ما هو AIOps؟

حاليًا ، يدرك 91٪ من صانعي القرار في مجال تقنية المعلومات أن الأتمتة ستغير قواعد اللعبة في المستقبل: فهم يتوقعون أنه خلال السنوات الثلاث إلى الخمس القادمة ، ستكون جميع أنظمة تكنولوجيا المعلومات قادرة على التفاعل بشكل مستقل بما يتماشى مع أهداف العمل. مفتاح التشغيل الآلي (AO) في تكنولوجيا المعلومات هو استخدام الذكاء الاصطناعي عبر AIOps. إنه نظام يستخدم تقنية الذكاء الاصطناعي لتوقع / تحديد الأحداث الاستباقية والتفاعلية من البيانات غير المهيكلة الناتجة عن أدوات المراقبة المختلفة والمصادر الأخرى. هذا له آثار كبيرة على تكنولوجيا المعلومات كما نعرفها اليوم.

ما هو AIOps؟

تُعرِّف شركة Gartner AIOps بأنها وسيلة " للجمع بين البيانات الضخمة والتعلم الآلي لأتمتة عمليات عمليات تكنولوجيا المعلومات ، بما في ذلك ارتباط الأحداث ، واكتشاف الشذوذ ، وتحديد السببية ". صاغ Gartner العبارة في عام 2016 كتصنيف صناعي لتقنيات تحليلات التعلم الآلي التي تعزز تحليلات عمليات تكنولوجيا المعلومات.

منذ ذلك الحين ، شهدنا ظهور AIOps ليس فقط كمنهجية ، ولكن أيضًا كنوع من النظام الأساسي للبرامج الذي يجمع جميع الأدوات التي تحتاجها تكنولوجيا المعلومات لتحليل بيانات الأحداث / الجهاز ومعالجتها ، دون الحاجة إلى بنائها من الصفر.

ببساطة ، تدمج AIOps حلول عمليات تقنية المعلومات اليدوية المتنوعة في منصة عمليات تكنولوجيا معلومات واحدة بديهية وذكية ومؤتمتة. بدعم من الرؤية الشاملة والسياق ، يمكن لفريقك وأنت أن تتفاعل بشكل أسرع - حتى استباقيًا - للتباطؤ والاضطرابات. في جوهرها ، يكمن طوفان من البيانات (الآن منظمة بشكل صحيح) وخوارزميات تحليل البيانات المتقدمة.

( اقرأ أيضًا: ما هي واجهة برمجة التطبيقات)

ما هي مكونات AIOps؟

تستخدم AIOps العناصر التالية لتحسين عمليات تكنولوجيا المعلومات:

1. توحيد البيانات من مصادر مختلفة

تجمع AIOps البيانات من العديد من تدفقات البنية التحتية لتكنولوجيا المعلومات ، مثل سجلات الأحداث ومراقبة النظام والتطبيقات وبيانات العمل والتذاكر. يؤدي التخلص من صوامع المعلومات إلى تسهيل إدارة أحداث الشبكة ومراقبتها وربطها لتحديد السببية.

2. خوارزميات الذكاء الاصطناعي

يغطي خوارزميات ML و AI الخاصة بالصناعة أو تكنولوجيا المعلومات. تحدد الأهداف والموارد الأساسية لشركة تكنولوجيا المعلومات محتوياتها وهياكلها. تحدد هذه الخوارزميات الأهداف التشغيلية التي سيعطيها الذكاء الاصطناعي الأولوية.

3. قواعد العمل

تستخدم AIOps منطق الأعمال وتصنيف الأنماط لتحديد الأحداث التي تتطلب رد فعل بشكل موثوق. يمكنه حتى استخدام طرق التعلم الآلي التي تمكنهم من إنشاء قواعد فريدة لاكتشاف التشوهات التي تعتمد على مجموعات من بيانات التدريب. يتم التمييز بين نشاط الشبكة "العادي" و "الشاذ" من خلال القواعد والأنماط.

4. معالجة البيانات

تمكن معالجة البيانات في الوقت الفعلي فرق ITOps من تحقيق أهداف تحسين الأداء الخاصة بهم وتساعد محللي الأمن في نشر الإجراءات المضادة. يتيح الذكاء الاصطناعي استيعاب كميات هائلة من البيانات وتحليلها على نطاق واسع وفي الوقت الفعلي أيضًا. نتيجة لذلك ، قد تكتشف التشوهات وتتفاعل مع الأحداث التي تتعرف عليها أدوات AIOps بسرعة أكبر.

5. التقنيات المعرفية

هذه هي الميزة التي تحدد AIOps. يتم إجراء الفحص الذكي لكميات هائلة من البيانات بواسطة الذكاء الاصطناعي. من خلال المعادلات الرياضية التي ترتبط وتفحص بيانات الآلة لإنشاء مخططات بيانية ومخططات ومرئيات ، فإنها تقوم بإجراء تحليل متعمق. بالإضافة إلى ذلك ، يمكن للتعلم الآلي "التعلم" من أفعالك وتعديل النموذج وفقًا لذلك ، بشكل مستقل. يتم تقديم الأفكار باستخدام لوحات معلومات ديناميكية (وغالبًا ما تكون في الوقت الفعلي).

6. مسارات العمل المتصلة

يمكن استخدام AIOps لأتمتة وتنسيق العديد من عمليات تكنولوجيا المعلومات. قد تقوم ، على سبيل المثال ، بإجراء تقييم في الوقت الفعلي للوظائف التي تم إدخالها حديثًا أو فحص السجل التفصيلي لاكتشاف الأخطاء والتشوهات. لتمكين ذلك ، ترتبط منصات AIOps بمكونات أخرى لنظام مراقبة تكنولوجيا المعلومات من خلال واجهات برمجة التطبيقات (APIs).

كيف تعمل AIOps؟

يمكن تقسيم عمل AIOps إلى ثلاث خطوات.

• أولاً ، يجمع ويجمع كميات هائلة ومتنامية باستمرار من البيانات الناتجة عن مكونات البنية التحتية لتكنولوجيا المعلومات المختلفة. قد يحتوي هذا على متطلبات التطبيق أو أدوات مراقبة الأداء أو أنظمة إصدار تذاكر الخدمة.

• ثانيًا ، يميز بذكاء بين "الإشارات" و "الضوضاء". ثم ينظم ويربط هذه المعلومات ذات الصلة وفقًا لمعايير مختلفة ، مثل اللغة والتسلسل الزمني والطوبولوجيا. هذا يسهل تحديد الحوادث والأنماط الحرجة المرتبطة بأداء النظام ومخاوف التوفر - جنبًا إلى جنب مع الحد الأدنى من الإيجابيات الكاذبة والسلبيات الكاذبة.

• ثالثًا ، يحدد الأسباب الأساسية للحوادث ويبلغ أقسام تكنولوجيا المعلومات و DevOps للمعالجة في الوقت المناسب. في بعض الحالات ، قد تعالج هذه الصعوبات تلقائيًا دون تدخل بشري.

• أخيرًا ، يسهل التعاون بين الأفراد الذين يديرون البنية التحتية لتكنولوجيا المعلومات. لن تقوم AIOps بتنبيه العملاء والمجموعات ذات الصلة فحسب ، بل ستشجع أيضًا التعاون فيما بينهم ، خاصةً عندما يكون الناس مشتتين جغرافياً. بالإضافة إلى ذلك ، فإنه يحتفظ ببيانات الأحداث التي تساعد في تسريع التشخيص المستقبلي لظروف مماثلة.

6 أهم فوائد AIOps

تعتمد كل من شركات التكنولوجيا والشركات التي لديها فرق كبيرة في مجال تكنولوجيا المعلومات الآن بشكل متزايد AIOps للأسباب التالية:

1. قدر أكبر من الملاحظة

القابلية للملاحظة هي القدرة على استهلاك وتجميع وتحليل التدفق المستمر لبيانات الأداء من البرامج المتفرقة والأجهزة التي تعمل عليها. يتيح ذلك مراقبة التطبيق واستكشاف الأخطاء وإصلاحها وتصحيح الأخطاء بكفاءة أكبر من أجل تلبية اتفاقيات مستوى الخدمة (SLAs) واحتياجات العمل الأخرى.

2. أتمتة الإجراءات التنبؤية

يمكن لأنظمة AIOps تحليل البيانات وربطها لتوفير تحليلات متقدمة وإجراءات مؤتمتة. باستخدام التحليلات التنبؤية ، يمكنك أتمتة التحسين الديناميكي للموارد ، مما يضمن أداء التطبيق مع تقليل تكلفة الموارد بأمان ، حتى أثناء عدم القدرة على التنبؤ بالطلب الكبير.

3. تقليل وقت التوقف عن العمل

قد يكون تعطل النظام والتطبيق مكلفًا بسبب فقدان الإيرادات وانخفاض الإنتاجية والأضرار بالسمعة. تمكّن AIOps فرق تكنولوجيا المعلومات أو DevOps أو DevSecOps أو هندسة موثوقية الموقع (SRE) من التعرف على المشكلات الناشئة والاستجابة لها قبل أن تصبح مشكلات كبيرة وكارثية.

4. مواكبة التهديدات الأمنية

مع تطور البيئات من حيث التعقيد والحجم ، يزداد أيضًا عدد المخاطر التي يجب معالجتها. لا تستطيع التقنيات اليدوية مواكبة وتيرة التغيير ، لكن حلول AIOps تتيح لك تحديد وتقييم وترتيب أولويات ومعالجة مخاوف الثغرات الأمنية.

5. الاستخدام الأمثل للموارد البشرية

سيؤدي الاكتشاف التلقائي للمشكلات التشغيلية وبرامج التفاعل المعاد برمجتها إلى تقليل التكاليف التشغيلية من خلال السماح بتخصيص الموارد بكفاءة. يؤدي هذا أيضًا إلى توفير الموارد البشرية للتركيز على المهام الجديدة والمعقدة ، مما يؤدي إلى تجربة أفضل للموظفين.

6. تحسين النتائج

من خلال القضاء على الفوضى التشغيلية لتكنولوجيا المعلومات ودمج بيانات العمليات من إعدادات تكنولوجيا المعلومات المتنوعة ، يمكن لـ AIOps تحديد المشكلات الجذرية واقتراح الحلول بشكل أسرع وأكثر دقة مما يمكن للإنسان. يتيح ذلك للمؤسسات إنشاء وتحقيق متوسط ​​الوقت لأهداف القرار (MTTR) التي لم يكن من الممكن تحقيقها في السابق. هذا يحدث فرقًا كبيرًا لمؤسسات الخدمة المشتركة ومقدمي الخدمات المدارة.

هل هناك جانب سلبي لتطبيقات AIOps؟

تتمتع AIOps بالعديد من المزايا ؛ ومع ذلك ، فإن نشرها له نصيبه من العيوب. يتطلب تنفيذ AIOps إدخال تعديلات جوهرية على عمليات تكنولوجيا المعلومات. بالإضافة إلى ذلك ، فإنه يغير أدوار وواجبات موظفي تكنولوجيا المعلومات. يمكن للموظفين اعتبار هذا تهديدًا لأنهم يخشون أنه قد يؤدي إلى النقل أو الإنهاء.

بالإضافة إلى ذلك ، أنت بحاجة إلى فهم شامل لـ AIOps لأتمتة الأنشطة بشكل فعال. على الرغم من أن هذه التقنية تعمل على أتمتة غالبية العمليات ، إلا أنها ليست مستقلة تمامًا. هذا يستلزم وجود فرد داخل المنظمة على دراية كاملة بعملياتها.

تقوم AIOps في الغالب بأتمتة العمليات المنتظمة التي لا تحتاج إلى معرفة متخصصة. يتيح ذلك لموظفي تكنولوجيا المعلومات التركيز على الأنشطة الإنتاجية الأخرى ، مثل تحسينات العمليات وتحسين النظام. على العكس من ذلك ، إذا اقتصر الأشخاص الآن على الأنشطة التي قد ينجزها AIOps بسهولة ، فقد يؤدي ذلك إلى مشكلة في الموارد.

افكار اخيرة

بعض أفضل الخيارات التي يجب مراعاتها هي AppDynamics و Splunk Enterprise و Moogsoft و Sumo Logic ومن أجل جني المزايا الكاملة لـ AIOps ، يجب على المؤسسات أن تفعل أكثر من مجرد تبني الأدوات باستخدام خوارزميات قائمة على الارتباط الإحصائي. يجب على المؤسسات نشر منصة AIOps التي توفر شفافية شاملة وإمكانية المراقبة والمساءلة. إنستانا. سيعتمد قرارك على الفوائد التجارية الدقيقة لـ AIOps التي تتطلع إلى تحقيقها ، وحالات الاستخدام ، ومشهد تكنولوجيا المعلومات الحالي لديك.