Co to jest AIOps (sztuczna inteligencja dla operacji IT)? Przypadki użycia AIOps

Co to jest AIOps (sztuczna inteligencja dla operacji IT)

Ilość danych generowanych obecnie przez systemy IT jest przytłaczająca i bez inteligentnych narzędzi do monitorowania i analizy może to skutkować utratą szans, alertami i kosztownymi przestojami. Jednak wraz z pojawieniem się uczenia maszynowego i Big Data pojawiła się nowa kategoria narzędzi operacyjnych IT, zwana Operacje AI.

AIOps można zdefiniować jako praktyczne zastosowanie sztucznej inteligencji do wzmacniania, wspierania i automatyzowania procesów IT. Wykorzystuje uczenie maszynowe, przetwarzanie języka naturalnego i analitykę do monitorowania i analizowania złożonych danych w czasie rzeczywistym, pomagając zespołom szybko wykrywać i rozwiązywać problemy.

Dzięki AIOps zespoły operacyjne mogą okiełznać ogromną złożoność i ilość danych generowanych przez ich nowoczesne środowiska IT, aby zapobiegać awariom, utrzymywać czas pracy i osiągać ciągłą gwarancję usług. AIOps umożliwia organizacjom działanie z szybkością wymaganą przez nowoczesne firmy i zapewnianie doskonałej obsługi użytkownika.

Jakie jest zapotrzebowanie na AIOps?

W ankiecie przeprowadzonej przez CA Technologieswiększość respondentów uważa, że ​​AIOps to przyszłość operacji IT, a ponad 80% organizacji planuje lub już rozpoczęło wdrażanie rozwiązań AIOps. 

Poniżej znajduje się pięć najważniejszych powodów, dla których wzrasta zapotrzebowanie na AIOps.

Analityka stała się wyzwaniem ze względu na mnogość narzędzi monitorujących.

Korzystanie z odmiennych narzędzi monitorujących utrudnia osiągnięcie pełnego wglądu w usługę lub aplikację przedsiębiorstwa. Uniemożliwia to również korelację i analizę wielu wskaźników wydajności aplikacji. 

AIOps może pomóc w dostarczeniu podstawowego, pojedynczego panelu analiz we wszystkich domenach, co pomoże organizacjom zapewnić optymalną obsługę klienta. AIOps pomaga redukować fałszywe alarmy, budować korelację alertów i identyfikować pierwotne przyczyny bez konieczności korzystania z wielu narzędzi przez techników.

Sama liczba alertów staje się nie do opanowania.

Biorąc pod uwagę średnio tysiące alertów miesięcznie, z którymi trzeba aktywnie sobie radzić, nic dziwnego, że sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe stają się obecnie konieczne. AIOps może pomóc zmniejszyć wpływ problemów, takich jak wykrywanie problemów, współpraca między zespołami i korelacja alertów we wszystkich narzędziach, skracając przestoje i czas poświęcany na analizę tych alertów.

Aby zapewnić użytkownikom najwyższą wygodę, wymagana jest analiza predykcyjna.

Każda firma jest dziś o jedno kiepskie doświadczenie użytkownika od utraconego klienta. Biorąc to pod uwagę, premia, jaką firmy przywiązują do zapewnienia wyjątkowego doświadczenia użytkownika, nie jest zaskakująca. Zapewnienie doskonałej obsługi użytkownika dzięki analizie predykcyjnej jest jednym z najważniejszych wyników biznesowych, dlatego też analityka predykcyjna jest najbardziej poszukiwaną funkcją AIOps.

Ogromne oczekiwane korzyści z AIOps

Wielu specjalistów IT wierzy, że AIOps zapewni przydatne informacje, które pomogą zautomatyzować i ulepszyć ogólne funkcje operacyjne IT. Uważają również, że rozwiązania AIOps zwiększą wydajność, przyspieszą naprawę, poprawią wygodę użytkownika i zmniejszą złożoność operacyjną. Osiąga się to przede wszystkim dzięki możliwościom automatyzacji AIOps, w tym automatyzacji analizy danych i analiz predykcyjnych w całym łańcuchu narzędzi. 

Przyszłością operacji IT są AIOps.

Firmy, które chcą przetrwać i prosperować w dzisiejszej gospodarce cyfrowej, muszą rozważyć wykorzystanie sztucznej inteligencji w operacjach IT. Wraz ze wzrostem wyzwań związanych z monitorowaniem i analizą danych, AIOps odegra kluczową rolę w tworzeniu nowej wydajności dla zespołów IT Ops. Nadszedł czas na ocenę i wdrożenie rozwiązań opartych na AIOps, które zapewniają użytkownikom najwyższą jakość, jakiej oczekują klienci.

Jak działa AIOps i jakie są jego elementy?

Organizacja powinna wdrożyć narzędzie AIOps w celu wyodrębnienia maksymalnych wartości jako niezależną platformę pobierającą dane ze wszystkich źródeł monitorowania IT. Taka platforma powinna być oparta na pięciu algorytmach, które automatyzują i usprawniają krytyczne wymiary monitorowania operacji IT.

• Wybór danych: Pobieranie dużej ilości wysoce redundantnych i zaszumionych danych generowanych przez nowoczesne środowiska IT i filtrowanie elementów danych wskazujących na problem.
• Identyfikacja wzoru: Korelowanie i znajdowanie zależności pomiędzy wybranymi elementami danych oraz grupowanie ich w celu dalszej analizy.
• Wnioskowanie: Identyfikacja głównych przyczyn powtarzających się problemów, aby można było podjąć działania. 
• Współpraca: Powiadamianie odpowiednich operatorów i zespołów oraz ułatwianie współpracy między nimi.
• Automatyka: Automatyzacja reakcji i działań naprawczych, aby rozwiązania były bardziej precyzyjne i szybkie.

Rozwiązania AIOps odfiltrowują szum i duplikacje w zbiorze danych i wybierają tylko istotne dane. To znacznie zmniejsza liczbę alertów, z którymi musi sobie poradzić zespół operacyjny i eliminuje powielanie pracy. Odpowiednie informacje są następnie grupowane i korelowane przy użyciu różnych kryteriów, takich jak tekst, czas i topologia. Następnie AIOPS odkrywa wzorce w danych i wnioskuje, które elementy danych reprezentują przyczyny, a które reprezentują zdarzenia. 

Platforma wysyła wyniki tej analizy do wirtualnego środowiska współpracy, w którym wszystkie istotne dane są dostępne dla wszystkich osób zaangażowanych w rozwiązywanie incydentu. Wirtualny zespół może następnie szybko określić rozwiązania i wybrać zautomatyzowane reakcje, aby szybko i dokładnie rozwiązać incydenty.

Przypadki użycia AIOps

Analiza przyczyn źródłowych

Dzięki AIOps można określić pierwotną przyczynę problemu i podjąć odpowiednie działania, aby go rozwiązać. Identyfikując przyczynę problemu, zespół może uniknąć niepotrzebnej pracy związanej z leczeniem objawów problemu, a nie problemu podstawowego. Na przykład platformy AIOps mogą śledzić przyczyny awarii sieci, natychmiast je naprawiać i podejmować środki ochronne, aby zapobiec podobnym problemom w przyszłości.

Wykrywanie anomalii

Narzędzia AIOps mogą skanować duże zbiory danych i odkrywać nietypowe punkty danych. Te wartości odstające działają jak sygnały identyfikujące i przewidujące problematyczne zdarzenia, takie jak naruszenia bezpieczeństwa danych, umożliwiając firmom uniknięcie kosztownych konsekwencji, takich jak kary regulacyjne, negatywny PR i spadek zaufania konsumentów.

Monitoring wydajności

AIOps działa jako narzędzie monitorujące infrastrukturę chmurową i systemy pamięci masowej. Raportuje takie wskaźniki, jak użycie, dostępność i czas reakcji. Wykorzystuje również korelację zdarzeń do agregowania informacji, co prowadzi do lepszego wykorzystania informacji przez użytkowników.

Inteligentne ostrzeganie

AIOps filtruje i koreluje istotne dane w incydenty, zapobiegając burzom alertów wywołanym efektem domina – na przykład awaria w jednym systemie wyzwala alert, wpływając na inny system, który również wyzwala alert.

Zautomatyzowana remediacja

AIOps pomaga zautomatyzować rozwiązywanie znanych problemów. Po zidentyfikowaniu problemów na podstawie danych historycznych dotyczących problemów z przeszłości AIOps sugeruje najlepsze podejście do przyspieszenia działań naprawczych.

Jaka jest różnica między AIOps i MLOps?

MLOps	Operacje AI
Jest to zestaw praktyk zapewniających lepszą komunikację i współpracę między analitykami danych a specjalistami operacyjnymi.	Jest to praktyczne zastosowanie sztucznej inteligencji do wspomagania, wspomagania i automatyzacji procesów IT.
Ta dyscyplina łączy uczenie maszynowe, inżynieria danych i DevOps aby odkryć szybsze i skuteczniejsze sposoby wdrażania modeli uczenia maszynowego.	Łączy big data i uczenie maszynowe w celu automatyzacji operacji IT.
Dzięki walidacji zbiorów danych, monitorowaniu aplikacji, odtwarzalności i śledzeniu eksperymentów, MLOps umożliwia efektywne wprowadzanie modeli do produkcji i zapewnia ich niezawodne działanie.	Systemy AIOps identyfikują pierwotne przyczyny incydentów IT, wykrywają anomalie i zapewniają wysokiej jakości rozwiązania, które umożliwiają zespołom technicznym pracę nad rozwiązaniem.

Referencje:

• 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/

<!–

->