Co to jest AIOps?

Obecnie 91% decydentów IT uznaje, że automatyzacja zmieni reguły gry jutra: spodziewają się, że w ciągu najbliższych trzech do pięciu lat wszystkie systemy IT będą w stanie reagować autonomicznie, zgodnie z celami biznesowymi. Kluczem do zautomatyzowanej operacji (AO) w IT jest wykorzystanie sztucznej inteligencji za pośrednictwem AIOps. Jest to system wykorzystujący technologię sztucznej inteligencji do przewidywania/identyfikowania proaktywnych i reaktywnych zdarzeń na podstawie nieustrukturyzowanych danych generowanych przez różne instrumenty monitorujące i inne źródła. Ma to poważne implikacje dla IT, jakie znamy dzisiaj.

Co to jest AIOps?

Gartner definiuje AIOps jako sposób na „ łączenie dużych zbiorów danych i uczenia maszynowego w celu automatyzacji procesów operacyjnych IT, w tym korelacji zdarzeń, wykrywania anomalii i określania związku przyczynowego ”. Gartner ukuł tę frazę w 2016 roku jako branżową klasyfikację technologii analitycznych uczenia maszynowego, które usprawniają analizę operacji IT.

Od tego czasu jesteśmy świadkami rozwoju AIOps nie tylko jako metodologii, ale także jako rodzaju platformy oprogramowania, która zawiera wszystkie narzędzia potrzebne IT do analizy i obsługi danych zdarzeń/maszyn, bez konieczności budowania ich od podstaw.

Mówiąc najprościej, AIOps łączy różnorodne rozwiązania ręcznej obsługi IT w jedną intuicyjną, inteligentną i zautomatyzowaną platformę IT ops. Dzięki kompleksowej widoczności i kontekstowi Twój zespół i Ty możesz reagować szybciej — nawet z wyprzedzeniem — na spowolnienia i zakłócenia. U jego podstaw leży zalew danych (teraz odpowiednio uporządkowanych) i zaawansowane algorytmy analizy danych.

( Przeczytaj także: Co to jest interfejs programowania aplikacji)

Jakie są składniki AIOps?

AIOps wykorzystuje następujące elementy do usprawnienia operacji IT:

1. Konsolidacja danych z różnych źródeł

AIOps zbiera dane z kilku strumieni infrastruktury IT, takich jak zapisy zdarzeń, monitorowanie systemu, aplikacje, dane zadań i zgłoszenia. Eliminacja silosów informacyjnych ułatwia zarządzanie, monitorowanie i łączenie zdarzeń sieciowych w celu identyfikacji przyczyn.

2. Algorytmy sztucznej inteligencji

Obejmuje algorytmy ML i AI, które są specyficzne dla branży lub IT. Podstawowe cele i zasoby firmy informatycznej określają jej zawartość i struktury. Algorytmy te ustalają cele operacyjne, którym sztuczna inteligencja nada priorytety.

3. Reguły biznesowe

AIOps wykorzystuje logikę biznesową i klasyfikację wzorców, aby niezawodnie identyfikować zdarzenia wymagające reakcji. Może nawet wykorzystywać metody uczenia maszynowego, które umożliwiają im tworzenie unikalnych reguł wykrywania nieprawidłowości w zależności od zestawów danych treningowych. Rozróżnienie między „zwykłą” a „nienormalną” aktywnością sieciową ustala się za pomocą reguł i wzorców.

4. Przetwarzanie danych

Przetwarzanie danych w czasie rzeczywistym umożliwia zespołom ITOps realizację celów związanych z optymalizacją wydajności i pomaga analitykom bezpieczeństwa we wdrażaniu środków zaradczych. Sztuczna inteligencja pozwala na efektywne pozyskiwanie i analizowanie ogromnych ilości danych na dużą skalę, a także w czasie rzeczywistym. Dzięki temu możesz szybciej wykrywać nieprawidłowości i szybciej reagować na zdarzenia rozpoznawane przez narzędzia AIOps.

5. Technologie kognitywne

Jest to funkcja, która definiuje AIOps. Inteligentne badanie ogromnych ilości danych jest realizowane przez sztuczną inteligencję. Za pomocą równań matematycznych, które korelują i przesiewają dane maszynowe w celu wygenerowania histogramów, wykresów i wizualizacji, przeprowadza dogłębną analizę. Ponadto uczenie maszynowe może „uczyć się” na podstawie Twoich działań i odpowiednio dostosowywać model w sposób autonomiczny. Spostrzeżenia są prezentowane za pomocą dynamicznych (często działających w czasie rzeczywistym) pulpitów nawigacyjnych.

6. Połączone przepływy pracy

AIOps może służyć do automatyzacji i koordynowania kilku operacji informatycznych. Może np. przeprowadzać w czasie rzeczywistym ocenę nowo wprowadzonych funkcjonalności lub szczegółową inspekcję logów w celu wykrycia usterek i nieprawidłowości. Aby to umożliwić, platformy AIOps są połączone z innymi komponentami ekosystemu monitorowania IT za pośrednictwem interfejsów programowania aplikacji (API).

Jak działa AIOps?

Działanie AIOps można podzielić na trzy etapy.

• Po pierwsze, gromadzi i agreguje ogromne i stale rosnące ilości danych generowanych przez różne komponenty infrastruktury IT. Może to obejmować wymagania aplikacji, instrumenty monitorowania wydajności lub systemy biletowe usług.

• Po drugie, inteligentnie rozróżnia „sygnały” od „szumów”. Następnie organizuje i łączy te istotne informacje według różnych parametrów, takich jak język, chronologia i topologia. Ułatwia to identyfikację krytycznych incydentów i wzorców związanych z wydajnością i dostępnością systemu — wraz z minimalną liczbą wyników fałszywie dodatnich i fałszywie ujemnych.

• Po trzecie, identyfikuje podstawowe przyczyny incydentów i informuje działy IT i DevOps o terminowe działania naprawcze. W niektórych przypadkach może nawet rozwiązać te trudności automatycznie, bez interwencji człowieka.

• Wreszcie ułatwia współpracę między osobami zarządzającymi infrastrukturą IT. AIOps nie tylko zaalarmuje odpowiednich agentów i grupy, ale także zachęci do współpracy między nimi, zwłaszcza gdy ludzie są rozproszeni geograficznie. Ponadto przechowuje dane o zdarzeniach, które pomagają przyspieszyć przyszłą diagnozę podobnych okoliczności.

6 najważniejszych zalet AIOps

Zarówno firmy technologiczne, jak i przedsiębiorstwa z dużymi zespołami IT coraz częściej wdrażają AIOps z następujących powodów:

1. Większa obserwowalność

Obserwowalność to zdolność do konsumowania, agregowania i analizowania ciągłego przepływu danych dotyczących wydajności z rozproszonych programów i sprzętu, na którym działają. Umożliwia to wydajniejsze monitorowanie, rozwiązywanie problemów i debugowanie aplikacji w celu spełnienia umów dotyczących poziomu usług (SLA) i innych potrzeb biznesowych.

2. Zautomatyzuj działania predykcyjne

Systemy AIOps mogą analizować i korelować dane w celu zapewnienia zaawansowanych analiz i zautomatyzowanych działań. Korzystając z analizy predykcyjnej, możesz zautomatyzować dynamiczną optymalizację zasobów, zapewniając wydajność aplikacji przy jednoczesnym bezpiecznym obniżeniu kosztów zasobów, nawet w przypadku znacznej nieprzewidywalności popytu.

3. Zminimalizuj przestoje

Przestoje systemu i aplikacji mogą być kosztowne z powodu utraty przychodów, zmniejszonej produktywności i utraty reputacji. AIOps umożliwia zespołom IT, DevOps, DevSecOps lub inżynierii niezawodności witryny (SRE) rozpoznawanie pojawiających się problemów i reagowanie na nie, zanim staną się one poważnymi i katastrofalnymi problemami.

4. Bądź na bieżąco z zagrożeniami bezpieczeństwa

W miarę jak środowiska rozwijają się pod względem złożoności i rozmiaru, rośnie również liczba zagrożeń, którymi należy się zająć. Ręczne techniki nie nadążają za tempem zmian, ale rozwiązania AIOps pozwalają identyfikować, oceniać, ustalać priorytety i usuwać luki w zabezpieczeniach.

5. Optymalizuj wykorzystanie zasobów ludzkich

Automatyczne wykrywanie problemów operacyjnych i przeprogramowanie skryptów reakcji obniży koszty operacyjne, umożliwiając efektywną alokację zasobów. Pozwala to również uwolnić zasoby ludzkie, aby mogły skupić się na nowych i skomplikowanych zadaniach, co skutkuje lepszym doświadczeniem pracowników.

6. Popraw wyniki

Eliminując bałagan operacyjny IT i integrując dane operacyjne z różnych ustawień IT, AIOps może identyfikować główne problemy i sugerować środki zaradcze szybciej i dokładniej niż człowiek. Dzięki temu przedsiębiorstwa mogą ustalać i osiągać cele dotyczące średniego czasu rozwiązania problemu (MTTR), które wcześniej były nieosiągalne. Ma to ogromne znaczenie dla organizacji świadczących usługi wspólne i dostawców usług zarządzanych.

Czy AIOps ma wady?

AIOps ma kilka zalet; jednak jego wdrożenie ma swoje wady. Wdrożenie AIOps wiąże się z koniecznością wprowadzenia istotnych modyfikacji w procesach informatycznych. Dodatkowo zmienia role i obowiązki personelu IT. Pracownicy mogą uznać to za zagrożenie, ponieważ obawiają się, że może to skutkować przeniesieniem lub rozwiązaniem stosunku pracy.

Ponadto potrzebujesz wszechstronnego zrozumienia AIOps, aby skutecznie zautomatyzować działania. Chociaż technologia ta automatyzuje większość procesów, nie jest całkowicie niezależna. Wymaga to obecności w organizacji osoby, która jest w pełni zaznajomiona z jej działalnością.

AIOps w większości automatyzuje zwykłe operacje, które nie wymagają specjalistycznej wiedzy. Dzięki temu pracownicy IT mogą skoncentrować się na innych produktywnych zadaniach, takich jak usprawnianie procesów i optymalizacja systemu. I odwrotnie, jeśli ludzie są teraz ograniczeni do czynności, które AIOps mogą łatwo wykonać, może to spowodować problem z zasobami.

Końcowe przemyślenia

Niektóre z najlepszych opcji do rozważenia to AppDynamics, Splunk Enterprise, Moogsoft, Sumo Logic i Aby w pełni wykorzystać zalety AIOps, organizacje muszą zrobić coś więcej niż tylko zastosować narzędzia z algorytmami opartymi na korelacjach statystycznych. Organizacje muszą wdrożyć platformę AIOps, która zapewnia kompleksową przejrzystość, obserwowalność i odpowiedzialność. Instana; Twoja decyzja będzie zależała od dokładnych korzyści biznesowych AIOps, które chcesz osiągnąć, przypadków użycia i obecnego krajobrazu IT.