מהי AIOps (בינה מלאכותית לתפעול IT)
נפח הנתונים שמערכות IT מייצרות בימינו הוא עצום, וללא כלי ניטור וניתוח חכמים, זה יכול לגרום להחמצת הזדמנויות, התראות וזמני השבתה יקרים. עם זאת, עם הופעת Machine Learning וביג דאטה, צמחה קטגוריה חדשה של כלי תפעול IT בשם AI Ops.
ניתן להגדיר AIOps כיישום מעשי של בינה מלאכותית להגדלה, תמיכה ואוטומציה של תהליכי IT. היא ממנפת למידת מכונה, עיבוד שפה טבעית ואנליטיקה כדי לנטר ולנתח נתונים מורכבים בזמן אמת, ולסייע לצוותים לזהות ולפתור בעיות במהירות.
עם AIOps, צוותי Ops יכולים לאלף את המורכבות העצומה ונפח הנתונים שנוצרים מסביבות ה-IT המודרניות שלהם כדי למנוע הפסקות, לשמור על זמן פעולה ולהשיג הבטחת שירות מתמשכת. AIOps מאפשרת לארגונים לפעול במהירות הנדרשת על ידי עסקים מודרניים ולספק חווית משתמש נהדרת.
מה הצורך ב-AIOS?
בסקר שנערך על ידי CA טכנולוגיות, רוב המשיבים האמינו ש-AIOps הוא העתיד של תפעול ה-IT, ויותר מ-80% מהארגונים מתכננים או כבר החלו ליישם פתרונות AIOps.
להלן חמש הסיבות המובילות לכך שהצורך של AIOps עולה.
אנליטיקה הפכה למאתגרת בשל ריבוי כלי הניטור.
שימוש בכלי ניטור שונים מקשה על השגת נראות מלאה על פני שירות או יישום ארגוני. זה גם הופך את זה כמעט לבלתי אפשרי לתאם ולנתח מדדי ביצועים מרובים של יישומים.
AIOps יכול לעזור לספק חלונית ניתוח ראשונית ויחידה בכל התחומים, שתעזור לארגונים להבטיח חווית לקוח מיטבית. AIOps עוזר להפחית תוצאות חיוביות שגויות, לבנות מתאם התראה ולזהות סיבות שורש מבלי שהטכנאי יעבור לכלים מרובים.
נפח ההתראות העצום הופך לבלתי ניתן לניהול.
עם אלפי התראות בחודש בממוצע שיש לטפל בהן באופן יזום, אין פלא ש-AI ו- Machine Learning הופכים כעת נחוצים. AIOps יכולים לעזור להפחית את ההשפעה של בעיות כמו זיהוי בעיות, שיתוף פעולה בין צוותים ומתאם התראות בכל הכלים על ידי צמצום זמן ההשבתה והזמן המושקע בניתוח התראות אלו.
נדרש ניתוח חזוי כדי לספק חווית משתמש מעולה.
כל עסק כיום נמצא במרחק חווית משתמש עלובה אחת מלקוח אבוד. בהתחשב בכך, הפרמיה שחברות מטילות על הבטחת חווית משתמש יוצאת דופן אינה מפתיעה. אספקת חווית משתמש נהדרת עם ניתוח חזוי היא בין התוצאות העסקיות החשובות ביותר, וככזו, ניתוח חזוי היא יכולת ה-AIOps המבוקשת ביותר.
יתרונות עצומים צפויים של AIOps
מומחי IT רבים מאמינים ש-AIOps יספקו תובנות מעשיות שיסייעו לאוטומציה ולשפר את פונקציות תפעול ה-IT הכוללות. הם גם חושבים AIOps יגדילו את היעילות, תיקון מהיר יותר, חווית משתמש טובה יותר ויפחיתו את המורכבות התפעולית. זה מושג בעיקר באמצעות יכולות האוטומציה של AIOps, כולל אוטומציה של ניתוח נתונים ותובנות חזויות בכל שרשרת הכלים.
העתיד של תפעול ה-IT הוא AIOps.
עסקים שרוצים לשרוד ולשגשג בכלכלה הדיגיטלית של היום חייבים לשקול שימוש בבינה מלאכותית בתפעול IT. עם הגדלת אתגרי ניטור הנתונים והניתוח, AIOps ישחק תפקיד מפתח ביצירת יעילות חדשה עבור צוותי IT Ops. זה הזמן להעריך וליישם פתרונות מבוססי AIOps המספקים את חוויית המשתמש המעולה לה מצפים הלקוחות.
כיצד פועלות AIOps, ומהם המרכיבים שלה?
ארגון צריך לפרוס כלי AIOps כדי לחלץ ערכים מקסימליים כפלטפורמה עצמאית שלוקחת נתונים מכל מקורות ניטור ה-IT. פלטפורמה כזו צריכה להיות מופעלת על ידי חמישה אלגוריתמים שמייעלים מימדים קריטיים של ניטור תפעול IT ומייעלים אותם.
- בחירת נתונים: נטילת כמות עצומה של נתונים מיותרים ורועשים ביותר שנוצרו על ידי סביבות IT מודרניות וסינון רכיבי הנתונים המצביעים על בעיה.
- זיהוי דפוס: מתאם ומציאת קשרים בין רכיבי הנתונים שנבחרו וקיבוץ אותם לניתוח נוסף.
- הסקה: זיהוי הגורמים המובילים לבעיות חוזרות על מנת שניתן יהיה לנקוט בפעולה.
- שיתוף פעולה: יידוע מפעילים וצוותים רלוונטיים והקלת שיתוף הפעולה ביניהם.
- אוטומציה: אוטומציה של תגובה ותיקון כדי להפוך את הפתרונות למדוייקים ומהירים יותר.
פתרונות AIOps מסננים רעש ושכפול במערך הנתונים ובוחרים רק את הנתונים הרלוונטיים. זה מקטין מאוד את מספר ההתראות שצוות התפעול צריך להתמודד איתן ומבטל כפילות בעבודה. לאחר מכן, המידע הרלוונטי מקובץ ומתאם באמצעות קריטריונים שונים כגון טקסט, זמן וטופולוגיה. לאחר מכן AIOPS מגלה דפוסים בנתונים ומסיק אילו פריטי נתונים מייצגים סיבות ואילו פריטי נתונים מייצגים אירועים.
הפלטפורמה שולחת את תוצאות הניתוח הזה לסביבת שיתוף פעולה וירטואלית שבה כל הנתונים הרלוונטיים נגישים לכל המעורבים בפתרון האירוע. לאחר מכן, הצוות הווירטואלי יכול לקבוע במהירות פתרונות ולבחור תגובות אוטומטיות כדי לפתור תקריות במהירות ובדייקנות.
מקרי שימוש ב-AIOPs
ניתוח גורם שורש
עם AIOps, ניתן לקבוע את שורש הבעיה, ולנקוט באמצעים מתאימים כדי לפתור אותה. על ידי זיהוי הגורם לבעיה, הצוות יכול להימנע מעבודה מיותרת הכרוכה בטיפול בסימפטומים של הבעיה ולא בבעיית הליבה. לדוגמה, פלטפורמות AIOps יכולות לעקוב אחר הגורם להפסקות הרשת, לתקן אותן באופן מיידי ולנקוט באמצעי הגנה כדי למנוע בעיות דומות בעתיד.
גילוי אנומלי
כלי AIOps יכולים לסרוק מערכי נתונים גדולים ולגלות נקודות נתונים לא טיפוסיות. חריגים אלה פועלים כאותות המזהים ומנבאים אירועים בעייתיים, כגון פרצות מידע, ומאפשרים לעסקים להימנע מהשלכות יקרות, כגון קנסות רגולטוריים, יחסי ציבור שליליים וירידה באמון הצרכנים.
ניטור ביצועים
AIOps פועל ככלי ניטור עבור תשתית ענן ומערכות אחסון. הוא מדווח על מדדים כמו שימוש, זמינות וזמני תגובה. זה גם משתמש בקורלציה של אירועים כדי לצבור מידע, מה שמוביל לצריכת מידע טובה יותר עבור המשתמשים.
התראה חכמה
AIOps מסנן ומתאם נתונים משמעותיים לאירועים המונעים סופות התראה מתופעות דומינו - לדוגמה, כשל במערכת אחת מפעיל התראה, משפיע על מערכת אחרת שגם מפעילה התראה.
תיקון אוטומטי
AIOps עוזר לבצע תיקון אוטומטי עבור בעיות ידועות. לאחר זיהוי הבעיות, בהתבסס על נתונים היסטוריים מבעיות קודמות, AIOps מציע את הגישה הטובה ביותר להאצת התיקון.
מה ההבדל בין AIOps ל-MLOps?
| MLOps | AI Ops |
| זוהי מערכת של שיטות עבודה לתקשורת ושיתוף פעולה טובים יותר בין מדעני נתונים ואנשי מקצוע בתחום התפעול. | זהו היישום המעשי של בינה מלאכותית להגדלה, תמיכה ואוטומציה של תהליכי IT. |
| דיסציפלינה זו משלבת למידת מכונה, הנדסת נתונים ו-DevOps כדי לחשוף דרכים מהירות ויעילות יותר לפריסת מודלים של למידת מכונה. | הוא משלב נתונים גדולים ולמידת מכונה כדי להפוך את פעולות ה-IT לאוטומטיות. |
| באמצעות אימות מערך נתונים, ניטור יישומים, יכולת שחזור ומעקב אחר ניסויים, MLOps מאפשר להכניס ביעילות מודלים לייצור ולהבטיח שהם ממשיכים לתפקד באופן אמין. | מערכות AIOps מזהות את גורמי השורש לאירועי IT, מזהות חריגות ומספקות פתרונות איכותיים המאפשרים לצוותי הטכנולוגיה לעבוד לקראת פתרון. |
הפניות:
- 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/
<!–
->
