AIOps (آئی ٹی آپریشنز کے لیے مصنوعی ذہانت) کیا ہے؟ AIOps استعمال کے کیسز

AIOps کیا ہے (آئی ٹی آپریشنز کے لیے مصنوعی ذہانت)

ڈیٹا کا حجم جو IT سسٹمز آج کل پیدا کرتے ہیں بہت زیادہ ہے، اور ذہین نگرانی اور تجزیہ کے ٹولز کے بغیر، اس کے نتیجے میں مواقع ضائع ہو سکتے ہیں، انتباہات، اور مہنگا وقت ضائع ہو سکتا ہے۔ تاہم، مشین لرننگ اور بگ ڈیٹا کی آمد کے ساتھ، آئی ٹی آپریشنز ٹول کی ایک نئی قسم سامنے آئی ہے جسے کہا جاتا ہے۔ اے آئی او ایس.

AIOps کو مصنوعی ذہانت کے عملی اطلاق کے طور پر بیان کیا جا سکتا ہے تاکہ آئی ٹی کے عمل کو بڑھایا، سپورٹ کیا جائے اور خودکار بنایا جائے۔ یہ پیچیدہ ریئل ٹائم ڈیٹا کی نگرانی اور تجزیہ کرنے کے لیے مشین لرننگ، نیچرل لینگویج پروسیسنگ، اور تجزیات کا فائدہ اٹھاتا ہے، ٹیموں کو مسائل کا فوری پتہ لگانے اور حل کرنے میں مدد کرتا ہے۔

AIOps کے ساتھ، Ops ٹیمیں اپنے جدید IT ماحول سے پیدا ہونے والے ڈیٹا کی وسیع پیچیدگی اور حجم پر قابو پا سکتی ہیں تاکہ بندش کو روکا جا سکے، اپ ٹائم برقرار رکھا جا سکے اور مسلسل سروس کی یقین دہانی حاصل کی جا سکے۔ AIOps تنظیموں کو اس قابل بناتا ہے کہ وہ جدید کاروباروں کی طرف سے مطلوبہ رفتار سے کام کر سکیں اور صارف کو ایک بہترین تجربہ فراہم کریں۔

AIOps کی کیا ضرورت ہے؟

ایک سروے میں CA ٹیکنالوجیز، زیادہ تر جواب دہندگان کا خیال تھا کہ AIOps IT آپریشنز کا مستقبل ہے، اور 80% سے زیادہ تنظیمیں یا تو منصوبہ بندی کر رہی ہیں یا پہلے ہی AIOps کے حل پر عمل درآمد شروع کر چکی ہیں۔ 

مندرجہ ذیل پانچ اہم وجوہات ہیں جن کی وجہ سے AIOps کی ضرورت بڑھ رہی ہے۔

مانیٹرنگ ٹولز کے پھیلاؤ کی وجہ سے تجزیات مشکل ہو گیا ہے۔

مختلف مانیٹرنگ ٹولز کا استعمال کسی انٹرپرائز سروس یا ایپلیکیشن میں مکمل مرئیت کا حصول مشکل بنا دیتا ہے۔ یہ متعدد ایپلیکیشن پرفارمنس میٹرکس کو باہم مربوط اور تجزیہ کرنا بھی تقریباً ناممکن بنا دیتا ہے۔ 

AIOps تمام ڈومینز میں تجزیہ کا ایک بنیادی، واحد پین فراہم کرنے میں مدد کر سکتا ہے، جس سے تنظیموں کو کسٹمر کے بہترین تجربے کو یقینی بنانے میں مدد ملے گی۔ AIOps جھوٹے مثبتات کو کم کرنے، الرٹ ارتباط پیدا کرنے اور ٹیک کو متعدد ٹولز پر جانے کے بغیر بنیادی وجوہات کی نشاندہی کرنے میں مدد کرتا ہے۔

انتباہات کا سراسر حجم بے قابو ہوتا جا رہا ہے۔

اوسطاً ہر ماہ ہزاروں انتباہات کے ساتھ جن سے فعال طور پر نمٹا جانا ہوتا ہے، اس میں کوئی تعجب کی بات نہیں ہے کہ AI اور مشین لرننگ اب ضروری ہوتے جا رہے ہیں۔ AIOps مسائل کا پتہ لگانے، ٹیموں کے درمیان تعاون، اور ان الرٹس کا تجزیہ کرنے میں صرف ہونے والے وقت اور وقت کو کم کرکے تمام ٹولز میں الرٹ ارتباط جیسے مسائل کے اثرات کو کم کرنے میں مدد کر سکتے ہیں۔

ایک اعلیٰ صارفی تجربہ فراہم کرنے کے لیے پیشین گوئی کے تجزیے کی ضرورت ہے۔

آج کا ہر کاروبار کھوئے ہوئے گاہک سے دور صارف کا ایک ناقص تجربہ ہے۔ اس پر غور کرتے ہوئے، کمپنیاں صارف کے غیر معمولی تجربے کو یقینی بنانے کے لیے جو پریمیم رکھتی ہیں وہ حیران کن نہیں ہے۔ پیشن گوئی کرنے والے تجزیات کے ساتھ صارف کا بہترین تجربہ فراہم کرنا انتہائی اہم کاروباری نتائج میں سے ہے، اور اس طرح، پیشین گوئی کرنے والے تجزیات AIOps کی سب سے زیادہ مطلوب صلاحیت ہے۔

AIOps کے بہت زیادہ متوقع فوائد

متعدد IT پیشہ ور افراد کا خیال ہے کہ AIOps قابل عمل بصیرت فراہم کریں گے تاکہ IT آپریشن کے مجموعی افعال کو خودکار اور بڑھانے میں مدد ملے۔ وہ یہ بھی سوچتے ہیں کہ AIOps کارکردگی میں اضافہ کرے گا، تیز تر تدارک، بہتر صارف کا تجربہ، اور آپریشنل پیچیدگی کو کم کرے گا۔ یہ بنیادی طور پر AIOps کی آٹومیشن صلاحیتوں کے ذریعے حاصل کیا جاتا ہے، بشمول خودکار ڈیٹا اینالیٹکس اور پورے ٹول چین میں پیش گوئی کرنے والی بصیرت۔ 

آئی ٹی آپریشنز کا مستقبل AIOps ہے۔

وہ کاروبار جو آج کی ڈیجیٹل معیشت میں زندہ رہنا چاہتے ہیں اور ترقی کی منازل طے کرنا چاہتے ہیں انہیں IT آپریشنز میں AI کے استعمال پر غور کرنا چاہیے۔ ڈیٹا کی نگرانی اور تجزیاتی چیلنجوں میں اضافے کے ساتھ، AIOps IT Ops ٹیموں کے لیے نئی استعداد پیدا کرنے میں کلیدی کردار ادا کرے گا۔ اب وقت آگیا ہے کہ اے آئی او پی ایس پر مبنی حل کا جائزہ لیا جائے اور ان پر عمل درآمد کیا جائے جو صارفین کو بہترین تجربہ فراہم کرتے ہیں جس کی صارفین توقع کرتے ہیں۔

AIOps کیسے کام کرتا ہے، اور اس کے اجزاء کیا ہیں؟

ایک تنظیم کو ایک آزاد پلیٹ فارم کے طور پر زیادہ سے زیادہ اقدار نکالنے کے لیے ایک AIOps ٹول تعینات کرنا چاہیے جو تمام IT مانیٹرنگ ذرائع سے ڈیٹا لیتا ہے۔ اس طرح کے پلیٹ فارم کو پانچ الگورتھم کے ذریعہ تقویت یافتہ ہونا چاہئے جو آئی ٹی آپریشنز کی نگرانی کے اہم جہتوں کو خودکار اور ہموار کرتے ہیں۔

• ڈیٹا کا انتخاب: جدید آئی ٹی ماحول کے ذریعہ تیار کردہ انتہائی بے کار اور شور مچانے والے ڈیٹا کی ایک بڑی مقدار لینا اور ڈیٹا کے عناصر کو فلٹر کرنا جو کسی مسئلے کی نشاندہی کرتے ہیں۔
• پیٹرن کی شناخت: منتخب کردہ اعداد و شمار کے عناصر کے درمیان باہمی تعلق اور تعلقات تلاش کرنا اور مزید تجزیہ کے لیے ان کا گروپ بنانا۔
• اندازہ: بار بار آنے والے مسائل کی اہم وجوہات کی نشاندہی کرنا تاکہ کارروائی کی جا سکے۔ 
• اشتراک: متعلقہ آپریٹرز اور ٹیموں کو مطلع کرنا اور ان کے درمیان تعاون کو آسان بنانا۔
• آٹومیشن: حل کو زیادہ درست اور فوری بنانے کے لیے خودکار ردعمل اور تدارک۔

AIOps حل ڈیٹاسیٹ میں شور اور نقل کو فلٹر کرتے ہیں اور صرف متعلقہ ڈیٹا کو منتخب کرتے ہیں۔ یہ انتباہات کی تعداد کو بہت حد تک کم کر دیتا ہے جو آپریشن ٹیم کو کرنا پڑتا ہے اور کام کی نقل کو ختم کر دیتا ہے۔ اس کے بعد متعلقہ معلومات کو متن، وقت، اور ٹوپولوجی جیسے مختلف معیارات کا استعمال کرتے ہوئے گروپ اور منسلک کیا جاتا ہے۔ AIOPS پھر ڈیٹا میں پیٹرن دریافت کرتا ہے اور اس بات کا اندازہ لگاتا ہے کہ کون سے ڈیٹا آئٹمز اسباب کی نمائندگی کرتے ہیں اور کون سے ڈیٹا آئٹمز واقعات کی نمائندگی کرتے ہیں۔ 

پلیٹ فارم اس تجزیے کے نتائج کو ایک مجازی تعاون کے ماحول میں بھیجتا ہے جہاں تمام متعلقہ ڈیٹا اس واقعے کو حل کرنے میں شامل ہر فرد کے لیے قابل رسائی ہوتا ہے۔ ورچوئل ٹیم اس کے بعد فوری طور پر حل کا تعین کر سکتی ہے اور واقعات کو جلدی اور درست طریقے سے حل کرنے کے لیے خودکار جوابات کا انتخاب کر سکتی ہے۔

AIOps کیسز استعمال کرتے ہیں۔

جڑ کا تجزیہ

AIOps کے ذریعے، کسی مسئلے کی اصل وجہ کا تعین کیا جا سکتا ہے، اور اسے حل کرنے کے لیے مناسب اقدامات کیے جا سکتے ہیں۔ مسئلے کی وجہ کی نشاندہی کرکے، ٹیم بنیادی مسئلے کی بجائے مسئلے کی علامات کے علاج میں ملوث غیر ضروری کام سے بچ سکتی ہے۔ مثال کے طور پر، AIOps پلیٹ فارم نیٹ ورک کی بندش کی وجہ کو ٹریک کر سکتے ہیں، انہیں فوری طور پر ٹھیک کر سکتے ہیں، اور مستقبل میں ایسے ہی مسائل کو روکنے کے لیے حفاظتی اقدامات کر سکتے ہیں۔

بے عیب شناخت

AIOps ٹولز بڑے ڈیٹاسیٹس کو اسکین کرسکتے ہیں اور غیر معمولی ڈیٹا پوائنٹس کو دریافت کرسکتے ہیں۔ یہ آؤٹ لیرز ایسے سگنلز کے طور پر کام کرتے ہیں جو ڈیٹا کی خلاف ورزیوں جیسے مسائل والے واقعات کی نشاندہی اور پیشین گوئی کرتے ہیں، جس سے کاروبار کو مہنگے نتائج سے بچنے کی اجازت ملتی ہے، جیسے کہ ریگولیٹری جرمانے، منفی PR، اور صارفین کے اعتماد میں کمی۔

کارکردگی کی نگرانی

AIOps کلاؤڈ انفراسٹرکچر اور سٹوریج سسٹم کے لیے ایک مانیٹرنگ ٹول کے طور پر کام کرتا ہے۔ یہ میٹرکس پر رپورٹ کرتا ہے جیسے استعمال، دستیابی، اور جوابی اوقات۔ یہ مجموعی معلومات کے لیے ایونٹ کے ارتباط کا بھی استعمال کرتا ہے، جس سے صارفین کے لیے معلومات کا بہتر استعمال ہوتا ہے۔

ذہین انتباہ

AIOps انتباہی طوفانوں کو ڈومینو اثرات سے روکنے والے واقعات میں بامعنی ڈیٹا کو فلٹر اور اس سے جوڑتا ہے- مثال کے طور پر، ایک سسٹم میں ناکامی ایک الرٹ کو متحرک کرتی ہے، جس سے دوسرے سسٹم پر اثر پڑتا ہے جو الرٹ کو بھی متحرک کرتا ہے۔

خودکار تدارک

AIOps معلوم مسائل کے از خود علاج میں مدد کرتا ہے۔ ایک بار جب مسائل کی نشاندہی ہو جاتی ہے، ماضی کے مسائل کے تاریخی اعداد و شمار کی بنیاد پر، AIOps تدارک کو تیز کرنے کا بہترین طریقہ تجویز کرتا ہے۔

AIOps اور MLOps میں کیا فرق ہے؟

ایم ایل اوپس	اے آئی او ایس
یہ ڈیٹا سائنسدانوں اور آپریشنز کے پیشہ ور افراد کے درمیان بہتر مواصلات اور تعاون کے لیے طریقوں کا ایک مجموعہ ہے۔	یہ آئی ٹی کے عمل کو بڑھانے، سپورٹ کرنے اور خودکار بنانے کے لیے مصنوعی ذہانت کا عملی اطلاق ہے۔
یہ نظم و ضبط یکجا کرتا ہے۔ مشین لرننگ، ڈیٹا انجینئرنگ، اور DevOps مشین لرننگ ماڈلز کو تعینات کرنے کے تیز تر اور زیادہ موثر طریقوں سے پردہ اٹھانا۔	یہ آئی ٹی آپریشنز کو خودکار کرنے کے لیے بڑے ڈیٹا اور مشین لرننگ کو یکجا کرتا ہے۔
ڈیٹا سیٹ کی توثیق، ایپلیکیشن کی نگرانی، تولیدی صلاحیت، اور تجرباتی ٹریکنگ کے ذریعے، MLOps مؤثر طریقے سے ماڈلز کو پروڈکشن میں لانا اور یہ یقینی بناتا ہے کہ وہ قابل اعتماد طریقے سے کام کرتے رہیں۔	AIOps سسٹمز IT واقعات کی بنیادی وجوہات کی نشاندہی کرتے ہیں، بے ضابطگیوں کا پتہ لگاتے ہیں، اور اعلیٰ معیار کے حل فراہم کرتے ہیں جو ٹیک ٹیموں کو ایک حل کے لیے کام کرنے کے قابل بناتے ہیں۔

حوالہ جات:

• 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/

<!–

->