Hva er AIOps (Artificial Intelligence for IT Operations)?AIOps Use Cases

Hva er AIOps (kunstig intelligens for IT-drift)

Datavolumet som IT-systemer genererer i dag er overveldende, og uten intelligente overvåkings- og analyseverktøy kan det resultere i tapte muligheter, varsler og dyr nedetid. Men med bruken av maskinlæring og big data har det dukket opp en ny kategori av IT-driftsverktøy kalt AIOps.

AIOps kan defineres som den praktiske anvendelsen av kunstig intelligens for å utvide, støtte og automatisere IT-prosesser. Den utnytter maskinlæring, naturlig språkbehandling og analyse for å overvåke og analysere komplekse sanntidsdata, og hjelper teamene raskt å oppdage og løse problemer.

Med AIOps kan Ops-team temme den enorme kompleksiteten og volumet av data som genereres av deres moderne IT-miljøer for å forhindre strømbrudd, opprettholde oppetid og oppnå kontinuerlig servicesikkerhet. AIOps gjør det mulig for organisasjoner å operere med hastighet som kreves av moderne virksomheter og levere en flott brukeropplevelse.

Hva er behovet for AIOps?

I en undersøkelse gjennomført av Computer Associates, mente de fleste respondentene at AIOps er fremtiden for IT-drift, og mer enn 80 % av organisasjonene enten planlegger eller har allerede begynt å implementere AIOps-løsninger. 

Følgende er de fem beste grunnene til at nødvendigheten av AIOps øker.

Analytics har blitt utfordrende på grunn av utbredelsen av overvåkingsverktøy.

Bruk av ulike overvåkingsverktøy gjør det vanskelig å oppnå fullstendig synlighet på tvers av en bedriftstjeneste eller applikasjon. Det gjør det også nesten umulig å korrelere og analysere flere applikasjonsytelsesmålinger. 

AIOps kan bidra til å levere en primær, enkelt analyserute på tvers av alle domener, som vil hjelpe organisasjoner med å sikre en optimal kundeopplevelse. AIOps hjelper til med å redusere falske positiver, bygge varslingskorrelasjon og identifisere rotårsaker uten at teknologien går til flere verktøy.

Selve volumet av varsler er i ferd med å bli uhåndterlig.

Med tusenvis av varsler per måned i gjennomsnitt som må håndteres proaktivt, er det ikke rart at AI og maskinlæring nå blir nødvendig. AIOps kan bidra til å redusere virkningen av problemer som å oppdage problemer, samarbeid på tvers av team og varslingskorrelasjon på tvers av alle verktøy ved å redusere nedetid og tid brukt på å analysere disse varslene.

Prediktiv analyse er nødvendig for å levere en overlegen brukeropplevelse.

Hver bedrift i dag er én elendig brukeropplevelse unna en tapt kunde. Tatt i betraktning er premien som selskaper legger på å sikre en eksepsjonell brukeropplevelse ikke overraskende. Å levere en god brukeropplevelse med prediktiv analyse er blant de mest avgjørende forretningsresultatene, og som sådan er prediktiv analyse den mest ettertraktede AIOps-funksjonen.

Enorme forventede fordeler med AIOs

Tallrike IT-fagfolk tror at AIOps vil levere handlingskraftig innsikt for å hjelpe med å automatisere og forbedre generelle IT-driftsfunksjoner. De tror også AIOps vil øke effektiviteten, raskere utbedring, bedre brukeropplevelse og redusere operasjonell kompleksitet. Dette oppnås først og fremst gjennom AIOps' automatiseringsevner, inkludert automatisering av dataanalyse og prediktiv innsikt over hele verktøykjeden. 

Fremtiden for IT-drift er AIOps.

Bedrifter som ønsker å overleve og trives i dagens digitale økonomi, må vurdere å bruke AI i IT-drift. Med økende dataovervåkings- og analyseutfordringer vil AIOps spille en nøkkelrolle i å skape ny effektivitet for IT Ops-team. Nå er tiden inne for å evaluere og implementere AIOps-baserte løsninger som gir den overlegne brukeropplevelsen som kundene forventer.

Hvordan fungerer AIOps, og hva er dens komponenter?

En organisasjon bør distribuere et AIOps-verktøy for å trekke ut maksimale verdier som en uavhengig plattform som tar data fra alle IT-overvåkingskilder. En slik plattform bør drives av fem algoritmer som automatiserer og effektiviserer kritiske dimensjoner ved IT-driftsovervåking.

• Datavalg: Tar en enorm mengde svært redundante og støyende data generert av moderne IT-miljøer og filtrerer ut dataelementene som indikerer et problem.
• Mønsteridentifikasjon: Korrelere og finne sammenhenger mellom de valgte dataelementene og gruppere dem for videre analyse.
• Inferens: Identifisere de viktigste årsakene til tilbakevendende problemer, slik at tiltak kan iverksettes. 
• Samarbeid: Varsle relevante operatører og team og legge til rette for samarbeid mellom dem.
• Automatisering: Automatisering av respons og utbedring for å gjøre løsninger mer presise og raske.

AIOps-løsninger filtrerer ut støy og duplisering i datasettet og velger kun de relevante dataene. Dette reduserer i stor grad antallet varsler driftsteamet må håndtere og eliminerer dobbeltarbeid. Den relevante informasjonen blir deretter gruppert og korrelert ved hjelp av ulike kriterier som tekst, tid og topologi. AIOPS oppdager deretter mønstre i dataene og utleder hvilke dataelementer som representerer årsaker og hvilke dataelementer som representerer hendelser. 

Plattformen sender resultatene av denne analysen til et virtuelt samarbeidsmiljø hvor all relevant data er tilgjengelig for alle som er involvert i å løse hendelsen. Det virtuelle teamet kan deretter raskt finne løsninger og velge automatiserte svar for å løse hendelser raskt og nøyaktig.

AIOps brukssaker

Årsaksanalyse

Med AIOps kan et problems rotårsak bestemmes, og passende tiltak kan tas for å løse det. Ved å identifisere årsaken til problemet, kan teamet unngå unødvendig arbeid involvert i å behandle problemets symptomer i stedet for kjerneproblemet. For eksempel kan AIOps-plattformer spore årsaken til nettverksavbrudd, fikse dem umiddelbart og ta beskyttelsestiltak for å forhindre lignende problemer i fremtiden.

Anomali påvisning

AIOps-verktøy kan skanne store datasett og oppdage atypiske datapunkter. Disse uteliggere fungerer som signaler som identifiserer og forutsier problematiske hendelser, for eksempel datainnbrudd, og lar bedrifter unngå kostbare konsekvenser, for eksempel regulatoriske bøter, negativ PR og fall i forbrukernes tillit.

Ytelsesovervåkning

AIOps fungerer som et overvåkingsverktøy for skyinfrastruktur og lagringssystemer. Den rapporterer om beregninger som bruk, tilgjengelighet og responstider. Den bruker også hendelseskorrelasjon for å samle informasjon, noe som fører til bedre informasjonsforbruk for brukerne.

Intelligent varsling

AIOps filtrerer og korrelerer meningsfulle data til hendelser som forhindrer varslingsstormer fra dominoeffekter - for eksempel utløser en feil i ett system et varsel, som påvirker et annet system som også utløser et varsel.

Automatisert utbedring

AIOps hjelper med å automatisere utbedring av kjente problemer. Når problemene er identifisert, basert på historiske data fra tidligere problemer, foreslår AIOps den beste tilnærmingen for å akselerere utbedring.

Hva er forskjellen mellom AIOps og MLOps?

MLOps	AIOps
Det er et sett med praksis for bedre kommunikasjon og samarbeid mellom datavitere og operasjonseksperter.	Det er den praktiske anvendelsen av kunstig intelligens for å utvide, støtte og automatisere IT-prosesser.
Denne disiplinen kombineres maskinlæring, datateknikk og DevOps for å avdekke raskere og mer effektive måter å implementere maskinlæringsmodeller på.	Den kombinerer big data og maskinlæring for å automatisere IT-drift.
Gjennom datasettvalidering, applikasjonsovervåking, reproduserbarhet og eksperimentsporing gjør MLOps det mulig å effektivt få modeller i produksjon og sikre at de fortsetter å fungere pålitelig.	AIOps-systemer identifiserer grunnårsakene til IT-hendelser, oppdager uregelmessigheter og gir løsninger av høy kvalitet som gjør det mulig for teknologiteamene å jobbe mot en løsning.

Referanser:

• 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/

<!–

->