AIOps (BT Operasyonları için Yapay Zeka) Nedir? AIOps Kullanım Örnekleri

AIOps (BT Operasyonları için Yapay Zeka) Nedir?

Günümüzde BT sistemlerinin ürettiği veri hacmi çok büyük ve akıllı izleme ve analiz araçları olmazsa bu, kaçırılan fırsatlara, uyarılara ve pahalı kesintilere neden olabilir. Ancak Makine Öğrenimi ve Büyük Verinin ortaya çıkışıyla birlikte, BT operasyon araçlarının yeni bir kategorisi ortaya çıktı: Yapay Zeka Operasyonları.

AIOps, BT süreçlerini artırmak, desteklemek ve otomatikleştirmek için Yapay Zekanın pratik uygulaması olarak tanımlanabilir. Karmaşık gerçek zamanlı verileri izlemek ve analiz etmek için Makine Öğrenimi, Doğal Dil İşleme ve Analitikten yararlanarak ekiplerin sorunları hızlı bir şekilde tespit edip çözmesine yardımcı olur.

AIOps ile Ops ekipleri, kesintileri önlemek, çalışma süresini sürdürmek ve sürekli hizmet güvencesine ulaşmak için modern BT ortamları tarafından oluşturulan büyük karmaşıklığı ve veri hacmini kontrol altına alabilir. AIOps, kuruluşların modern işletmelerin talep ettiği hızda çalışmasına ve mükemmel bir kullanıcı deneyimi sunmasına olanak tanır.

AIOps'a ihtiyaç nedir?

Tarafından yapılan bir ankette CA Technologies, katılımcıların çoğu AIOps'un BT operasyonlarının geleceği olduğuna inanıyor ve kuruluşların %80'inden fazlası AIOps çözümlerini ya planlıyor ya da uygulamaya başlamış durumda. 

AIOps'un gerekliliğinin artmasının en önemli beş nedeni aşağıdadır.

İzleme araçlarının çoğalması nedeniyle analitik zorlu hale geldi.

Farklı izleme araçlarının kullanılması, kurumsal hizmet veya uygulama genelinde tam görünürlük elde etmeyi zorlaştırır. Ayrıca birden fazla uygulama performansı ölçüsünün ilişkilendirilmesini ve analiz edilmesini neredeyse imkansız hale getirir. 

AIOps, tüm alanlarda birincil, tek bir analiz bölmesi sunulmasına yardımcı olabilir ve bu da kuruluşların en iyi müşteri deneyimini sağlamasına yardımcı olur. AIOps, teknolojinin birden fazla araca başvurmasına gerek kalmadan hatalı pozitif sonuçların azaltılmasına, uyarı korelasyonu oluşturulmasına ve temel nedenlerin belirlenmesine yardımcı olur.

Uyarıların yoğunluğu giderek yönetilemez hale geliyor.

Proaktif olarak ele alınması gereken ortalama ayda binlerce uyarı varken, yapay zeka ve Makine Öğreniminin artık gerekli hale gelmesi şaşırtıcı değil. AIOps, arıza süresini ve bu uyarıları analiz etmek için harcanan zamanı azaltarak sorunları tespit etme, ekipler arası işbirliği ve tüm araçlar arasında uyarı korelasyonu gibi sorunların etkisinin azaltılmasına yardımcı olabilir.

Üstün bir kullanıcı deneyimi sunmak için tahmine dayalı analiz gereklidir.

Günümüzde her işletme, kaybedilen bir müşteriden tek bir berbat kullanıcı deneyimi uzaktadır. Bunu göz önüne aldığımızda şirketlerin olağanüstü bir kullanıcı deneyimi sağlamaya verdikleri önem şaşırtıcı değil. Tahmine dayalı analitikle harika bir kullanıcı deneyimi sunmak, en önemli iş sonuçları arasındadır ve bu nedenle tahmine dayalı analitik, en çok aranan AIOps yeteneğidir.

AIOps'tan beklenen muazzam faydalar

Çok sayıda BT uzmanı, AIOps'un genel BT operasyon işlevlerini otomatikleştirmeye ve geliştirmeye yardımcı olacak eyleme dönüştürülebilir bilgiler sunacağına inanıyor. Ayrıca AIOps'un verimliliği artıracağını, iyileştirmeyi hızlandıracağını, kullanıcı deneyimini iyileştireceğini ve operasyonel karmaşıklığı azaltacağını düşünüyorlar. Bu öncelikle AIOps'un tüm araç zinciri boyunca veri analitiğini ve tahmine dayalı içgörüleri otomatikleştirme dahil otomasyon yetenekleri aracılığıyla elde edilir. 

BT operasyonlarının geleceği AIOps'tur.

Günümüzün dijital ekonomisinde hayatta kalmak ve gelişmek isteyen işletmelerin BT operasyonlarında yapay zekayı kullanmayı düşünmesi gerekiyor. Artan veri izleme ve analiz zorluklarıyla birlikte AIOps, BT Ops ekipleri için yeni verimlilikler yaratmada önemli bir rol oynayacak. Artık müşterilerin beklediği üstün kullanıcı deneyimini sunan AIOps tabanlı çözümleri değerlendirme ve uygulama zamanı.

AIOps nasıl çalışır ve bileşenleri nelerdir?

Bir kuruluş, tüm BT izleme kaynaklarından veri alan bağımsız bir platform olarak maksimum değerleri elde etmek için bir AIOps aracı kullanmalıdır. Böyle bir platform, BT operasyonlarının izlenmesinin kritik boyutlarını otomatikleştiren ve kolaylaştıran beş algoritma tarafından desteklenmelidir.

• Veri Seçimi: Modern BT ortamları tarafından üretilen büyük miktarda yüksek oranda yedekli ve gürültülü verinin alınması ve bir soruna işaret eden veri öğelerinin filtrelenmesi.
• Desen Tanımlaması: Seçilen veri öğeleri arasındaki ilişkileri ilişkilendirmek ve bulmak ve bunları daha ileri analiz için gruplamak.
• Çıkarım: Tekrarlanan sorunların ana nedenlerini belirleyerek önlem alınabilmesini sağlayın. 
• İşbirliği: İlgili operatör ve ekiplerin bilgilendirilmesi ve aralarında iş birliğinin kolaylaştırılması.
• Otomasyon: Çözümleri daha kesin ve hızlı hale getirmek için yanıt ve iyileştirmeyi otomatikleştirin.

AIOps çözümleri, veri kümesindeki gürültüyü ve kopyaları filtreler ve yalnızca ilgili verileri seçer. Bu, operasyon ekibinin uğraşması gereken uyarı sayısını büyük ölçüde azaltır ve iş tekrarlarını ortadan kaldırır. İlgili bilgiler daha sonra metin, zaman ve topoloji gibi çeşitli kriterler kullanılarak gruplandırılır ve ilişkilendirilir. AIOPS daha sonra verilerdeki kalıpları keşfeder ve hangi veri öğelerinin nedenleri, hangi veri öğelerinin olayları temsil ettiğini çıkarır. 

Platform, bu analizin sonuçlarını, olayın çözümünde rol alan herkesin ilgili tüm verilere erişebildiği sanal bir işbirliği ortamına gönderiyor. Sanal ekip daha sonra çözümleri hızlı bir şekilde belirleyebilir ve olayları hızlı ve doğru bir şekilde çözmek için otomatik yanıtları seçebilir.

AIOps kullanım örnekleri

Kök neden analizi

AIOps ile bir sorunun temel nedeni belirlenebilir ve sorunu çözmek için uygun önlemler alınabilir. Ekip, sorunun nedenini belirleyerek, temel sorun yerine sorunun semptomlarını tedavi etmeye yönelik gereksiz çalışmalardan kaçınabilir. Örneğin AIOps platformları ağ kesintilerinin nedenlerini takip edebiliyor, bunları anında düzeltebiliyor ve gelecekte benzer sorunların yaşanmaması için koruyucu önlemler alabiliyor.

Anomali tespiti

AIOps araçları büyük veri kümelerini tarayabilir ve alışılmadık veri noktalarını keşfedebilir. Bu aykırı değerler, veri ihlalleri gibi sorunlu olayları tanımlayan ve tahmin eden sinyaller olarak hareket ederek işletmelerin düzenleyici cezalar, olumsuz PR ve tüketici güvenindeki düşüşler gibi maliyetli sonuçlardan kaçınmasına olanak tanır.

Performans izleme

AIOps, bulut altyapısı ve depolama sistemleri için bir izleme aracı görevi görür. Kullanım, kullanılabilirlik ve yanıt süreleri gibi ölçümleri rapor eder. Ayrıca bilgileri toplamak için olay korelasyonunu kullanır ve bu da kullanıcılar için daha iyi bilgi tüketimi sağlar.

Akıllı uyarı

AIOps, anlamlı verileri filtreler ve olaylarla ilişkilendirerek uyarı fırtınalarının domino etkilerinden korunmasını sağlar; örneğin, bir sistemdeki bir arıza bir uyarıyı tetikler, başka bir sistemi etkiler ve o da bir uyarıyı tetikler.

Otomatik düzeltme

AIOps, bilinen sorunlara yönelik düzeltmelerin otomatikleştirilmesine yardımcı olur. AIOps, geçmiş sorunlardan elde edilen tarihsel verilere dayanarak sorunlar tanımlandıktan sonra, iyileştirmeyi hızlandırmak için en iyi yaklaşımı önerir.

AIOps ve MLOps arasındaki fark nedir?

MLO'lar	Yapay Zeka Operasyonları
Veri bilimcileri ve operasyon profesyonelleri arasında daha iyi iletişim ve işbirliği için bir dizi uygulamadır.	BT süreçlerini artırmak, desteklemek ve otomatikleştirmek için Yapay Zekanın pratik uygulamasıdır.
Bu disiplin birleştirir makine öğrenimi, veri mühendisliği ve DevOps makine öğrenimi modellerini devreye almanın daha hızlı ve daha etkili yollarını ortaya çıkarmak.	BT operasyonlarını otomatikleştirmek için büyük verileri ve makine öğrenimini birleştirir.
Veri kümesi doğrulama, uygulama izleme, tekrarlanabilirlik ve deney izleme yoluyla MLOps, modellerin verimli bir şekilde üretime alınmasını ve güvenilir bir şekilde çalışmaya devam etmelerini sağlamayı mümkün kılar.	AIOps sistemleri, BT olaylarının temel nedenlerini belirler, anormallikleri tespit eder ve teknoloji ekiplerinin çözüme yönelik çalışmasına olanak tanıyan yüksek kaliteli çözümler sunar.

Referanslar:

• 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/

<!–

->