Apa itu AIOps (Kecerdasan Buatan untuk Operasi TI)? Kasus Penggunaan AIOps

Apa itu AIOps (Kecerdasan Buatan untuk Operasi TI)

Volume data yang dihasilkan sistem TI saat ini sangat besar, dan tanpa alat pemantauan dan analisis yang cerdas, hal ini dapat mengakibatkan hilangnya peluang, peringatan, dan waktu henti yang mahal. Namun, dengan munculnya Machine Learning dan Big Data, muncul kategori baru alat operasi TI yang disebut Operasi AI.

AIOps dapat didefinisikan sebagai penerapan praktis Kecerdasan Buatan untuk menambah, mendukung, dan mengotomatisasi proses TI. Ini memanfaatkan Pembelajaran Mesin, Pemrosesan Bahasa Alami, dan Analisis untuk memantau dan menganalisis data real-time yang kompleks, membantu tim mendeteksi dan menyelesaikan masalah dengan cepat.

Dengan AIOps, tim Operasi dapat mengatasi kompleksitas dan volume data yang sangat besar yang dihasilkan oleh lingkungan TI modern mereka untuk mencegah pemadaman, mempertahankan waktu aktif, dan mencapai jaminan layanan berkelanjutan. AIOps memungkinkan organisasi untuk beroperasi dengan kecepatan yang diminta oleh bisnis modern dan memberikan pengalaman pengguna yang luar biasa.

Apa perlunya AIOps?

Dalam survei yang dilakukan oleh Teknologi CA, sebagian besar responden percaya bahwa AIOps adalah masa depan operasi TI, dan lebih dari 80% organisasi berencana atau sudah mulai menerapkan solusi AIOps. 

Berikut ini adalah lima alasan utama mengapa kebutuhan AIOps semakin meningkat.

Analisis menjadi tantangan karena semakin banyaknya alat pemantauan.

Penggunaan alat pemantauan yang berbeda membuat pencapaian visibilitas lengkap di seluruh layanan atau aplikasi perusahaan menjadi sulit. Hal ini juga membuat hampir tidak mungkin untuk mengkorelasikan dan menganalisis beberapa metrik kinerja aplikasi. 

AIOps dapat membantu memberikan analisis panel tunggal utama di semua domain, yang akan membantu organisasi memastikan pengalaman pelanggan yang optimal. AIOps membantu mengurangi kesalahan positif, membangun korelasi peringatan, dan mengidentifikasi akar permasalahan tanpa harus menggunakan banyak alat.

Banyaknya peringatan menjadi tidak terkendali.

Dengan rata-rata ribuan peringatan per bulan yang harus ditangani secara proaktif, tidak heran AI dan Pembelajaran Mesin kini menjadi penting. AIOps dapat membantu mengurangi dampak masalah seperti mendeteksi masalah, kolaborasi antar tim, dan korelasi peringatan di seluruh alat dengan mengurangi waktu henti dan waktu yang dihabiskan untuk menganalisis peringatan ini.

Analisis prediktif diperlukan untuk memberikan pengalaman pengguna yang unggul.

Setiap bisnis saat ini berjarak satu pengalaman pengguna yang buruk dari pelanggan yang hilang. Mempertimbangkan hal ini, premi yang diberikan perusahaan untuk memastikan pengalaman pengguna yang luar biasa tidaklah mengejutkan. Memberikan pengalaman pengguna yang luar biasa dengan analisis prediktif adalah salah satu hasil bisnis yang paling penting, dan dengan demikian, analisis prediktif adalah kemampuan AIOps yang paling dicari.

Banyak sekali manfaat yang diharapkan dari AIOps

Banyak profesional TI percaya bahwa AIOps akan memberikan wawasan yang dapat ditindaklanjuti untuk membantu mengotomatisasi dan meningkatkan fungsi operasi TI secara keseluruhan. Mereka juga berpendapat bahwa AIOps akan meningkatkan efisiensi, remediasi yang lebih cepat, pengalaman pengguna yang lebih baik, dan mengurangi kompleksitas operasional. Hal ini terutama dicapai melalui kemampuan otomatisasi AIOps, termasuk mengotomatiskan analisis data dan wawasan prediktif di seluruh rangkaian alat. 

Masa depan operasi TI adalah AIOps.

Bisnis yang ingin bertahan dan berkembang dalam ekonomi digital saat ini harus mempertimbangkan penggunaan AI dalam operasional TI. Dengan meningkatnya tantangan pemantauan dan analisis data, AIOps akan memainkan peran penting dalam menciptakan efisiensi baru bagi tim IT Ops. Sekaranglah waktunya untuk mengevaluasi dan menerapkan solusi berbasis AIOps yang memberikan pengalaman pengguna superior yang diharapkan pelanggan.

Bagaimana cara kerja AIOps, dan apa saja komponennya?

Organisasi harus menerapkan alat AIOps untuk mengekstrak nilai maksimal sebagai platform independen yang mengambil data dari semua sumber pemantauan TI. Platform seperti ini harus didukung oleh lima algoritma yang mengotomatiskan dan menyederhanakan dimensi penting dari pemantauan operasi TI.

• Pemilihan Data: Mengambil sejumlah besar data yang sangat berlebihan dan berisik yang dihasilkan oleh lingkungan TI modern dan menyaring elemen data yang mengindikasikan suatu masalah.
• Identifikasi Pola: Mengkorelasikan dan menemukan hubungan antar elemen data yang dipilih dan mengelompokkannya untuk dianalisis lebih lanjut.
• Kesimpulan: Mengidentifikasi penyebab utama masalah yang berulang sehingga dapat diambil tindakan. 
• Kolaborasi: Memberi tahu operator dan tim terkait dan memfasilitasi kerja sama di antara mereka.
• Otomasi: Mengotomatiskan respons dan remediasi untuk membuat solusi lebih tepat dan cepat.

Solusi AIOps menyaring kebisingan dan duplikasi dalam kumpulan data dan hanya memilih data yang relevan. Hal ini sangat mengurangi jumlah peringatan yang harus ditangani oleh tim operasi dan menghilangkan duplikasi pekerjaan. Informasi yang relevan kemudian dikelompokkan dan dikorelasikan menggunakan berbagai kriteria seperti teks, waktu, dan topologi. AIOPS kemudian menemukan pola dalam data dan menyimpulkan item data mana yang mewakili penyebab dan item data mana yang mewakili peristiwa. 

Platform mengirimkan hasil analisis ini ke lingkungan kolaborasi virtual di mana semua data relevan dapat diakses oleh semua orang yang terlibat dalam penyelesaian insiden tersebut. Tim virtual kemudian dapat dengan cepat menentukan solusi dan memilih respons otomatis untuk menyelesaikan insiden dengan cepat dan akurat.

Kasus penggunaan AIOps

Analisis akar penyebab

Dengan AIOps, akar permasalahan dapat ditentukan, dan tindakan yang tepat dapat diambil untuk menyelesaikannya. Dengan mengidentifikasi penyebab masalah, tim dapat menghindari pekerjaan yang tidak perlu dalam menangani gejala masalah, bukan masalah inti. Misalnya, platform AIOps dapat melacak penyebab gangguan jaringan, segera memperbaikinya, dan mengambil tindakan perlindungan untuk mencegah masalah serupa di masa mendatang.

Deteksi anomali

Alat AIOps dapat memindai kumpulan data besar dan menemukan titik data yang tidak lazim. Pencilan ini bertindak sebagai sinyal yang mengidentifikasi dan memprediksi peristiwa bermasalah, seperti pelanggaran data, sehingga memungkinkan bisnis menghindari konsekuensi yang merugikan, seperti denda peraturan, PR negatif, dan penurunan kepercayaan konsumen.

Pemantauan kinerja

AIOps bertindak sebagai alat pemantauan untuk infrastruktur cloud dan sistem penyimpanan. Ini melaporkan metrik seperti penggunaan, ketersediaan, dan waktu respons. Ini juga menggunakan korelasi peristiwa untuk mengumpulkan informasi, sehingga menghasilkan konsumsi informasi yang lebih baik bagi pengguna.

Peringatan cerdas

AIOps memfilter dan menghubungkan data penting ke dalam insiden yang mencegah badai peringatan dari efek domino- misalnya, kegagalan dalam satu sistem memicu peringatan, berdampak pada sistem lain yang juga memicu peringatan.

Perbaikan otomatis

AIOps membantu mengotomatiskan remediasi untuk masalah umum. Setelah permasalahan teridentifikasi, berdasarkan data historis dari permasalahan di masa lalu, AIOps menyarankan pendekatan terbaik untuk mempercepat remediasi.

Apa perbedaan antara AIOps dan MLOps?

MLOps	Operasi AI
Ini adalah serangkaian praktik untuk komunikasi dan kolaborasi yang lebih baik antara ilmuwan data dan profesional operasi.	Ini adalah aplikasi praktis dari Kecerdasan Buatan untuk menambah, mendukung, dan mengotomatiskan proses TI.
Disiplin ini menggabungkan pembelajaran mesin, rekayasa data, dan DevOps untuk mengungkap cara yang lebih cepat dan efektif dalam menerapkan model pembelajaran mesin.	Ini menggabungkan data besar dan pembelajaran mesin untuk mengotomatisasi operasi TI.
Melalui validasi kumpulan data, pemantauan aplikasi, reproduktifitas, dan pelacakan eksperimen, MLOps memungkinkan model dimasukkan ke dalam produksi secara efisien dan memastikan model terus berfungsi dengan andal.	Sistem AIOps mengidentifikasi akar penyebab insiden TI, mendeteksi anomali, dan memberikan solusi berkualitas tinggi yang memungkinkan tim teknologi bekerja menuju penyelesaian.

Referensi:

• 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/

<!–

->