Vad är AIOps (Artificial Intelligence for IT Operations)? AIOps Use Cases

Vad är AIOps (Artificial Intelligence for IT Operations)

Mängden data som IT-system genererar nuförtiden är överväldigande, och utan intelligenta övervaknings- och analysverktyg kan det resultera i missade möjligheter, varningar och dyra stillestånd. Men med tillkomsten av Machine Learning och Big Data har en ny kategori av IT-driftverktyg dykt upp som kallas AI Ops.

AIOps kan definieras som den praktiska tillämpningen av artificiell intelligens för att utöka, stödja och automatisera IT-processer. Det utnyttjar maskininlärning, naturlig språkbehandling och analys för att övervaka och analysera komplexa realtidsdata, vilket hjälper team att snabbt upptäcka och lösa problem.

Med AIOps kan Ops-team tämja den enorma komplexiteten och volymen av data som genereras av deras moderna IT-miljöer för att förhindra avbrott, upprätthålla drifttid och uppnå kontinuerlig serviceförsäkran. AIOps gör det möjligt för organisationer att arbeta i den hastighet som moderna företag kräver och leverera en fantastisk användarupplevelse.

Vad är behovet av AIOps?

I en undersökning genomförd av CA Technologies, trodde de flesta tillfrågade att AIOps är framtiden för IT-drift, och mer än 80 % av organisationerna antingen planerar eller har redan börjat implementera AIOps-lösningar. 

Följande är de fem främsta anledningarna till varför behovet av AIOps ökar.

Analytics har blivit utmanande på grund av spridningen av övervakningsverktyg.

Att använda olika övervakningsverktyg gör det svårt att uppnå fullständig synlighet över en företagstjänst eller applikation. Det gör det också nästan omöjligt att korrelera och analysera flera applikationsprestandamått. 

AIOps kan hjälpa till att leverera en primär, enda analysruta över alla domäner, vilket kommer att hjälpa organisationer att säkerställa en optimal kundupplevelse. AIOps hjälper till att minska falska positiva resultat, bygga varningskorrelation och identifiera grundorsaker utan att tekniken behöver gå till flera verktyg.

Den stora mängden varningar blir ohanterlig.

Med tusentals varningar per månad i genomsnitt som måste hanteras proaktivt är det inte konstigt att AI och Machine Learning nu blir nödvändiga. AIOps kan hjälpa till att minska effekten av problem som att upptäcka problem, samarbete mellan team och varningskorrelation över alla verktyg genom att minska stilleståndstiden och den tid som spenderas på att analysera dessa varningar.

Prediktiv analys krävs för att ge en överlägsen användarupplevelse.

Varje företag idag är en usel användarupplevelse från en förlorad kund. Med tanke på detta är premien som företag lägger på att säkerställa en exceptionell användarupplevelse inte förvånande. Att leverera en fantastisk användarupplevelse med prediktiv analys är bland de mest avgörande affärsresultaten, och som sådan är prediktiv analys den mest eftertraktade AIOps-kapaciteten.

Enorma förväntade fördelar med AIOs

Många IT-proffs tror att AIOps kommer att leverera handlingskraftiga insikter för att hjälpa till att automatisera och förbättra övergripande IT-driftfunktioner. De tror också att AIOs kommer att öka effektiviteten, snabbare sanering, bättre användarupplevelse och minska operativ komplexitet. Detta uppnås främst genom AIOps automatiseringsmöjligheter, inklusive automatisering av dataanalys och prediktiva insikter över hela verktygskedjan. 

Framtiden för IT-drift är AIOps.

Företag som vill överleva och frodas i dagens digitala ekonomi måste överväga att använda AI i IT-drift. Med ökande dataövervaknings- och analysutmaningar kommer AIOps att spela en nyckelroll i att skapa nya effektivitetsvinster för IT Ops-team. Nu är det dags att utvärdera och implementera AIOps-baserade lösningar som ger den överlägsna användarupplevelsen som kunderna förväntar sig.

Hur fungerar AIOps och vilka är dess komponenter?

En organisation bör distribuera ett AIOps-verktyg för att extrahera maximala värden som en oberoende plattform som tar data från alla IT-övervakningskällor. En sådan plattform bör drivas av fem algoritmer som automatiserar och effektiviserar kritiska dimensioner av IT-driftövervakning.

• Dataurval: Tar en stor mängd mycket redundant och bullrig data som genereras av moderna IT-miljöer och filtrerar bort de dataelement som indikerar ett problem.
• Mönsteridentifiering: Korrelera och hitta samband mellan de valda dataelementen och gruppera dem för vidare analys.
• Slutledning: Identifiera de främsta orsakerna till återkommande problem så att åtgärder kan vidtas. 
• Samarbete: Meddela relevanta operatörer och team och underlätta samarbetet mellan dem.
• Automation: Automatisera svar och sanering för att göra lösningar mer exakta och snabba.

AIOps-lösningar filtrerar bort brus och dubbelarbete i datamängden och väljer endast relevant data. Detta minskar avsevärt antalet varningar som operationsteamet måste hantera och eliminerar dubbelarbete. Den relevanta informationen grupperas sedan och korreleras med hjälp av olika kriterier som text, tid och topologi. AIOPS upptäcker sedan mönster i datan och drar slutsatsen vilka dataposter som representerar orsaker och vilka dataposter som representerar händelser. 

Plattformen skickar resultaten av denna analys till en virtuell samarbetsmiljö där all relevant data är tillgänglig för alla som är inblandade i att lösa incidenten. Det virtuella teamet kan sedan snabbt fastställa lösningar och välja automatiserade svar för att lösa incidenter snabbt och korrekt.

AIOps användningsfall

Röda orsaksanalys

Med AIOps kan ett problems grundorsak fastställas och lämpliga åtgärder kan vidtas för att lösa det. Genom att identifiera orsaken till problemet kan teamet undvika onödigt arbete med att behandla problemets symtom snarare än kärnproblemet. Till exempel kan AIOps-plattformar spåra orsaken till nätverksavbrott, åtgärda dem omedelbart och vidta skyddsåtgärder för att förhindra liknande problem i framtiden.

Anomali upptäckt

AIOps-verktyg kan skanna stora datamängder och upptäcka atypiska datapunkter. Dessa extremvärden fungerar som signaler som identifierar och förutsäger problematiska händelser, såsom dataintrång, vilket gör det möjligt för företag att undvika kostsamma konsekvenser, såsom böter, negativ PR och minskat konsumentförtroende.

Prestationsövervakning

AIOps fungerar som ett övervakningsverktyg för molninfrastruktur och lagringssystem. Den rapporterar om mätvärden som användning, tillgänglighet och svarstider. Den använder också händelsekorrelation för att samla information, vilket leder till bättre informationskonsumtion för användarna.

Intelligent varning

AIOps filtrerar och korrelerar meningsfull data till incidenter som förhindrar varningsstormar från dominoeffekter - till exempel utlöser ett fel i ett system en varning, påverkar ett annat system som också utlöser en varning.

Automatiserad sanering

AIOps hjälper till att automatisera åtgärdande av kända problem. När problemen väl har identifierats, baserat på historiska data från tidigare problem, föreslår AIOps den bästa metoden för att påskynda åtgärden.

Vad är skillnaden mellan AIOps och MLOps?

MLOps	AI Ops
Det är en uppsättning metoder för bättre kommunikation och samarbete mellan datavetare och operativa experter.	Det är den praktiska tillämpningen av artificiell intelligens för att utöka, stödja och automatisera IT-processer.
Denna disciplin kombineras maskininlärning, datateknik och DevOps för att upptäcka snabbare och effektivare sätt att implementera maskininlärningsmodeller.	Den kombinerar big data och maskininlärning för att automatisera IT-drift.
Genom datasetvalidering, applikationsövervakning, reproducerbarhet och experimentspårning gör MLOps det möjligt att effektivt få modeller i produktion och säkerställa att de fortsätter att fungera tillförlitligt.	AIOps-system identifierar grundorsakerna till IT-incidenter, upptäcker avvikelser och tillhandahåller högkvalitativa lösningar som gör det möjligt för tekniska team att arbeta mot en lösning.

Referenser:

• 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/

<!–

->