AIOps (Trí tuệ nhân tạo cho hoạt động CNTT) là gì? Các trường hợp sử dụng AIOps

AIOps (Trí tuệ nhân tạo cho hoạt động CNTT) là gì

Khối lượng dữ liệu mà các hệ thống CNTT tạo ra ngày nay là rất lớn và nếu không có các công cụ giám sát và phân tích thông minh, điều này có thể dẫn đến việc bỏ lỡ các cơ hội, cảnh báo và thời gian ngừng hoạt động tốn kém. Tuy nhiên, với sự ra đời của Machine Learning và Big Data, một loại công cụ vận hành CNTT mới đã xuất hiện được gọi là CỨU.

AIOps có thể được định nghĩa là ứng dụng thực tế của Trí tuệ nhân tạo để tăng cường, hỗ trợ và tự động hóa các quy trình CNTT. Nó tận dụng Học máy, Xử lý ngôn ngữ tự nhiên và Phân tích để giám sát và phân tích dữ liệu thời gian thực phức tạp, giúp các nhóm nhanh chóng phát hiện và giải quyết vấn đề.

Với AIOps, các nhóm Ops có thể xử lý khối lượng dữ liệu và độ phức tạp khổng lồ do môi trường CNTT hiện đại của họ tạo ra để ngăn chặn tình trạng ngừng hoạt động, duy trì thời gian hoạt động và đạt được sự đảm bảo dịch vụ liên tục. AIOps cho phép các tổ chức hoạt động với tốc độ mà các doanh nghiệp hiện đại yêu cầu và mang lại trải nghiệm tuyệt vời cho người dùng.

Nhu cầu về AIOps là gì?

Trong một cuộc khảo sát được tiến hành bởi Công nghệ CA, hầu hết những người được hỏi đều tin rằng AIOps là tương lai của hoạt động CNTT và hơn 80% tổ chức đang lên kế hoạch hoặc đã bắt đầu triển khai các giải pháp AIOps. 

Sau đây là năm lý do hàng đầu khiến nhu cầu về AIOps ngày càng tăng.

Việc phân tích đã trở nên khó khăn do sự phổ biến của các công cụ giám sát.

Việc sử dụng các công cụ giám sát khác nhau khiến việc đạt được khả năng hiển thị đầy đủ trên một dịch vụ hoặc ứng dụng doanh nghiệp trở nên khó khăn. Nó cũng khiến cho việc tương quan và phân tích nhiều số liệu hiệu suất ứng dụng gần như không thể. 

AIOps có thể giúp cung cấp một khung phân tích chính, duy nhất trên tất cả các miền, điều này sẽ giúp các tổ chức đảm bảo trải nghiệm khách hàng tối ưu. AIOps giúp giảm các kết quả dương tính giả, xây dựng mối tương quan cảnh báo và xác định nguyên nhân cốt lõi mà không cần công nghệ phải sử dụng nhiều công cụ.

Khối lượng cảnh báo khổng lồ ngày càng trở nên không thể quản lý được.

Với trung bình hàng nghìn cảnh báo mỗi tháng phải được xử lý chủ động, không có gì ngạc nhiên khi AI và Machine Learning hiện đang trở nên cần thiết. AIOps có thể giúp giảm tác động của các vấn đề như phát hiện sự cố, cộng tác giữa các nhóm và cảnh báo mối tương quan trên tất cả các công cụ bằng cách giảm thời gian ngừng hoạt động và thời gian dành cho việc phân tích các cảnh báo này.

Phân tích dự đoán là cần thiết để mang lại trải nghiệm người dùng vượt trội.

Mỗi doanh nghiệp ngày nay đều có một trải nghiệm người dùng tồi tệ nếu không có khách hàng bị mất. Xem xét điều này, phí bảo hiểm mà các công ty đặt ra để đảm bảo trải nghiệm người dùng đặc biệt là không có gì đáng ngạc nhiên. Mang lại trải nghiệm tuyệt vời cho người dùng với phân tích dự đoán là một trong những kết quả kinh doanh quan trọng nhất và do đó, phân tích dự đoán là khả năng AIOps được tìm kiếm nhiều nhất.

Lợi ích to lớn được mong đợi của AIOps

Nhiều chuyên gia CNTT tin rằng AIOps sẽ cung cấp những hiểu biết sâu sắc có thể hành động để giúp tự động hóa và nâng cao các chức năng vận hành CNTT tổng thể. Họ cũng cho rằng AIOps sẽ tăng hiệu quả, khắc phục nhanh hơn, trải nghiệm người dùng tốt hơn và giảm độ phức tạp trong vận hành. Điều này chủ yếu đạt được thông qua khả năng tự động hóa của AIOps, bao gồm tự động hóa phân tích dữ liệu và thông tin dự đoán chuyên sâu trên toàn bộ chuỗi công cụ. 

Tương lai của hoạt động CNTT là AIOps.

Các doanh nghiệp muốn tồn tại và phát triển trong nền kinh tế số ngày nay phải cân nhắc sử dụng AI trong hoạt động CNTT. Với những thách thức về giám sát và phân tích dữ liệu ngày càng tăng, AIOps sẽ đóng một vai trò quan trọng trong việc tạo ra hiệu quả mới cho các nhóm Điều hành CNTT. Bây giờ là lúc đánh giá và triển khai các giải pháp dựa trên AIOps nhằm mang lại trải nghiệm người dùng vượt trội mà khách hàng mong đợi.

AIOps hoạt động như thế nào và các thành phần của nó là gì?

Tổ chức nên triển khai công cụ AIOps để trích xuất các giá trị tối đa dưới dạng nền tảng độc lập lấy dữ liệu từ tất cả các nguồn giám sát CNTT. Nền tảng như vậy phải được hỗ trợ bởi năm thuật toán tự động hóa và hợp lý hóa các khía cạnh quan trọng của việc giám sát hoạt động CNTT.

• Lựa chọn dữ liệu: Lấy một lượng lớn dữ liệu có tính dư thừa và nhiễu cao do môi trường CNTT hiện đại tạo ra và lọc ra các thành phần dữ liệu cho thấy có vấn đề.
• Nhận dạng mẫu: Tương quan và tìm kiếm mối quan hệ giữa các yếu tố dữ liệu đã chọn và nhóm chúng lại để phân tích thêm.
• Sự suy luận: Xác định các nguyên nhân hàng đầu của các vấn đề tái diễn để có thể thực hiện hành động. 
• Cộng tác: Thông báo cho các nhà điều hành và các nhóm có liên quan và tạo điều kiện hợp tác giữa họ.
• Tự động hóa: Tự động hóa phản hồi và khắc phục để đưa ra giải pháp chính xác và nhanh chóng hơn.

Các giải pháp AIOps lọc nhiễu và trùng lặp trong tập dữ liệu và chỉ chọn dữ liệu có liên quan. Điều này làm giảm đáng kể số lượng cảnh báo mà nhóm vận hành phải xử lý và loại bỏ sự trùng lặp trong công việc. Thông tin liên quan sau đó được nhóm lại và tương quan bằng cách sử dụng các tiêu chí khác nhau như văn bản, thời gian và cấu trúc liên kết. AIOPS sau đó khám phá các mẫu trong dữ liệu và suy ra mục dữ liệu nào đại diện cho nguyên nhân và mục dữ liệu nào đại diện cho các sự kiện. 

Nền tảng sẽ gửi kết quả phân tích này đến một môi trường cộng tác ảo nơi tất cả dữ liệu liên quan đều có thể truy cập được đối với mọi người tham gia giải quyết sự cố. Sau đó, nhóm ảo có thể nhanh chóng xác định giải pháp và chọn phản hồi tự động để giải quyết sự cố một cách nhanh chóng và chính xác.

Các trường hợp sử dụng AIOps

Phân tích nguyên nhân gốc rễ

Với AIOps, nguyên nhân cốt lõi của vấn đề có thể được xác định và có thể thực hiện các biện pháp thích hợp để giải quyết vấn đề đó. Bằng cách xác định nguyên nhân của vấn đề, nhóm có thể tránh được những công việc không cần thiết liên quan đến việc điều trị các triệu chứng của vấn đề hơn là vấn đề cốt lõi. Ví dụ: nền tảng AIOps có thể theo dõi nguyên nhân gây ra sự cố ngừng mạng, khắc phục chúng ngay lập tức và thực hiện các biện pháp bảo vệ để ngăn chặn các sự cố tương tự trong tương lai.

Phát hiện bất thường

Các công cụ AIOps có thể quét các tập dữ liệu lớn và khám phá các điểm dữ liệu không điển hình. Những ngoại lệ này đóng vai trò là tín hiệu xác định và dự đoán các sự kiện có vấn đề, chẳng hạn như vi phạm dữ liệu, cho phép doanh nghiệp tránh được những hậu quả tốn kém, chẳng hạn như phạt theo quy định, PR tiêu cực và suy giảm niềm tin của người tiêu dùng.

Giám sát hiệu suất

AIOps hoạt động như một công cụ giám sát cơ sở hạ tầng đám mây và hệ thống lưu trữ. Nó báo cáo về các số liệu như mức sử dụng, tính khả dụng và thời gian phản hồi. Nó cũng sử dụng tương quan sự kiện để tổng hợp thông tin, dẫn đến việc sử dụng thông tin tốt hơn cho người dùng.

Cảnh báo thông minh

AIOps lọc và liên kết dữ liệu có ý nghĩa với các sự cố ngăn chặn các cơn bão cảnh báo do hiệu ứng domino - ví dụ: lỗi trong một hệ thống sẽ kích hoạt cảnh báo, tác động đến hệ thống khác cũng kích hoạt cảnh báo.

Khắc phục tự động

AIOps giúp tự động hóa việc khắc phục các sự cố đã biết. Sau khi xác định được vấn đề, dựa trên dữ liệu lịch sử từ các sự cố trong quá khứ, AIOps đề xuất phương pháp tốt nhất để đẩy nhanh quá trình khắc phục.

Sự khác biệt giữa AIOps và MLOps là gì?

MLOps	CỨU
Đó là một tập hợp các phương pháp thực hành để giao tiếp và cộng tác tốt hơn giữa các nhà khoa học dữ liệu và các chuyên gia vận hành.	Đây là ứng dụng thực tế của Trí tuệ nhân tạo để tăng cường, hỗ trợ và tự động hóa các quy trình CNTT.
Môn học này kết hợp học máy, kỹ thuật dữ liệu và DevOps để khám phá những cách nhanh hơn và hiệu quả hơn để triển khai các mô hình học máy.	Nó kết hợp dữ liệu lớn và học máy để tự động hóa các hoạt động CNTT.
Thông qua xác thực tập dữ liệu, giám sát ứng dụng, khả năng tái tạo và theo dõi thử nghiệm, MLOps giúp đưa các mô hình vào sản xuất một cách hiệu quả và đảm bảo chúng tiếp tục hoạt động một cách đáng tin cậy.	Hệ thống AIOps xác định nguyên nhân cốt lõi của sự cố CNTT, phát hiện các điểm bất thường và cung cấp các giải pháp chất lượng cao cho phép các nhóm công nghệ nỗ lực tìm giải pháp.

Tài liệu tham khảo:

• 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/

<!–

->