AIOps (ปัญญาประดิษฐ์สำหรับการดำเนินงานด้านไอที) คืออะไร? กรณีการใช้งาน AIOps

AIOps คืออะไร (ปัญญาประดิษฐ์สำหรับการดำเนินงานด้านไอที)

ปริมาณข้อมูลที่ระบบไอทีสร้างขึ้นในปัจจุบันมีปริมาณล้นหลาม และหากไม่มีเครื่องมือตรวจสอบและวิเคราะห์ที่ชาญฉลาด ก็อาจส่งผลให้เกิดการพลาดโอกาส การแจ้งเตือน และการหยุดทำงานที่มีราคาแพง อย่างไรก็ตาม ด้วยการถือกำเนิดของ Machine Learning และ Big Data ทำให้เกิดเครื่องมือการดำเนินงานด้านไอทีประเภทใหม่ขึ้น AIOps.

AIOps สามารถกำหนดได้ว่าเป็นการประยุกต์ใช้ปัญญาประดิษฐ์ในทางปฏิบัติเพื่อเพิ่ม สนับสนุน และทำให้กระบวนการไอทีเป็นอัตโนมัติ โดยใช้ประโยชน์จากการเรียนรู้ของเครื่อง การประมวลผลภาษาธรรมชาติ และการวิเคราะห์เพื่อตรวจสอบและวิเคราะห์ข้อมูลแบบเรียลไทม์ที่ซับซ้อน ช่วยให้ทีมตรวจจับและแก้ไขปัญหาได้อย่างรวดเร็ว

ด้วย AIOps ทีม Ops สามารถควบคุมความซับซ้อนและปริมาณข้อมูลที่สร้างขึ้นโดยสภาพแวดล้อมไอทีที่ทันสมัย ​​เพื่อป้องกันไฟดับ รักษาเวลาทำงาน และบรรลุการรับประกันการบริการอย่างต่อเนื่อง AIOps ช่วยให้องค์กรดำเนินงานได้อย่างรวดเร็วซึ่งเป็นที่ต้องการของธุรกิจยุคใหม่ และมอบประสบการณ์ผู้ใช้ที่ยอดเยี่ยม

AIOps จำเป็นแค่ไหน?

ในการสำรวจดำเนินการโดย ซีเอเทคโนโลยีผู้ตอบแบบสอบถามส่วนใหญ่เชื่อว่า AIOps คืออนาคตของการดำเนินงานด้านไอที และองค์กรมากกว่า 80% กำลังวางแผนหรือเริ่มใช้โซลูชัน AIOps แล้ว 

ต่อไปนี้คือเหตุผลห้าอันดับแรกที่ทำให้ความจำเป็นของ AIOps เพิ่มขึ้น

การวิเคราะห์กลายเป็นเรื่องที่ท้าทายเนื่องจากมีเครื่องมือตรวจสอบเพิ่มมากขึ้น

การใช้เครื่องมือตรวจสอบที่แตกต่างกันทำให้การมองเห็นที่สมบูรณ์ทั่วทั้งบริการระดับองค์กรหรือแอปพลิเคชันทำได้ยาก นอกจากนี้ยังทำให้แทบจะเป็นไปไม่ได้เลยที่จะเชื่อมโยงและวิเคราะห์ตัวชี้วัดประสิทธิภาพของแอปพลิเคชันหลายตัว 

AIOps สามารถช่วยนำเสนอบานหน้าต่างการวิเคราะห์หลักเพียงบานเดียวในทุกโดเมน ซึ่งจะช่วยให้องค์กรต่างๆ รับประกันประสบการณ์ที่ดีที่สุดของลูกค้า AIOps ช่วยลดผลบวกลวง สร้างความสัมพันธ์ในการแจ้งเตือน และระบุสาเหตุที่แท้จริงโดยไม่ต้องให้เทคโนโลยีใช้เครื่องมือหลายอย่าง

ปริมาณการแจ้งเตือนจำนวนมากเริ่มไม่สามารถจัดการได้

ด้วยการแจ้งเตือนนับพันรายการโดยเฉลี่ยต่อเดือนที่ต้องได้รับการจัดการในเชิงรุก จึงไม่น่าแปลกใจที่ตอนนี้ AI และ Machine Learning กลายเป็นสิ่งจำเป็น AIOps สามารถช่วยลดผลกระทบของปัญหา เช่น การตรวจจับปัญหา การทำงานร่วมกันระหว่างทีม และการแจ้งเตือนความสัมพันธ์ระหว่างเครื่องมือทั้งหมด โดยลดการหยุดทำงานและเวลาที่ใช้ในการวิเคราะห์การแจ้งเตือนเหล่านี้

จำเป็นต้องมีการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์เพื่อมอบประสบการณ์ผู้ใช้ที่เหนือกว่า

ทุกธุรกิจในทุกวันนี้ถือเป็นประสบการณ์ผู้ใช้ที่แย่อย่างหนึ่งซึ่งอยู่ห่างจากลูกค้าที่สูญเสียไป เมื่อพิจารณาถึงสิ่งนี้ ความพรีเมียมที่บริษัทต่างๆ ให้ความสำคัญในการรับประกันประสบการณ์ผู้ใช้ที่ยอดเยี่ยมจึงไม่น่าแปลกใจ การมอบประสบการณ์ผู้ใช้ที่ยอดเยี่ยมด้วยการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ถือเป็นหนึ่งในผลลัพธ์ทางธุรกิจที่สำคัญที่สุด และด้วยเหตุนี้ การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์จึงเป็นความสามารถ AIOps ที่เป็นที่ต้องการมากที่สุด

ประโยชน์ที่คาดหวังมหาศาลของ AIOps

ผู้เชี่ยวชาญด้านไอทีจำนวนมากเชื่อว่า AIOps จะมอบข้อมูลเชิงลึกที่นำไปใช้ได้จริง เพื่อช่วยให้การทำงานด้านไอทีโดยรวมเป็นไปโดยอัตโนมัติและปรับปรุงให้ดีขึ้น พวกเขายังคิดว่า AIOps จะเพิ่มประสิทธิภาพ การแก้ไขที่เร็วขึ้น ประสบการณ์ผู้ใช้ที่ดีขึ้น และลดความซับซ้อนในการดำเนินงาน โดยหลักแล้วจะสำเร็จได้ด้วยความสามารถด้านระบบอัตโนมัติของ AIOps ซึ่งรวมถึงการวิเคราะห์ข้อมูลอัตโนมัติและข้อมูลเชิงลึกเชิงคาดการณ์ทั่วทั้งห่วงโซ่เครื่องมือ 

อนาคตของการดำเนินงานด้านไอทีคือ AIOps

ธุรกิจที่ต้องการอยู่รอดและเจริญเติบโตในเศรษฐกิจดิจิทัลในปัจจุบันต้องพิจารณาใช้ AI ในการดำเนินงานด้านไอที ด้วยความท้าทายในการตรวจสอบและวิเคราะห์ข้อมูลที่เพิ่มขึ้น AIOps จะมีบทบาทสำคัญในการสร้างประสิทธิภาพใหม่สำหรับทีม IT Ops ตอนนี้เป็นเวลาในการประเมินและใช้งานโซลูชันที่ใช้ AIOps ซึ่งมอบประสบการณ์ผู้ใช้ที่เหนือกว่าตามที่ลูกค้าคาดหวัง

AIOps ทำงานอย่างไร และมีส่วนประกอบอะไรบ้าง

องค์กรควรปรับใช้เครื่องมือ AIOps เพื่อแยกค่าสูงสุดเป็นแพลตฟอร์มอิสระที่รับข้อมูลจากแหล่งตรวจสอบด้านไอทีทั้งหมด แพลตฟอร์มดังกล่าวควรขับเคลื่อนโดยอัลกอริธึม 5 ประการที่ทำให้มิติที่สำคัญของการตรวจสอบการดำเนินงานด้านไอทีเป็นไปโดยอัตโนมัติและปรับปรุงประสิทธิภาพ

• การเลือกข้อมูล: รับข้อมูลซ้ำซ้อนและรบกวนสูงจำนวนมหาศาลที่สร้างโดยสภาพแวดล้อมไอทีสมัยใหม่ และกรององค์ประกอบข้อมูลที่บ่งบอกถึงปัญหาออก
• การระบุรูปแบบ: เชื่อมโยงและค้นหาความสัมพันธ์ระหว่างองค์ประกอบข้อมูลที่เลือกและจัดกลุ่มเพื่อการวิเคราะห์เพิ่มเติม
• การอนุมาน: การระบุสาเหตุหลักของปัญหาที่เกิดซ้ำเพื่อให้สามารถดำเนินการได้ 
• ทำงานร่วมกัน: แจ้งผู้ปฏิบัติงานและทีมงานที่เกี่ยวข้อง และอำนวยความสะดวกในการร่วมมือระหว่างกัน
• อัตโนมัติ: การตอบสนองและการแก้ไขอัตโนมัติเพื่อให้โซลูชันมีความแม่นยำและรวดเร็วยิ่งขึ้น

โซลูชัน AIOps กรองสัญญาณรบกวนและความซ้ำซ้อนในชุดข้อมูล และเลือกเฉพาะข้อมูลที่เกี่ยวข้อง ซึ่งจะช่วยลดจำนวนการแจ้งเตือนที่ทีมปฏิบัติการต้องจัดการได้อย่างมาก และขจัดความซ้ำซ้อนของงาน ข้อมูลที่เกี่ยวข้องจะถูกจัดกลุ่มและสัมพันธ์กันโดยใช้เกณฑ์ต่างๆ เช่น ข้อความ เวลา และโทโพโลยี จากนั้น AIOPS จะค้นพบรูปแบบในข้อมูลและอนุมานว่ารายการข้อมูลใดแสดงถึงสาเหตุ และรายการข้อมูลใดแสดงถึงเหตุการณ์ 

แพลตฟอร์มนี้จะส่งผลการวิเคราะห์นี้ไปยังสภาพแวดล้อมการทำงานร่วมกันเสมือนจริง ซึ่งทุกคนที่เกี่ยวข้องกับการแก้ไขเหตุการณ์จะสามารถเข้าถึงข้อมูลที่เกี่ยวข้องทั้งหมดได้ ทีมงานเสมือนสามารถระบุวิธีแก้ปัญหาได้อย่างรวดเร็ว และเลือกการตอบสนองอัตโนมัติเพื่อแก้ไขเหตุการณ์ได้อย่างรวดเร็วและแม่นยำ

กรณีการใช้งาน AIOps

การวิเคราะห์สาเหตุที่แท้จริง

เมื่อใช้ AIOps จะสามารถระบุสาเหตุของปัญหาได้ และสามารถดำเนินมาตรการที่เหมาะสมเพื่อแก้ไขได้ โดยการระบุสาเหตุของปัญหา ทีมงานสามารถหลีกเลี่ยงงานที่ไม่จำเป็นที่เกี่ยวข้องกับการรักษาอาการของปัญหามากกว่าปัญหาหลัก ตัวอย่างเช่น แพลตฟอร์ม AIOps สามารถติดตามสาเหตุของการขัดข้องของเครือข่าย แก้ไขได้ทันที และใช้มาตรการป้องกันเพื่อป้องกันปัญหาที่คล้ายกันในอนาคต

การตรวจจับความผิดปกติ

เครื่องมือ AIOps สามารถสแกนชุดข้อมูลขนาดใหญ่และค้นหาจุดข้อมูลที่ผิดปกติได้ ค่าผิดปกติเหล่านี้ทำหน้าที่เป็นสัญญาณที่ระบุและทำนายเหตุการณ์ที่เป็นปัญหา เช่น การละเมิดข้อมูล ช่วยให้ธุรกิจหลีกเลี่ยงผลกระทบที่มีค่าใช้จ่ายสูง เช่น ค่าปรับตามกฎระเบียบ ค่า PR ที่เป็นลบ และความเชื่อมั่นของผู้บริโภคที่ลดลง

การตรวจสอบประสิทธิภาพ

AIOps ทำหน้าที่เป็นเครื่องมือตรวจสอบสำหรับโครงสร้างพื้นฐานคลาวด์และระบบจัดเก็บข้อมูล รายงานเกี่ยวกับตัวชี้วัด เช่น การใช้งาน ความพร้อมใช้งาน และเวลาตอบสนอง นอกจากนี้ยังใช้ความสัมพันธ์ของเหตุการณ์เพื่อรวบรวมข้อมูล ส่งผลให้ผู้ใช้ใช้ข้อมูลได้ดีขึ้น

การแจ้งเตือนอัจฉริยะ

AIOps กรองและเชื่อมโยงข้อมูลที่มีความหมายเข้ากับเหตุการณ์ที่ป้องกันพายุแจ้งเตือนจากผลกระทบแบบโดมิโน ตัวอย่างเช่น ความล้มเหลวในระบบหนึ่งทำให้เกิดการแจ้งเตือน ส่งผลกระทบต่อระบบอื่นซึ่งทริกเกอร์การแจ้งเตือนด้วย

การแก้ไขอัตโนมัติ

AIOps ช่วยดำเนินการแก้ไขปัญหาที่ทราบโดยอัตโนมัติ เมื่อระบุปัญหาแล้ว AIOps จะแนะนำแนวทางที่ดีที่สุดในการเร่งการแก้ไขโดยอิงตามข้อมูลในอดีตจากปัญหาในอดีต

อะไรคือความแตกต่างระหว่าง AIOps และ MLOps?

ม.ป.ป	AIOps
เป็นชุดแนวทางปฏิบัติเพื่อการสื่อสารและการทำงานร่วมกันที่ดียิ่งขึ้นระหว่างนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลและผู้เชี่ยวชาญด้านการปฏิบัติงาน	เป็นการประยุกต์ใช้ปัญญาประดิษฐ์ในทางปฏิบัติเพื่อเพิ่ม สนับสนุน และทำให้กระบวนการไอทีเป็นอัตโนมัติ
วินัยนี้ผสมผสาน การเรียนรู้ของเครื่อง วิศวกรรมข้อมูล และ DevOps เพื่อค้นพบวิธีที่เร็วและมีประสิทธิภาพยิ่งขึ้นในการปรับใช้โมเดลการเรียนรู้ของเครื่อง	โดยผสมผสานข้อมูลขนาดใหญ่และการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อทำให้การดำเนินงานด้านไอทีเป็นแบบอัตโนมัติ
ด้วยการตรวจสอบชุดข้อมูล การตรวจสอบแอปพลิเคชัน ความสามารถในการทำซ้ำ และการติดตามการทดลอง MLOps ทำให้สามารถนำแบบจำลองไปใช้จริงได้อย่างมีประสิทธิภาพ และรับประกันว่าแบบจำลองจะทำงานต่อไปได้อย่างน่าเชื่อถือ	ระบบ AIOps ระบุสาเหตุที่แท้จริงของเหตุการณ์ด้านไอที ตรวจจับความผิดปกติ และมอบโซลูชันคุณภาพสูงที่ช่วยให้ทีมเทคโนโลยีทำงานเพื่อแก้ไขปัญหาได้

อ้างอิง:

• 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/

<!–

->