Что такое AIOps?

В настоящее время 91% лиц, принимающих решения в области ИТ, признают, что автоматизация изменит правила игры завтра: они ожидают, что в течение следующих трех-пяти лет все ИТ-системы будут способны реагировать автономно в соответствии с бизнес-целями. Ключом к автоматизированной работе (AO) в ИТ является использование искусственного интеллекта через AIOps. Это система, в которой используется технология искусственного интеллекта для прогнозирования/идентификации проактивных и реактивных событий на основе неструктурированных данных, генерируемых различными инструментами мониторинга и другими источниками. Это имеет серьезные последствия для ИТ в том виде, в каком мы его знаем сегодня.

Что такое AIOps?

Gartner определяет AIOps как средство « объединения больших данных и машинного обучения для автоматизации процессов ИТ-операций, включая корреляцию событий, обнаружение аномалий и определение причинно-следственных связей ». Gartner придумала эту фразу в 2016 году как отраслевую классификацию технологий аналитики машинного обучения, которые улучшают аналитику ИТ-операций.

С тех пор мы стали свидетелями роста AIOps не только как методологии, но и как типа программной платформы, которая объединяет все инструменты, необходимые ИТ-специалистам для анализа и обработки данных о событиях/машинах, без необходимости создавать их с нуля.

Проще говоря, AIOps объединяет различные решения для ручных ИТ-операций в единую интуитивно понятную, интеллектуальную и автоматизированную платформу ИТ-операций. Благодаря сквозной видимости и контексту ваша команда и вы можете быстрее реагировать — даже упреждающе — на замедления и сбои. В его основе лежит поток данных (теперь правильно организованных) и передовые алгоритмы анализа данных.

( Также читайте: что такое интерфейс прикладного программирования)

Каковы компоненты AIOps?

AIOps использует следующие элементы для улучшения ИТ-операций:

1. Консолидация данных из разных источников

AIOps собирает данные из нескольких потоков ИТ-инфраструктуры, таких как записи событий, системный мониторинг, приложения, данные о заданиях и заявки. Устранение информационных хранилищ упрощает управление, мониторинг и подключение сетевых событий для определения причин.

2. Алгоритмы ИИ

Он охватывает алгоритмы машинного обучения и искусственного интеллекта, которые являются отраслевыми или ИТ-специфичными. Основные цели и ресурсы ИТ-фирмы определяют ее содержание и структуру. Эти алгоритмы устанавливают операционные цели, которым искусственный интеллект будет уделять приоритетное внимание.

3. Бизнес-правила

AIOps использует бизнес-логику и классификацию шаблонов для надежной идентификации событий, требующих реакции. Он может даже использовать методы машинного обучения, которые позволяют им создавать уникальные правила для выявления отклонений в зависимости от наборов обучающих данных. Различие между «обычной» и «аномальной» сетевой активностью устанавливается с помощью правил и шаблонов.

4. Обработка данных

Обработка данных в режиме реального времени позволяет командам ITOps выполнять свои задачи по оптимизации производительности и помогает аналитикам безопасности в развертывании контрмер. ИИ позволяет эффективно принимать и анализировать огромные объемы данных в любом масштабе, а также в режиме реального времени. Как следствие, вы можете быстрее обнаруживать аномалии и реагировать на события, распознаваемые инструментами AIOps.

5. Когнитивные технологии

Это функция, которая определяет AIOps. Интеллектуальное изучение огромных объемов данных осуществляется искусственным интеллектом. С помощью математических уравнений, которые сопоставляют и просеивают машинные данные для создания гистограмм, диаграмм и визуальных изображений, он выполняет углубленный анализ. Кроме того, машинное обучение может «учиться» на ваших действиях и соответствующим образом настраивать модель автономно. Информация представлена ​​​​с использованием динамических (и часто в реальном времени) информационных панелей.

6. Связанные рабочие процессы

AIOps можно использовать для автоматизации и координации нескольких ИТ-операций. Например, он может проводить оценку вновь введенных функций в режиме реального времени или детальную проверку журналов для обнаружения ошибок и отклонений. Для этого платформы AIOps подключаются к другим компонентам экосистемы ИТ-мониторинга через интерфейсы прикладного программирования (API).

Как работает AIOps?

Работу AIOps можно разбить на три этапа.

• Во-первых, он собирает и агрегирует огромные и постоянно растущие объемы данных, генерируемых различными компонентами ИТ-инфраструктуры. Это может содержать требования к приложениям, инструменты мониторинга производительности или системы служебных билетов.

• Во-вторых, он разумно различает «сигналы» и «шум». Затем он организует и связывает эту важную информацию в соответствии с различными параметрами, такими как язык, хронология и топология. Это облегчает идентификацию критических инцидентов и закономерностей, связанных с проблемами производительности и доступности системы, а также сводит к минимуму ложные срабатывания и ложноотрицательные результаты.

• В-третьих, он выявляет основные причины инцидентов и информирует отделы ИТ и DevOps для своевременного устранения. В некоторых случаях он может даже автоматически решать эти проблемы без вмешательства человека.

• Наконец, это облегчает сотрудничество между людьми, которые управляют ИТ-инфраструктурой. AIOps не только предупредит соответствующих оперативников и группы, но также будет способствовать сотрудничеству между ними, особенно когда люди географически рассредоточены. Кроме того, он поддерживает данные о событиях, которые помогают ускорить будущую диагностику подобных обстоятельств.

6 основных преимуществ AIOps

И технологические компании, и предприятия с большими ИТ-командами в настоящее время все чаще внедряют AIOps по следующим причинам:

1. Большая наблюдаемость

Наблюдаемость — это способность потреблять, агрегировать и анализировать непрерывный поток данных о производительности из рассредоточенных программ и оборудования, на котором они работают. Это обеспечивает более эффективный мониторинг, устранение неполадок и отладку приложения для выполнения соглашений об уровне обслуживания (SLA) и других бизнес-потребностей.

2. Автоматизируйте прогнозирующие действия

Системы AIOps могут анализировать и сопоставлять данные для обеспечения расширенной аналитики и автоматизированных действий. Используя предиктивную аналитику, вы можете автоматизировать динамическую оптимизацию ресурсов, обеспечивая производительность приложений и безопасно снижая стоимость ресурсов даже в условиях значительной непредсказуемости спроса.

3. Минимизируйте время простоя

Простои системы и приложений могут быть дорогостоящими из-за упущенной выгоды, снижения производительности и ущерба для репутации. AIOps позволяет группам ИТ, DevOps, DevSecOps или специалистам по проектированию надежности сайтов (SRE) распознавать возникающие проблемы и реагировать на них до того, как они станут серьезными и катастрофическими проблемами.

4. Следите за угрозами безопасности

По мере усложнения и размера окружающей среды увеличивается и количество опасностей, которые необходимо устранить. Ручные методы не могут идти в ногу с темпами изменений, но решения AIOps позволяют выявлять, оценивать, определять приоритеты и устранять проблемы с уязвимостями.

5. Оптимизировать использование человеческих ресурсов

Автоматическое обнаружение операционных проблем и перепрограммированные сценарии реагирования снизят эксплуатационные расходы за счет эффективного распределения ресурсов. Это также высвобождает человеческие ресурсы, чтобы сосредоточиться на новых и сложных задачах, что приводит к лучшему опыту сотрудников.

6. Улучшить результаты

Устраняя беспорядок в ИТ-операциях и интегрируя операционные данные из различных ИТ-настроек, AIOps может выявлять основные проблемы и предлагать решения быстрее и точнее, чем человек. Это позволяет предприятиям устанавливать и достигать целей по среднему времени решения (MTTR), которые ранее были недостижимы. Это имеет огромное значение для организаций общего обслуживания и поставщиков управляемых услуг.

Есть ли недостатки у AIOps?

AIOps имеет несколько преимуществ; однако его развертывание имеет свои недостатки. Внедрение AIOps требует внесения существенных изменений в ИТ-процессы. Кроме того, он меняет роли и обязанности ИТ-персонала. Сотрудники могут счесть это угрозой, поскольку опасаются, что это может привести к переезду или увольнению.

Кроме того, вам необходимо всестороннее понимание AIOps для эффективной автоматизации действий. Хотя эта технология автоматизирует большинство процессов, она не является полностью независимой. Это требует присутствия в организации лица, полностью осведомленного о ее деятельности.

AIOps в основном автоматизирует обычные операции, не требующие специальных знаний. Это позволяет ИТ-специалистам сосредоточиться на других продуктивных занятиях, таких как совершенствование процессов и оптимизация системы. И наоборот, если люди теперь ограничены действиями, которые могут легко выполнять AIOps, это может создать проблему с ресурсами.

Последние мысли

Некоторые из лучших вариантов, которые стоит рассмотреть, — это AppDynamics, Splunk Enterprise, Moogsoft, Sumo Logic. Чтобы воспользоваться всеми преимуществами AIOps, организациям необходимо сделать больше, чем использовать инструменты с алгоритмами на основе статистической корреляции. Организации должны развернуть платформу AIOps, обеспечивающую сквозную прозрачность, наблюдаемость и подотчетность. Инстана; ваше решение будет зависеть от конкретных бизнес-преимуществ AIOps, которые вы хотите получить, вариантов использования и вашего текущего ИТ-ландшафта.