؟

حجم داده‌هایی که امروزه سیستم‌های فناوری اطلاعات تولید می‌کنند بسیار زیاد است و بدون نظارت و ابزارهای تحلیل هوشمند، می‌تواند منجر به فرصت‌های از دست رفته، هشدارها و توقف گران شود. با این حال، با ظهور یادگیری ماشین و داده های بزرگ، دسته جدیدی از ابزار عملیات فناوری اطلاعات به وجود آمده است. AIOps.

AIOps را می توان به عنوان کاربرد عملی هوش مصنوعی برای تقویت، پشتیبانی و خودکارسازی فرآیندهای فناوری اطلاعات تعریف کرد. این سیستم از یادگیری ماشینی، پردازش زبان طبیعی و تجزیه و تحلیل برای نظارت و تجزیه و تحلیل داده‌های پیچیده در زمان واقعی استفاده می‌کند و به تیم‌ها کمک می‌کند تا به سرعت مشکلات را شناسایی و حل کنند.

با AIOps، تیم‌های Ops می‌توانند پیچیدگی و حجم گسترده داده‌های تولید شده توسط محیط‌های فناوری اطلاعات مدرن خود را برای جلوگیری از قطعی، حفظ زمان کار و دستیابی به تضمین خدمات مستمر، رام کنند. AIOps سازمان ها را قادر می سازد تا با سرعت مورد نیاز مشاغل مدرن کار کنند و تجربه کاربری عالی ارائه دهند.

نیاز به AIOps چیست؟

در یک نظرسنجی انجام شده توسط CA فن آوریاکثر پاسخ دهندگان بر این باور بودند که AIOps آینده عملیات فناوری اطلاعات است و بیش از 80 درصد از سازمان ها یا در حال برنامه ریزی هستند یا قبلاً راه حل های AIOps را شروع کرده اند. 

در زیر پنج دلیل اصلی برای افزایش ضرورت AIOps آورده شده است.

تجزیه و تحلیل به دلیل گسترش ابزارهای نظارتی چالش برانگیز شده است.

استفاده از ابزارهای نظارتی متفاوت، دستیابی به دید کامل در یک سرویس یا برنامه سازمانی را دشوار می کند. همچنین ارتباط و تجزیه و تحلیل معیارهای عملکرد چندگانه برنامه را تقریباً غیرممکن می کند. 

AIOps می تواند به ارائه یک صفحه اصلی و منفرد از تجزیه و تحلیل در همه حوزه ها کمک کند، که به سازمان ها کمک می کند تا از تجربه مشتری بهینه اطمینان حاصل کنند. AIOps به کاهش موارد مثبت کاذب، ایجاد ارتباط هشدار و شناسایی علل ریشه ای بدون استفاده از فناوری به ابزارهای متعدد کمک می کند.

حجم انبوه هشدارها در حال غیرقابل کنترل شدن است.

با وجود هزاران هشدار در ماه به طور متوسط ​​که باید به طور فعال با آنها برخورد شود، جای تعجب نیست که هوش مصنوعی و یادگیری ماشین اکنون ضروری هستند. AIOps می‌تواند با کاهش زمان خرابی و زمان صرف شده برای تجزیه و تحلیل این هشدارها، به کاهش تأثیر مسائلی مانند شناسایی مشکلات، همکاری بین تیم‌ها و همبستگی هشدارها در همه ابزارها کمک کند.

تجزیه و تحلیل پیش بینی برای ارائه یک تجربه کاربری برتر مورد نیاز است.

امروزه هر کسب و کاری با یک تجربه کاربری بد از مشتری گمشده فاصله دارد. با در نظر گرفتن این موضوع، حق بیمه ای که شرکت ها برای تضمین تجربه کاربری استثنایی قائل می شوند، تعجب آور نیست. ارائه یک تجربه کاربری عالی با تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده یکی از مهم‌ترین نتایج کسب‌وکار است، و به این ترتیب، تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده پرتقاضاترین قابلیت AIOps است.

مزایای قابل انتظار عظیم AIOps

بسیاری از متخصصان فناوری اطلاعات معتقدند که AIOps بینش‌های عملی را برای کمک به خودکارسازی و بهبود عملکردهای کلی عملیات فناوری اطلاعات ارائه می‌کند. آنها همچنین فکر می‌کنند که AIOps کارایی، اصلاح سریع‌تر، تجربه کاربری بهتر و کاهش پیچیدگی عملیاتی را افزایش می‌دهد. این امر عمدتاً از طریق قابلیت‌های اتوماسیون AIOps، از جمله خودکارسازی تجزیه و تحلیل داده‌ها و بینش‌های پیش‌بینی‌کننده در کل زنجیره ابزار به دست می‌آید. 

آینده عملیات فناوری اطلاعات AIOps است.

کسب‌وکارهایی که می‌خواهند در اقتصاد دیجیتال امروزی بقا و شکوفا شوند، باید از هوش مصنوعی در عملیات فناوری اطلاعات استفاده کنند. با افزایش چالش‌های نظارت و تجزیه و تحلیل داده‌ها، AIOps نقش کلیدی در ایجاد کارایی‌های جدید برای تیم‌های IT Ops خواهد داشت. اکنون زمان ارزیابی و پیاده سازی راه حل های مبتنی بر AIOps است که تجربه کاربری برتری را که مشتریان انتظار دارند ارائه می دهند.

AIOps چگونه کار می کند و اجزای آن چیست؟

یک سازمان باید یک ابزار AIOps را برای استخراج حداکثر مقادیر به عنوان یک پلتفرم مستقل که داده ها را از همه منابع نظارت IT می گیرد، مستقر کند. چنین پلتفرمی باید با پنج الگوریتم که ابعاد حیاتی نظارت بر عملیات فناوری اطلاعات را خودکار و ساده می کند، تقویت شود.

• انتخاب داده ها: گرفتن حجم وسیعی از داده های بسیار زائد و پر سر و صدا تولید شده توسط محیط های مدرن فناوری اطلاعات و فیلتر کردن عناصر داده ای که نشان دهنده یک مشکل است.
• شناسایی الگو: همبستگی و یافتن روابط بین عناصر داده انتخابی و گروه بندی آنها برای تجزیه و تحلیل بیشتر.
• استنباط: شناسایی علل اصلی مشکلات تکرار شونده تا بتوان اقدام کرد. 
• همکاری: اطلاع رسانی به اپراتورها و تیم های مربوطه و تسهیل همکاری بین آنها.
• اتوماسیون: پاسخگویی و اصلاح خودکار برای دقیق تر و سریع تر کردن راه حل ها.

راه‌حل‌های AIOps نویز و تکرار در مجموعه داده را فیلتر می‌کنند و فقط داده‌های مربوطه را انتخاب می‌کنند. این امر تعداد هشدارهایی را که تیم عملیات باید با آنها برخورد کند بسیار کاهش می دهد و کارهای تکراری را حذف می کند. سپس اطلاعات مربوطه با استفاده از معیارهای مختلف مانند متن، زمان و توپولوژی گروه بندی و مرتبط می شوند. سپس AIOPS الگوهایی را در داده‌ها کشف می‌کند و استنباط می‌کند که کدام آیتم‌های داده نشان‌دهنده علل و کدام آیتم‌های داده نشان‌دهنده رویدادها هستند. 

این پلتفرم نتایج این تجزیه و تحلیل را به یک محیط همکاری مجازی می فرستد که در آن تمام داده های مربوطه برای همه افرادی که در حل حادثه دخیل هستند در دسترس است. سپس تیم مجازی می تواند به سرعت راه حل ها را تعیین کند و پاسخ های خودکار را برای حل سریع و دقیق حوادث انتخاب کند.

موارد استفاده AIOps

تجزیه و تحلیل علت ریشه

با AIOps می توان علت اصلی یک مشکل را مشخص کرد و اقدامات مناسب برای حل آن انجام داد. با شناسایی علت مشکل، تیم می‌تواند از کار غیرضروری درگیر در درمان علائم مشکل به جای مشکل اصلی جلوگیری کند. به عنوان مثال، پلتفرم‌های AIOps می‌توانند علت قطعی شبکه را ردیابی کنند، فوراً آن‌ها را برطرف کنند و اقدامات حفاظتی را برای جلوگیری از مشکلات مشابه در آینده انجام دهند.

تشخیص ناهنجاری

ابزارهای AIOps می توانند مجموعه داده های بزرگ را اسکن کرده و نقاط داده غیر معمول را کشف کنند. این نقاط پرت به‌عنوان سیگنال‌هایی عمل می‌کنند که رویدادهای مشکل‌ساز، مانند نقض داده‌ها را شناسایی و پیش‌بینی می‌کنند و به کسب‌وکارها اجازه می‌دهند از عواقب پرهزینه‌ای مانند جریمه‌های نظارتی، روابط عمومی منفی و کاهش اعتماد مصرف‌کننده اجتناب کنند.

نظارت بر عملکرد

AIOps به عنوان یک ابزار نظارتی برای زیرساخت های ابری و سیستم های ذخیره سازی عمل می کند. در مورد معیارهایی مانند استفاده، در دسترس بودن و زمان پاسخ گزارش می دهد. همچنین از همبستگی رویداد برای جمع آوری اطلاعات استفاده می کند که منجر به مصرف بهتر اطلاعات برای کاربران می شود.

هشدار هوشمند

AIOps داده‌های معنی‌دار را فیلتر می‌کند و با حوادثی مرتبط می‌کند که از طوفان‌های هشدار از اثرات دومینو جلوگیری می‌کند - برای مثال، خرابی در یک سیستم باعث ایجاد هشدار می‌شود، و سیستم دیگری را تحت تأثیر قرار می‌دهد که همچنین هشدار را ایجاد می‌کند.

اصلاح خودکار

AIOps به رفع خودکار مشکلات شناخته شده کمک می کند. پس از شناسایی مشکلات، بر اساس داده های تاریخی از مسائل گذشته، AIOps بهترین رویکرد را برای تسریع اصلاح پیشنهاد می کند.

تفاوت بین AIOps و MLOps چیست؟

MLO ها	AIOps
این مجموعه ای از شیوه ها برای ارتباط و همکاری بهتر بین دانشمندان داده و متخصصان عملیات است.	این کاربرد عملی هوش مصنوعی برای تقویت، پشتیبانی و خودکارسازی فرآیندهای فناوری اطلاعات است.
این رشته ترکیب می شود یادگیری ماشین، مهندسی داده و DevOps برای کشف راه‌های سریع‌تر و مؤثرتر برای استقرار مدل‌های یادگیری ماشین.	این داده های بزرگ و یادگیری ماشین را برای خودکارسازی عملیات IT ترکیب می کند.
از طریق اعتبارسنجی مجموعه داده ها، نظارت بر برنامه، تکرارپذیری و ردیابی آزمایش، MLOps این امکان را فراهم می کند که مدل ها را به طور موثر وارد تولید کرده و اطمینان حاصل شود که آنها به عملکرد قابل اعتماد ادامه می دهند.	سیستم‌های AIOps علل اصلی حوادث فناوری اطلاعات را شناسایی می‌کنند، ناهنجاری‌ها را شناسایی می‌کنند و راه‌حل‌هایی با کیفیت بالا ارائه می‌کنند که تیم‌های فناوری را قادر می‌سازد تا برای حل مشکل کار کنند.

منابع:

• 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/

<!–

->