AIOPS for Hybrid Multi-Cloud Working Group demonstriert Multi-Domain Data Virtualization Framework auf der ONUG Herbst 2019 in New York City

Framework bietet eine Abstraktionsschicht für den Zugriff auf Zustandsdaten, die aus mehreren Domänen stammen und in Cloud-Repositories für Analysen konsolidiert werden, die durch maschinelles Lernen und KI unterstützt werden

ONUG , die Stimme der Global 2000, konzentriert sich auf die Anwendung künstlicher Intelligenz (KI), um die betrieblichen Herausforderungen bei der Sicherstellung der Anwendungsleistung in komplexen hybriden Multi-Cloud-Umgebungen zu bewältigen, die mehrere unabhängige Betriebsdomänen umfassen. Auf der ONUG Fall 2019 in New York City (am Donnerstag, den 17. Oktober um 9:40 Uhr) wird die AIOps for Hybrid Multi-Cloud Working Group ein Datenvirtualisierungs-Framework für mehrere Domänen vorführen, das in der Vergangenheit erstmals auf der ONUG Spring in Dallas vorgestellt wurde Kann.

Hybride Multi-Cloud-Bereitstellungen stellen IT-Betriebsteams vor einzigartige Herausforderungen, da die Anwendungsbereitstellung öffentliche Netzwerke und Cloud-Infrastrukturen umfasst, die das Unternehmen nicht besitzt, betreibt oder kontrolliert. Der erste Schritt bei der Anwendung von KI zur Automatisierung der Leistungsüberwachung besteht darin, ausgewählte Zustandsdaten zu aggregieren, zu normalisieren und anzureichern, die von vielen Punkten aus mehreren unabhängigen Domänen stammen. Auf diese Daten, die in einer Reihe von Cloud-basierten Repositories verwaltet werden, wird über eine Virtualisierungsebene zugegriffen, die gängige APIs für maschinelles Lernen und KI-Tools unterstützt, um Leistungsanomalien automatisch zu erkennen, die Grundursache zu ermitteln und die erforderlichen Abhilfemaßnahmen zu ergreifen.

„So wie ein großartiger Wein mit großartigen Trauben beginnt, beginnt großartiges AIOps mit großartigen Daten“, sagt Nick Lippis, ONUG -Co-Vorsitzender und Mitbegründer. „Die ONUG AIOps-Arbeitsgruppe befasst sich mit der grundlegenden Herausforderung, unterschiedliche Zustandsdaten zu sammeln, die über mehrere Domänen verteilt sind, und einen einheitlichen Zugriff auf normalisierte Daten durch maschinelles Lernen und KI-Tools bereitzustellen.“

„Die zunehmende Einführung von Agile und DevOps setzt IT-Betriebsteams unter Druck, schnell die kritischen Metriken, Protokolle und Ablaufverfolgungen zu sortieren, die von mehreren Überwachungssystemen generiert werden, die die Leistung verschiedener Anwendungen, Dienste, Systeme und Netzwerke vor Ort verfolgen und in der Cloud“, sagte Tsvi Gal, Vorstandsmitglied der ONUG und Managing Director of Enterprise Infrastructure bei Morgan Stanley. „Das Sammeln aller Telemetrie-Rohdaten und das Speichern in einem riesigen Data Lake ohne Filterung und Analyse ist kostspielig, langsam und ineffizient. Die AIOps -Initiative von ONUG ist ein vielversprechender Ansatz zur selektiven Vorbereitung und Bereitstellung des Zugriffs und der Synthese der richtigen Datensätze für automatisierte KI-gesteuerte Analyse- und Betriebswerkzeuge.“

„Das ultimative Ziel der Unternehmens-IT-Branche ist es, Cloud-basierte Anwendungsverfügbarkeit, Leistung und Sicherheit über die gesamte Ausdehnung der hybriden Multi-Cloud-Infrastruktur über eine einzige Schnittstelle sicherzustellen“, sagte Chris Drumgoole, ONUG- Vorstandsmitglied und CIO von GE. „Aber es ist eine Herausforderung, einen zentralen Data Lake zu verwalten, wenn der IT-Betrieb eine globale Präsenz hat. Die ideale Lösung bietet Zugriff auf den richtigen Satz von Zustandsdaten basierend auf der Abhängigkeitskarte jeder Anwendung und nutzt maschinelles Lernen und KI-Techniken, um automatisch die notwendigen Korrelationen durchzuführen, um festzustellen, was passiert.“

„Seit der Gründung von Mist waren wir auf dem Weg, eine KI-Lösung – ‚Marvis‘ – zu entwickeln, die geschäftskritische Fragen auf Augenhöhe mit Experten für Netzwerkdomänen beantworten kann“, sagte Bob Friday, CTO von Mist, einem Unternehmen von Juniper. „Durch die Bemühungen dieser ONUG- Arbeitsgruppe werden Marvis und andere AIOps-Lösungen in der Lage sein, IT-Probleme mit hoher Granularität und Zuversicht zu beantworten und zu lösen.“

„Die ONUG AIOps-Initiative befasst sich mit einer der ärgerlichsten Herausforderungen im IT-Betrieb: der Diagnose der Grundursache, wenn Daten über separate Datensilos an verschiedenen Standorten und in einer Vielzahl von Anbieterprodukten verteilt sind. Zusammen mit Juniper Networks und VMware haben wir bewiesen, dass Anbieter einen gemeinsamen Standard annehmen können, der diese Mauern zugunsten unserer gemeinsamen Kunden durchbricht“, sagte David Mariani , Mitbegründer und Chief Strategy Officer von AtScale.

Die ONUG AIOps Working Group wird den Fortschritt des Frameworks am Donnerstag, den 17. Oktober, 9:40 Uhr im Metropolitan Pavilion in New York City diskutieren und demonstrieren.

„Wir begrüßen alle Unternehmensanwender und -anbieter, der ONUG -Community beizutreten und an der AIOps for Hybrid Multi-Cloud Working Group teilzunehmen“, sagte Stephen Collins, CTO der ONUG Working Group. „Die Demonstration in New York ist nur der erste Schritt auf dem langen Weg, die Leistungsfähigkeit der KI voll auszuschöpfen, um den IT-Betrieb im Zeitalter der hybriden Multi-Cloud zu rationalisieren und zu automatisieren. Die Arbeitsgruppe ist sehr daran interessiert, dass Benutzer und Anbieter an mehreren Pilot-Proof-of-Concept-Demonstrationen zusammenarbeiten, die Live-Daten aus realen Betriebsumgebungen enthalten.“

Die Testumgebung für den AIOps Proof of Concept wurde von einer Endbenutzer-IT-Gruppe im Orlando VA Medical Center bereitgestellt.

Um mehr zu erfahren, besuchen Sie die ONUG Herbst 2019 vom 16. bis 17. Oktober in New York City. Akkreditierte Medien werden zur Teilnahme ermutigt. Um einen Presseausweis anzufordern, klicken Sie bitte hier.

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Über ONUG

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