Wat is AIOps (kunstmatige intelligentie voor IT-operaties)? AIOps-gebruiksscenario's

Wat is AIOps (kunstmatige intelligentie voor IT-operaties)

De hoeveelheid gegevens die IT-systemen tegenwoordig genereren is overweldigend, en zonder intelligente monitoring- en analysetools kan dit resulteren in gemiste kansen, waarschuwingen en dure downtime. Met de komst van Machine Learning en Big Data is er echter een nieuwe categorie IT-operatietools ontstaan, genaamd AIOps.

AIOps kan worden gedefinieerd als de praktische toepassing van kunstmatige intelligentie om IT-processen te verbeteren, ondersteunen en automatiseren. Het maakt gebruik van Machine Learning, Natural Language Processing en Analytics om complexe realtime gegevens te monitoren en analyseren, waardoor teams snel problemen kunnen detecteren en oplossen.

Met AIOps kunnen operationele teams de enorme complexiteit en hoeveelheid gegevens die door hun moderne IT-omgevingen worden gegenereerd, beheersen om uitval te voorkomen, de uptime te behouden en een continue servicegarantie te bereiken. AIOps stelt organisaties in staat te werken met de snelheid die moderne bedrijven eisen en een geweldige gebruikerservaring te bieden.

Wat is de behoefte aan AIOps?

In een enquête uitgevoerd door CA Technologieswaren de meeste respondenten van mening dat AIOps de toekomst van IT-activiteiten is, en meer dan 80% van de organisaties is van plan AIOps-oplossingen te implementeren of is daar al mee begonnen. 

Hieronder volgen de vijf belangrijkste redenen waarom de noodzaak van AIOps toeneemt.

Analytics is een uitdaging geworden door de toename van het aantal monitoringtools.

Het gebruik van ongelijksoortige monitoringtools maakt het moeilijk om volledig inzicht te krijgen in een bedrijfsservice of -applicatie. Het maakt het ook bijna onmogelijk om meerdere prestatiestatistieken van applicaties te correleren en analyseren. 

AIOps kan helpen bij het leveren van één primair analysepaneel voor alle domeinen, waardoor organisaties een optimale klantervaring kunnen garanderen. AIOps helpt valse positieven te verminderen, waarschuwingscorrelatie op te bouwen en hoofdoorzaken te identificeren zonder dat de technologie naar meerdere tools hoeft te gaan.

Het enorme aantal waarschuwingen wordt onbeheersbaar.

Met gemiddeld duizenden waarschuwingen per maand die proactief moeten worden afgehandeld, is het geen wonder dat AI en Machine Learning nu noodzakelijk worden. AIOps kan de impact helpen verminderen van problemen zoals het detecteren van problemen, samenwerking tussen teams en waarschuwingscorrelatie tussen alle tools door de downtime en de tijd die wordt besteed aan het analyseren van deze waarschuwingen te verminderen.

Voorspellende analyses zijn vereist om een ​​superieure gebruikerservaring te bieden.

Elk bedrijf is tegenwoordig één slechte gebruikerservaring verwijderd van een verloren klant. Dit in aanmerking genomen is de premie die bedrijven hechten aan het garanderen van een uitzonderlijke gebruikerservaring niet verrassend. Het leveren van een geweldige gebruikerservaring met voorspellende analyses is een van de meest cruciale bedrijfsresultaten, en als zodanig is voorspellende analyse de meest gewilde AIOps-mogelijkheid.

Enorme verwachte voordelen van AIOps

Talrijke IT-professionals zijn van mening dat AIOps bruikbare inzichten zal opleveren om de algemene IT-operationele functies te helpen automatiseren en verbeteren. Ze denken ook dat AIOps de efficiëntie, het snellere herstel en de betere gebruikerservaring zal vergroten en de operationele complexiteit zal verminderen. Dit wordt voornamelijk bereikt door de automatiseringsmogelijkheden van AIOps, waaronder het automatiseren van data-analyses en voorspellende inzichten in de hele toolketen. 

De toekomst van IT-operaties is AIOps.

Bedrijven die willen overleven en bloeien in de huidige digitale economie moeten overwegen om AI in IT-activiteiten te gebruiken. Met de toenemende uitdagingen op het gebied van datamonitoring en analyse zal AIOps een sleutelrol spelen bij het creëren van nieuwe efficiëntie voor IT Ops-teams. Dit is het moment om op AIOps gebaseerde oplossingen te evalueren en te implementeren die de superieure gebruikerservaring bieden die klanten verwachten.

Hoe werkt AIOps en wat zijn de componenten ervan?

Een organisatie moet een AIOps-tool inzetten om maximale waarden te extraheren als een onafhankelijk platform dat gegevens uit alle IT-monitoringbronnen haalt. Een dergelijk platform zou moeten worden aangedreven door vijf algoritmen die kritische dimensies van de monitoring van IT-activiteiten automatiseren en stroomlijnen.

• Gegevensselectie: Het nemen van een enorme hoeveelheid zeer redundante en luidruchtige gegevens gegenereerd door moderne IT-omgevingen en het filteren van de gegevenselementen die op een probleem duiden.
• Patroonidentificatie: Het correleren en vinden van relaties tussen de geselecteerde data-elementen en het groeperen ervan voor verdere analyse.
• Gevolgtrekking: Het identificeren van de belangrijkste oorzaken van terugkerende problemen, zodat er actie kan worden ondernomen. 
• Samenwerking: Het informeren van relevante operators en teams en het faciliteren van de samenwerking tussen hen.
• Automatisering: Automatisering van respons en herstel om oplossingen nauwkeuriger en sneller te maken.

AIOps-oplossingen filteren ruis en duplicatie in de dataset en selecteren alleen de relevante data. Hierdoor wordt het aantal waarschuwingen waarmee het operationele team te maken krijgt aanzienlijk verminderd en wordt dubbel werk geëlimineerd. De relevante informatie wordt vervolgens gegroepeerd en gecorreleerd aan de hand van verschillende criteria, zoals tekst, tijd en topologie. AIOPS ontdekt vervolgens patronen in de gegevens en leidt daaruit af welke gegevensitems oorzaken vertegenwoordigen en welke gegevensitems gebeurtenissen vertegenwoordigen. 

Het platform stuurt de resultaten van deze analyse naar een virtuele samenwerkingsomgeving waar alle relevante gegevens toegankelijk zijn voor iedereen die betrokken is bij het oplossen van het incident. Het virtuele team kan vervolgens snel oplossingen bepalen en geautomatiseerde reacties kiezen om incidenten snel en accuraat op te lossen.

AIOps-gebruiksscenario's

Oorzaakanalyse

Met AIOps kan de oorzaak van een probleem worden achterhaald en kunnen passende maatregelen worden genomen om het probleem op te lossen. Door de oorzaak van het probleem te identificeren, kan het team onnodig werk vermijden dat gepaard gaat met het behandelen van de symptomen van het probleem in plaats van het kernprobleem. AIOps-platforms kunnen bijvoorbeeld de oorzaak van netwerkstoringen volgen, deze onmiddellijk oplossen en beschermende maatregelen nemen om soortgelijke problemen in de toekomst te voorkomen.

Onregelmatigheidsdetectie

AIOps-tools kunnen grote datasets scannen en atypische datapunten ontdekken. Deze uitschieters fungeren als signalen die problematische gebeurtenissen identificeren en voorspellen, zoals datalekken, waardoor bedrijven kostbare gevolgen kunnen vermijden, zoals boetes van toezichthouders, negatieve PR en een daling van het consumentenvertrouwen.

Prestatie monitoring

AIOps fungeert als een monitoringtool voor cloudinfrastructuur en opslagsystemen. Het rapporteert over statistieken zoals gebruik, beschikbaarheid en responstijden. Het maakt ook gebruik van gebeurteniscorrelatie om informatie te verzamelen, wat leidt tot een beter informatieverbruik voor gebruikers.

Intelligente alarmering

AIOps filtert en correleert betekenisvolle gegevens met incidenten en voorkomt waarschuwingsstormen door domino-effecten. Een storing in het ene systeem activeert bijvoorbeeld een waarschuwing en heeft gevolgen voor een ander systeem dat ook een waarschuwing activeert.

Geautomatiseerd herstel

AIOps helpt bij het automatiseren van het herstel van bekende problemen. Zodra de problemen zijn geïdentificeerd, op basis van historische gegevens van eerdere problemen, stelt AIOps de beste aanpak voor om het herstel te versnellen.

Wat is het verschil tussen AIOps en MLOps?

MLops	AIOps
Het is een reeks praktijken voor betere communicatie en samenwerking tussen datawetenschappers en operationele professionals.	Het is de praktische toepassing van kunstmatige intelligentie om IT-processen te verbeteren, ondersteunen en automatiseren.
Deze discipline combineert machine learning, data-engineering en DevOps om snellere en effectievere manieren te ontdekken om machine learning-modellen in te zetten.	Het combineert big data en machine learning om IT-activiteiten te automatiseren.
Door datasetvalidatie, applicatiemonitoring, reproduceerbaarheid en experimenttracking maakt MLOps het mogelijk om modellen efficiënt in productie te krijgen en ervoor te zorgen dat ze betrouwbaar blijven functioneren.	AIOps-systemen identificeren de hoofdoorzaken van IT-incidenten, detecteren afwijkingen en bieden hoogwaardige oplossingen waarmee de technische teams naar een oplossing kunnen werken.

Referenties:

• 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/

<!–

->