Mikä on AIOps (Artificial Intelligence for IT Operations)?AIOps-käyttötapaukset

Mikä on AIOps (Artificial Intelligence for IT Operations)

IT-järjestelmien tuottaman datan määrä on nykyään valtava, ja ilman älykkäitä seuranta- ja analysointityökaluja se voi johtaa mahdollisuuksien menettämiseen, hälytyksiin ja kalliisiin seisokkeihin. Koneoppimisen ja Big Datan myötä on kuitenkin syntynyt uusi IT-toimintojen työkaluluokka, ns. AI Ops.

AIOps voidaan määritellä tekoälyn käytännön sovellukseksi IT-prosessien lisäämiseen, tukemiseen ja automatisoimiseen. Se hyödyntää koneoppimista, luonnollisen kielen käsittelyä ja analytiikkaa monimutkaisten reaaliaikaisten tietojen seuraamiseen ja analysointiin, mikä auttaa tiimejä havaitsemaan ja ratkaisemaan ongelmia nopeasti.

AIOpsin avulla Ops-tiimit voivat kesyttää nykyaikaisten IT-ympäristöjensa tuottaman valtavan monimutkaisuuden ja datamäärän estääkseen katkoksia, ylläpitääkseen käyttöaikaa ja saavuttaakseen jatkuvan palveluvarmuuden. AIOpsin avulla organisaatiot voivat toimia nykyaikaisten yritysten vaatimalla nopeudella ja tarjota erinomaisen käyttökokemuksen.

Mihin AIOps:ia tarvitaan?

Tutkimuksessa, jonka on suorittanut CA TechnologiesSuurin osa vastaajista uskoi, että AIOps on IT-toiminnan tulevaisuus, ja yli 80 % organisaatioista joko suunnittelee tai on jo aloittanut AIOps-ratkaisujen käyttöönoton. 

Seuraavassa on viisi tärkeintä syytä, miksi AIOps:ien tarve kasvaa.

Analyysista on tullut haastavaa seurantatyökalujen lisääntymisen vuoksi.

Erilaisten valvontatyökalujen käyttäminen tekee täydellisen näkyvyyden saavuttamisesta koko yrityspalvelussa tai sovelluksessa vaikeaa. Se tekee myös useiden sovellusten suorituskykymittareiden korreloinnin ja analysoinnin lähes mahdottomaksi. 

AIOps voi auttaa toimittamaan ensisijaisen yhden analyysiruudun kaikille toimialueille, mikä auttaa organisaatioita varmistamaan optimaalisen asiakaskokemuksen. AIOps auttaa vähentämään vääriä positiivisia tuloksia, rakentamaan hälytyskorrelaatiota ja tunnistamaan perimmäisiä syitä ilman, että tekniikka käyttää useita työkaluja.

Hälytysten valtava määrä on muuttumassa hallitsemattomaksi.

Koska kuukausittain tulee keskimäärin tuhansia hälytyksiä, jotka on käsiteltävä ennakoivasti, ei ole ihme, että tekoäly ja koneoppiminen ovat nyt välttämättömiä. AIOps:t voivat auttaa vähentämään sellaisten ongelmien vaikutusta, kuten ongelmien havaitseminen, tiimien välinen yhteistyö ja hälytyskorrelaatio kaikissa työkaluissa vähentämällä seisokkeja ja näiden hälytysten analysointiin käytettyä aikaa.

Ennakoiva analyysi vaaditaan ylivertaisen käyttökokemuksen tarjoamiseksi.

Jokainen yritys nykyään on yhden surkean käyttökokemuksen päässä menettäneestä asiakkaasta. Tämän huomioon ottaen yritysten palkkio poikkeuksellisen käyttökokemuksen takaamisesta ei ole yllättävää. Erinomaisen käyttäjäkokemuksen tarjoaminen ennakoivan analytiikan avulla on yksi tärkeimmistä liiketoiminnan tuloksista, ja sellaisenaan ennustava analytiikka on halutuin AIOps-ominaisuus.

AIOps:n valtavat odotetut edut

Lukuisat IT-ammattilaiset uskovat, että AIOps tarjoaa käyttökelpoisia oivalluksia, jotka auttavat automatisoimaan ja parantamaan IT-toimintojen yleisiä toimintoja. He uskovat myös, että AIO:t lisäävät tehokkuutta, nopeampaa korjausta, parempaa käyttökokemusta ja vähentävät toiminnan monimutkaisuutta. Tämä saavutetaan ensisijaisesti AIOpsin automatisointiominaisuuksien avulla, mukaan lukien data-analytiikan automatisointi ja ennakoivat oivallukset koko työkaluketjussa. 

IT-toiminnan tulevaisuus on AIOps.

Yritysten, jotka haluavat selviytyä ja menestyä nykypäivän digitaalisessa taloudessa, on harkittava tekoälyn käyttöä IT-toiminnoissa. Tietojen seuranta- ja analytiikkahaasteiden kasvaessa AIOpsilla on keskeinen rooli uusien tehokkuuksien luomisessa IT Ops -tiimeille. Nyt on aika arvioida ja ottaa käyttöön AIOps-pohjaisia ​​ratkaisuja, jotka tarjoavat asiakkaiden odottaman ylivertaisen käyttökokemuksen.

Miten AIOps toimii ja mitkä ovat sen komponentit?

Organisaation tulee ottaa käyttöön AIOps-työkalu maksimiarvojen poimimiseksi itsenäisenä alustana, joka ottaa tiedot kaikista IT-valvontalähteistä. Tällaisessa alustassa tulisi olla viisi algoritmia, jotka automatisoivat ja virtaviivaistavat IT-toimintojen seurannan kriittisiä ulottuvuuksia.

• Tietojen valinta: Otetaan suuri määrä nykyaikaisten IT-ympäristöjen tuottamaa erittäin redundanttia ja meluisaa dataa ja suodatetaan pois tietoelementit, jotka osoittavat ongelman.
• Kuvion tunnistus: Korreloidaan ja etsitään suhteita valittujen tietoelementtien välillä ja ryhmitellään jatkoanalyysiä varten.
• Päättely: Toistuvien ongelmien tärkeimpien syiden tunnistaminen, jotta voidaan ryhtyä toimiin. 
• yhteistyö: Ilmoittaa asiaankuuluville toimijoille ja ryhmille ja helpottaa niiden välistä yhteistyötä.
• Automaatio: Automatisoi vastaukset ja korjaukset, jotta ratkaisut ovat tarkempia ja nopeampia.

AIOps-ratkaisut suodattavat kohinan ja päällekkäisyyksiä tietojoukosta ja valitsevat vain asiaankuuluvat tiedot. Tämä vähentää huomattavasti hälytysten määrää, joita toimintatiimin on käsiteltävä, ja eliminoi päällekkäisen työn. Sitten asiaankuuluvat tiedot ryhmitellään ja korreloidaan käyttämällä erilaisia ​​kriteerejä, kuten tekstiä, aikaa ja topologiaa. AIOPS löytää sitten tiedoista kuvioita ja päättelee, mitkä tietokohteet edustavat syitä ja mitkä tietokohteet tapahtumia. 

Alusta lähettää tämän analyysin tulokset virtuaaliseen yhteistyöympäristöön, jossa kaikki asiaankuuluvat tiedot ovat kaikkien tapauksen ratkaisemiseen osallistuvien saatavilla. Virtuaalitiimi voi sitten nopeasti määrittää ratkaisut ja valita automaattiset vastaukset tapausten ratkaisemiseksi nopeasti ja tarkasti.

AIOps-käyttötapaukset

Perussyyanalyysimenetelmiä

AIOps:n avulla voidaan määrittää ongelman perimmäinen syy ja ryhtyä asianmukaisiin toimenpiteisiin sen ratkaisemiseksi. Tunnistamalla ongelman syyn tiimi voi välttää tarpeetonta työtä, joka liittyy ongelman oireiden hoitoon ydinongelman sijaan. AIOps-alustat voivat esimerkiksi seurata verkkokatkosten syytä, korjata ne välittömästi ja ryhtyä suojatoimenpiteisiin vastaavien ongelmien estämiseksi tulevaisuudessa.

Poikkeamien havaitseminen

AIOps-työkalut voivat skannata suuria tietojoukkoja ja löytää epätyypillisiä tietopisteitä. Nämä poikkeamat toimivat signaaleina, jotka tunnistavat ja ennustavat ongelmallisia tapahtumia, kuten tietomurtoja, ja antavat yrityksille mahdollisuuden välttää kalliita seurauksia, kuten viranomaissakkoja, negatiivista PR:tä ja kuluttajien luottamuksen heikkenemistä.

Suorituksen seuranta

AIOps toimii pilviinfrastruktuurin ja tallennusjärjestelmien valvontatyökaluna. Se raportoi mittareista, kuten käytöstä, saatavuudesta ja vasteajoista. Se käyttää myös tapahtumakorrelaatiota tiedon aggregointiin, mikä johtaa käyttäjien parempaan tiedonkulutukseen.

Älykäs hälytys

AIOps suodattaa ja korreloi merkitykselliset tiedot tapahtumiksi, jotka estävät hälytysmyrskyt dominoefekteiltä – esimerkiksi yhden järjestelmän vika laukaisee hälytyksen, joka vaikuttaa toiseen järjestelmään, joka myös laukaisee hälytyksen.

Automaattinen korjaus

AIOps auttaa automatisoimaan tunnettujen ongelmien korjaamisen. Kun ongelmat on tunnistettu aiempien ongelmien historiatietojen perusteella, AIOps ehdottaa parasta tapaa nopeuttaa korjaamista.

Mitä eroa on AIOps:n ja MLOps:n välillä?

MLOps	AI Ops
Se on joukko käytäntöjä, jotka parantavat tietotieteilijöiden ja operatiivisten ammattilaisten välistä viestintää ja yhteistyötä.	Se on tekoälyn käytännöllinen sovellus IT-prosessien lisäämiseen, tukemiseen ja automatisoimiseen.
Tämä kurinalaisuus yhdistyy koneoppiminen, tietotekniikka ja DevOps löytää nopeampia ja tehokkaampia tapoja ottaa käyttöön koneoppimismalleja.	Se yhdistää big datan ja koneoppimisen IT-toimintojen automatisoimiseksi.
Tietojoukon validoinnin, sovellusten valvonnan, toistettavuuden ja kokeiden seurannan avulla MLOps mahdollistaa mallien tehokkaan saamisen tuotantoon ja niiden luotettavan toiminnan varmistamiseksi.	AIOps-järjestelmät tunnistavat IT-tapahtumien perimmäiset syyt, havaitsevat poikkeamat ja tarjoavat korkealaatuisia ratkaisuja, joiden avulla teknikot voivat työskennellä ratkaisun saavuttamiseksi.

Viitteet:

• 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/

<!-

->