Apa itu AIOps?

Saat ini, 91% pembuat keputusan TI mengakui bahwa otomatisasi adalah pengubah permainan untuk masa depan: mereka mengantisipasi bahwa selama tiga hingga lima tahun ke depan, semua sistem TI akan mampu bereaksi secara mandiri sejalan dengan tujuan bisnis. Kunci operasi otomatis (AO) di TI adalah penggunaan kecerdasan buatan melalui AIOps. Ini adalah sistem yang menggunakan teknologi AI untuk mengantisipasi/mengidentifikasi kejadian proaktif dan reaktif dari data tidak terstruktur yang dihasilkan oleh berbagai instrumen pemantauan dan sumber lainnya. Ini memiliki implikasi besar bagi TI seperti yang kita kenal sekarang.

Apa itu AIOps?

Gartner mendefinisikan AIOps sebagai sarana untuk “ menggabungkan data besar dan pembelajaran mesin untuk mengotomatiskan proses operasi TI, termasuk korelasi peristiwa, deteksi anomali, dan penentuan kausalitas .” Gartner menciptakan frasa tersebut pada tahun 2016 sebagai klasifikasi industri untuk teknologi analitik pembelajaran mesin yang meningkatkan analitik operasi TI.

Sejak itu, kami telah menyaksikan kebangkitan AIOps tidak hanya sebagai metodologi, tetapi juga sebagai jenis platform perangkat lunak yang mengemas semua alat yang dibutuhkan TI untuk analisis dan penanganan data kejadian/mesin, tanpa harus membangunnya dari awal.

Sederhananya, AIOps menggabungkan beragam solusi operasi TI manual menjadi satu platform operasi TI yang intuitif, cerdas, dan otomatis. Didukung oleh visibilitas dan konteks end-to-end, tim Anda dan Anda dapat bereaksi lebih cepat — bahkan sebelumnya — terhadap pelambatan dan gangguan. Pada intinya, terdapat banjir data (sekarang terorganisir dengan baik) dan algoritme analisis data tingkat lanjut.

( Baca Juga: Apa itu Antarmuka Pemrograman Aplikasi)

Apa Komponen AIOps?

AIOps memanfaatkan elemen-elemen berikut untuk meningkatkan operasi TI:

1. Konsolidasi data dari berbagai sumber

AIOps mengumpulkan data dari beberapa aliran infrastruktur TI, seperti catatan peristiwa, pemantauan sistem, aplikasi, data pekerjaan, dan tiket. Menghilangkan silo informasi membuatnya lebih mudah untuk mengelola, memantau, dan menghubungkan peristiwa jaringan untuk mengidentifikasi sebab-akibat.

2. Algoritma AI

Ini mencakup algoritme ML dan AI yang khusus untuk industri atau IT. Sasaran utama dan sumber daya perusahaan TI menentukan konten dan strukturnya. Algoritme ini menetapkan tujuan operasional yang akan diprioritaskan oleh kecerdasan buatan.

3. Aturan bisnis

AIOps menggunakan logika bisnis dan klasifikasi pola untuk secara andal mengidentifikasi peristiwa yang menuntut reaksi. Itu bahkan dapat menggunakan metode pembelajaran mesin yang memungkinkan mereka membuat aturan unik untuk menemukan kelainan yang bergantung pada kumpulan data pelatihan. Perbedaan antara aktivitas jaringan "reguler" dan "anomali" ditetapkan melalui aturan dan pola.

4. Pemrosesan data

Pemrosesan data waktu nyata memungkinkan tim ITOps untuk memenuhi tujuan pengoptimalan kinerja mereka dan membantu analis keamanan dalam menerapkan tindakan pencegahan. AI memungkinkan penyerapan dan analisis data dalam jumlah besar secara efektif dalam skala besar dan juga dalam waktu nyata. Akibatnya, Anda dapat mendeteksi ketidaknormalan dan bereaksi lebih cepat terhadap kejadian yang dikenali oleh alat AIOps.

5. Teknologi kognitif

Ini adalah fitur yang mendefinisikan AIOps. Pemeriksaan cerdas sejumlah besar data dilakukan dengan kecerdasan buatan. Melalui persamaan matematika yang menghubungkan dan menyaring data mesin untuk menghasilkan histogram, bagan, dan visual, ia melakukan analisis mendalam. Selain itu, pembelajaran mesin dapat "belajar" dari tindakan Anda dan menyesuaikan modelnya secara mandiri. Wawasan disajikan menggunakan dasbor dinamis (dan seringkali waktu nyata).

6. Alur kerja yang terhubung

AIOps dapat digunakan untuk mengotomatisasi dan mengoordinasikan beberapa operasi TI. Mungkin, misalnya, melakukan evaluasi real-time terhadap fungsionalitas yang baru diperkenalkan atau pemeriksaan log terperinci untuk menemukan kesalahan dan ketidaknormalan. Untuk mengaktifkan ini, platform AIOps terhubung ke komponen lain dari ekosistem pemantauan TI melalui antarmuka pemrograman aplikasi (API).

Bagaimana Cara Kerja AIOps?

Cara kerja AIOps dapat dipecah menjadi tiga langkah.

• Pertama, ia mengumpulkan dan mengumpulkan data dalam jumlah besar dan terus bertambah yang dihasilkan oleh berbagai komponen infrastruktur TI. Ini mungkin berisi persyaratan aplikasi, instrumen pemantauan kinerja, atau sistem tiket layanan.

• Kedua, dengan cerdas membedakan antara "sinyal" dan "noise". Kemudian mengatur dan menghubungkan informasi yang relevan ini menurut berbagai parameter, seperti bahasa, kronologi, dan topologi. Hal ini memfasilitasi identifikasi insiden kritis dan pola yang terkait dengan performa sistem dan masalah ketersediaan — bersama dengan positif palsu dan negatif palsu minimal.

• Ketiga, ini mengidentifikasi penyebab insiden dan memberi tahu departemen TI dan DevOps untuk perbaikan tepat waktu. Dalam kasus tertentu, bahkan dapat mengatasi kesulitan ini secara otomatis tanpa campur tangan manusia.

• Terakhir, ini memfasilitasi kolaborasi antara individu yang mengelola infrastruktur TI. AIOps tidak hanya akan menyiagakan operator dan grup yang relevan, tetapi juga akan mendorong kolaborasi di antara mereka, terutama ketika orang-orang tersebar secara geografis. Selain itu, ia menyimpan data peristiwa yang membantu mempercepat diagnosis di masa mendatang untuk keadaan serupa.

6 Manfaat Utama AIOps

Baik perusahaan teknologi maupun perusahaan dengan tim IT yang besar kini semakin mengadopsi AIOps karena alasan berikut:

1. Observabilitas yang lebih besar

Observabilitas adalah kapasitas untuk mengkonsumsi, mengagregasi, dan menganalisis aliran data kinerja yang berkelanjutan dari program yang tersebar dan perangkat keras tempat mereka beroperasi. Ini memungkinkan pemantauan, pemecahan masalah, dan debugging aplikasi yang lebih efisien untuk memenuhi perjanjian tingkat layanan (SLA) dan kebutuhan bisnis lainnya.

2. Mengotomatiskan tindakan prediktif

Sistem AIOps dapat menganalisis dan mengkorelasikan data untuk memberikan analitik tingkat lanjut dan tindakan otomatis. Dengan menggunakan analitik prediktif, Anda dapat mengotomatiskan pengoptimalan sumber daya dinamis, memastikan kinerja aplikasi sekaligus menurunkan biaya sumber daya dengan aman, bahkan selama permintaan yang tidak dapat diprediksi secara signifikan.

3. Minimalkan waktu henti

Waktu henti sistem dan aplikasi mungkin mahal karena hilangnya pendapatan, berkurangnya produktivitas, dan rusaknya reputasi. AIOps memungkinkan tim IT, DevOps, DevSecOps, atau site reliability engineering (SRE) untuk mengenali dan merespons masalah yang berkembang sebelum menjadi masalah yang signifikan dan berbahaya.

4. Bersaing dengan ancaman keamanan

Saat lingkungan berkembang dalam hal kompleksitas dan ukuran, jumlah bahaya yang harus diatasi juga meningkat. Teknik manual tidak dapat mengikuti kecepatan perubahan, tetapi solusi AIOps memungkinkan Anda mengidentifikasi, mengevaluasi, memprioritaskan, dan mengatasi masalah kerentanan.

5. Mengoptimalkan penggunaan sumber daya manusia

Deteksi otomatis masalah operasional dan skrip reaksi yang diprogram ulang akan mengurangi biaya operasional dengan memungkinkan alokasi sumber daya yang efisien. Ini juga membebaskan sumber daya manusia untuk fokus pada tugas-tugas baru dan rumit, sehingga menghasilkan pengalaman karyawan yang lebih baik.

6. Meningkatkan hasil

Dengan menghilangkan kekacauan operasional TI dan mengintegrasikan data operasi dari beragam pengaturan TI, AIOps dapat mengidentifikasi akar masalah dan menyarankan perbaikan lebih cepat dan akurat daripada yang dapat dilakukan manusia. Hal ini memungkinkan perusahaan untuk menetapkan dan mencapai target mean time to resolution (MTTR) yang sebelumnya tidak dapat dicapai. Ini membuat perbedaan besar bagi organisasi layanan bersama dan penyedia layanan terkelola.

Apakah Ada Kerugian dari AIOps?

AIOps memiliki beberapa keunggulan; namun, penyebarannya memiliki kelemahan. Implementasi AIOps memerlukan pengenalan modifikasi substansial pada proses TI. Selain itu, ini mengubah peran dan tugas staf TI. Karyawan dapat menganggap ini sebagai ancaman karena mereka khawatir hal itu dapat mengakibatkan relokasi atau pemutusan hubungan kerja.

Selain itu, Anda memerlukan pemahaman menyeluruh tentang AIOps untuk mengotomatisasi aktivitas secara efektif. Meskipun teknologi ini mengotomatiskan sebagian besar proses, namun tidak sepenuhnya independen. Hal ini memerlukan kehadiran seorang individu dalam organisasi yang sepenuhnya mengenal operasinya.

AIOps sebagian besar mengotomatiskan operasi reguler yang tidak memerlukan pengetahuan khusus. Hal ini memungkinkan karyawan TI untuk berkonsentrasi pada kegiatan produktif lainnya, seperti peningkatan proses dan pengoptimalan sistem. Sebaliknya, jika orang sekarang terbatas pada aktivitas yang dapat diselesaikan dengan mudah oleh AIOps, hal ini dapat menimbulkan masalah sumber daya.

Pikiran Akhir

Beberapa opsi teratas untuk dipertimbangkan adalah AppDynamics, Splunk Enterprise, Moogsoft, Sumo Logic, dan Untuk mendapatkan keuntungan penuh dari AIOps, organisasi harus melakukan lebih dari sekadar merangkul alat dengan algoritme berbasis korelasi statistik. Organisasi harus menerapkan platform AIOps yang memberikan transparansi, kemampuan observasi, dan akuntabilitas end-to-end. instan; keputusan Anda akan bergantung pada manfaat bisnis AIOps yang ingin Anda capai, kasus penggunaan, dan lanskap TI Anda saat ini.