AIOps (आईटी संचालन के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता) क्या है? AIOps उपयोग मामले

AIOps क्या है (आईटी संचालन के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता)

आजकल आईटी सिस्टम द्वारा उत्पन्न डेटा की मात्रा अत्यधिक है, और बुद्धिमान निगरानी और विश्लेषण उपकरणों के बिना, इसके परिणामस्वरूप अवसर चूक सकते हैं, अलर्ट और महंगा डाउनटाइम हो सकता है। हालाँकि, मशीन लर्निंग और बिग डेटा के आगमन के साथ, आईटी ऑपरेशंस टूल की एक नई श्रेणी उभरी है जिसे कहा जाता है एआईओपीएस.

AIOps को आईटी प्रक्रियाओं को बढ़ाने, समर्थन और स्वचालित करने के लिए आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के व्यावहारिक अनुप्रयोग के रूप में परिभाषित किया जा सकता है। यह जटिल वास्तविक समय डेटा की निगरानी और विश्लेषण करने के लिए मशीन लर्निंग, प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण और एनालिटिक्स का लाभ उठाता है, जिससे टीमों को समस्याओं का शीघ्र पता लगाने और हल करने में मदद मिलती है।

एआईऑप्स के साथ, ऑप्स टीमें आउटेज को रोकने, अपटाइम बनाए रखने और निरंतर सेवा आश्वासन प्राप्त करने के लिए अपने आधुनिक आईटी वातावरण द्वारा उत्पन्न डेटा की विशाल जटिलता और मात्रा को नियंत्रित कर सकती हैं। AIOps संगठनों को आधुनिक व्यवसायों द्वारा मांग की गई गति पर काम करने और एक बेहतरीन उपयोगकर्ता अनुभव प्रदान करने में सक्षम बनाता है।

AIOps की क्या आवश्यकता है?

द्वारा किए गए एक सर्वेक्षण में सीए टेक्नोलॉजीजअधिकांश उत्तरदाताओं का मानना ​​था कि एआईऑप्स आईटी संचालन का भविष्य है, और 80% से अधिक संगठन या तो एआईऑप्स समाधान लागू करने की योजना बना रहे हैं या पहले ही शुरू कर चुके हैं। 

AIOps की आवश्यकता क्यों बढ़ रही है इसके शीर्ष पांच कारण निम्नलिखित हैं।

निगरानी उपकरणों के प्रसार के कारण विश्लेषण चुनौतीपूर्ण हो गया है।

असमान निगरानी उपकरणों का उपयोग करने से किसी एंटरप्राइज़ सेवा या एप्लिकेशन में पूर्ण दृश्यता प्राप्त करना कठिन हो जाता है। यह कई एप्लिकेशन प्रदर्शन मेट्रिक्स को सहसंबंधित और विश्लेषण करना भी लगभग असंभव बना देता है। 

AIOps सभी डोमेन में विश्लेषण का एक प्राथमिक, एकल फलक प्रदान करने में मदद कर सकता है, जो संगठनों को एक इष्टतम ग्राहक अनुभव सुनिश्चित करने में मदद करेगा। AIOps तकनीक को कई टूल पर जाए बिना झूठी सकारात्मकता को कम करने, सतर्क सहसंबंध बनाने और मूल कारणों की पहचान करने में मदद करता है।

अलर्ट की भारी मात्रा असहनीय होती जा रही है।

प्रति माह औसतन हजारों अलर्ट से सक्रिय रूप से निपटना पड़ता है, इसमें कोई आश्चर्य की बात नहीं है कि एआई और मशीन लर्निंग अब आवश्यक होती जा रही है। AIOps इन अलर्ट का विश्लेषण करने में लगने वाले डाउनटाइम और समय को कम करके समस्याओं का पता लगाने, टीमों के बीच सहयोग और सभी उपकरणों में अलर्ट सहसंबंध जैसे मुद्दों के प्रभाव को कम करने में मदद कर सकता है।

बेहतर उपयोगकर्ता अनुभव प्रदान करने के लिए पूर्वानुमानित विश्लेषण की आवश्यकता होती है।

आज हर व्यवसाय एक खोए हुए ग्राहक से दूर एक घटिया उपयोगकर्ता अनुभव है। इसे ध्यान में रखते हुए, असाधारण उपयोगकर्ता अनुभव सुनिश्चित करने के लिए कंपनियां जो प्रीमियम लगाती हैं, वह आश्चर्यजनक नहीं है। प्रेडिक्टिव एनालिटिक्स के साथ एक बेहतरीन उपयोगकर्ता अनुभव प्रदान करना सबसे महत्वपूर्ण व्यावसायिक परिणामों में से एक है, और इस प्रकार, प्रेडिक्टिव एनालिटिक्स सबसे अधिक मांग वाली AIOps क्षमता है।

AIOps के अत्यधिक अपेक्षित लाभ

कई आईटी पेशेवरों का मानना ​​है कि एआईऑप्स समग्र आईटी संचालन कार्यों को स्वचालित करने और बढ़ाने में मदद करने के लिए कार्रवाई योग्य अंतर्दृष्टि प्रदान करेगा। उनका यह भी मानना ​​है कि AIOps से दक्षता बढ़ेगी, त्वरित समाधान होगा, बेहतर उपयोगकर्ता अनुभव होगा और परिचालन जटिलता कम होगी। यह मुख्य रूप से AIOps की स्वचालन क्षमताओं के माध्यम से हासिल किया जाता है, जिसमें संपूर्ण टूलचेन में डेटा एनालिटिक्स और पूर्वानुमानित अंतर्दृष्टि को स्वचालित करना शामिल है। 

आईटी संचालन का भविष्य AIOps है।

जो व्यवसाय आज की डिजिटल अर्थव्यवस्था में जीवित रहना और फलना-फूलना चाहते हैं, उन्हें आईटी परिचालन में एआई का उपयोग करने पर विचार करना चाहिए। बढ़ती डेटा मॉनिटरिंग और एनालिटिक्स चुनौतियों के साथ, AIOps IT ऑप्स टीमों के लिए नई दक्षताएँ बनाने में महत्वपूर्ण भूमिका निभाएगा। अब एआईऑप्स-आधारित समाधानों का मूल्यांकन और कार्यान्वयन करने का समय है जो ग्राहकों को अपेक्षित बेहतर उपयोगकर्ता अनुभव प्रदान करते हैं।

AIOps कैसे काम करता है और इसके घटक क्या हैं?

एक संगठन को एक स्वतंत्र प्लेटफ़ॉर्म के रूप में अधिकतम मान निकालने के लिए AIOps टूल तैनात करना चाहिए जो सभी आईटी निगरानी स्रोतों से डेटा लेता है। ऐसे प्लेटफ़ॉर्म को पांच एल्गोरिदम द्वारा संचालित किया जाना चाहिए जो आईटी संचालन निगरानी के महत्वपूर्ण आयामों को स्वचालित और सुव्यवस्थित करें।

• डेटा चयन: आधुनिक आईटी वातावरण द्वारा उत्पन्न अत्यधिक अनावश्यक और शोर वाले डेटा की एक बड़ी मात्रा लेना और किसी समस्या का संकेत देने वाले डेटा तत्वों को फ़िल्टर करना।
• पैटर्न की पहचान: चयनित डेटा तत्वों के बीच संबंध स्थापित करना और उन्हें आगे के विश्लेषण के लिए समूहीकृत करना।
• निष्कर्ष: बार-बार आने वाली समस्याओं के प्रमुख कारणों की पहचान करना ताकि कार्रवाई की जा सके। 
• सहयोग: प्रासंगिक ऑपरेटरों और टीमों को सूचित करना और उनके बीच सहयोग को सुविधाजनक बनाना।
• स्वचालन: समाधानों को अधिक सटीक और त्वरित बनाने के लिए प्रतिक्रिया और उपचार को स्वचालित करना।

AIOps समाधान डेटासेट में शोर और दोहराव को फ़िल्टर करते हैं और केवल प्रासंगिक डेटा का चयन करते हैं। यह ऑपरेशन टीम को निपटने के लिए अलर्ट की संख्या को काफी कम कर देता है और काम के दोहराव को समाप्त कर देता है। फिर प्रासंगिक जानकारी को पाठ, समय और टोपोलॉजी जैसे विभिन्न मानदंडों का उपयोग करके समूहीकृत और सहसंबद्ध किया जाता है। AIOPS तब डेटा में पैटर्न की खोज करता है और अनुमान लगाता है कि कौन से डेटा आइटम कारणों का प्रतिनिधित्व करते हैं और कौन से डेटा आइटम घटनाओं का प्रतिनिधित्व करते हैं। 

प्लेटफ़ॉर्म इस विश्लेषण के परिणामों को एक आभासी सहयोग वातावरण में भेजता है जहां सभी प्रासंगिक डेटा घटना को सुलझाने में शामिल सभी लोगों के लिए पहुंच योग्य है। वर्चुअल टीम तब तुरंत समाधान निर्धारित कर सकती है और घटनाओं को जल्दी और सटीक रूप से हल करने के लिए स्वचालित प्रतिक्रियाएं चुन सकती है।

AIOps मामलों का उपयोग करते हैं

मूल कारण विश्लेषण

AIOps के साथ, किसी समस्या का मूल कारण निर्धारित किया जा सकता है, और इसे हल करने के लिए उचित उपाय किए जा सकते हैं। समस्या के कारण की पहचान करके, टीम मूल समस्या के बजाय समस्या के लक्षणों के इलाज में शामिल अनावश्यक काम से बच सकती है। उदाहरण के लिए, AIOps प्लेटफ़ॉर्म नेटवर्क आउटेज के कारण को ट्रैक कर सकते हैं, उन्हें तुरंत ठीक कर सकते हैं और भविष्य में इसी तरह की समस्याओं को रोकने के लिए सुरक्षात्मक उपाय कर सकते हैं।

असंगति का पता लगाये

AIOps उपकरण बड़े डेटासेट को स्कैन कर सकते हैं और असामान्य डेटा बिंदुओं की खोज कर सकते हैं। ये आउटलेयर सिग्नल के रूप में कार्य करते हैं जो डेटा उल्लंघनों जैसी समस्याग्रस्त घटनाओं की पहचान और भविष्यवाणी करते हैं, जिससे व्यवसायों को विनियामक जुर्माना, नकारात्मक पीआर और उपभोक्ता विश्वास में गिरावट जैसे महंगे परिणामों से बचने की अनुमति मिलती है।

प्रदर्शन की निगरानी

AIOps क्लाउड इंफ्रास्ट्रक्चर और स्टोरेज सिस्टम के लिए एक निगरानी उपकरण के रूप में कार्य करता है। यह उपयोग, उपलब्धता और प्रतिक्रिया समय जैसे मेट्रिक्स पर रिपोर्ट करता है। यह सूचना एकत्र करने के लिए घटना सहसंबंध का भी उपयोग करता है, जिससे उपयोगकर्ताओं के लिए बेहतर सूचना खपत होती है।

बुद्धिमान चेतावनी

AIOps डोमिनोज़ प्रभावों से चेतावनी तूफानों को रोकने वाली घटनाओं में सार्थक डेटा को फ़िल्टर और सहसंबंधित करता है - उदाहरण के लिए, एक सिस्टम में विफलता एक अलर्ट को ट्रिगर करती है, दूसरे सिस्टम को प्रभावित करती है जो एक अलर्ट को भी ट्रिगर करती है।

स्वचालित उपचार

AIOps ज्ञात समस्याओं के स्वचालित समाधान में मदद करता है। एक बार जब समस्याओं की पहचान हो जाती है, तो पिछले मुद्दों के ऐतिहासिक डेटा के आधार पर, AIOps निवारण में तेजी लाने के लिए सबसे अच्छा तरीका सुझाता है।

AIOps और MLOps के बीच क्या अंतर है?

एमएलओपीएस	एआईओपीएस
यह डेटा वैज्ञानिकों और संचालन पेशेवरों के बीच बेहतर संचार और सहयोग के लिए प्रथाओं का एक सेट है।	यह आईटी प्रक्रियाओं को बढ़ाने, समर्थन और स्वचालित करने के लिए आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का व्यावहारिक अनुप्रयोग है।
यह अनुशासन जोड़ता है मशीन लर्निंग, डेटा इंजीनियरिंग, और DevOps मशीन लर्निंग मॉडल को तैनात करने के तेज़ और अधिक प्रभावी तरीकों को उजागर करना।	यह आईटी संचालन को स्वचालित करने के लिए बड़े डेटा और मशीन लर्निंग को जोड़ती है।
डेटासेट सत्यापन, एप्लिकेशन मॉनिटरिंग, प्रतिलिपि प्रस्तुत करने योग्यता और प्रयोग ट्रैकिंग के माध्यम से, एमएलओपीएस मॉडल को कुशलतापूर्वक उत्पादन में लाना संभव बनाता है और यह सुनिश्चित करता है कि वे विश्वसनीय रूप से कार्य करना जारी रखें।	एआईऑप्स सिस्टम आईटी घटनाओं के मूल कारणों की पहचान करते हैं, विसंगतियों का पता लगाते हैं और उच्च गुणवत्ता वाले समाधान प्रदान करते हैं जो तकनीकी टीमों को समाधान की दिशा में काम करने में सक्षम बनाते हैं।

सन्दर्भ:

• 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/

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