AIOps nedir?

Şu anda, BT karar vericilerinin %91'i otomasyonun yarın için bir oyun değiştirici olduğunun farkındadır: Önümüzdeki üç ila beş yıl içinde tüm BT sistemlerinin iş hedefleriyle uyumlu olarak otonom olarak tepki verme yeteneğine sahip olacağını tahmin etmektedirler. BT'de otomatik işlemin (AO) anahtarı, AIOps aracılığıyla yapay zekanın kullanılmasıdır. Çeşitli izleme araçları ve diğer kaynaklar tarafından üretilen yapılandırılmamış verilerden proaktif ve reaktif oluşumları tahmin etmek/tanımlamak için AI teknolojisini kullanan bir sistemdir. Bunun, bugün bildiğimiz şekliyle BT için önemli etkileri vardır.

AIOps nedir?

Gartner, AIOps'u " olay korelasyonu, anormallik tespiti ve nedensellik belirleme dahil olmak üzere BT operasyon süreçlerini otomatikleştirmek için büyük verileri ve makine öğrenimini birleştirmenin" bir yolu olarak tanımlıyor. Gartner, 2016 yılında BT operasyon analitiğini geliştiren makine öğrenimi analitiği teknolojileri için bir endüstri sınıflandırması olarak bu ifadeyi türetmiştir.

O zamandan beri, AIOps'un yalnızca bir metodoloji olarak değil, aynı zamanda olay/makine verileri analizi ve işleme için BT'nin ihtiyaç duyduğu tüm araçları sıfırdan oluşturmak zorunda kalmadan paketleyen bir tür yazılım platformu olarak yükselişine tanık olduk.

Basitçe söylemek gerekirse, AIOps, çeşitli manuel BT operasyonları çözümlerini tek bir sezgisel, akıllı ve otomatik BT operasyonları platformunda birleştirir. Uçtan uca görünürlük ve bağlamdan güç alan ekibiniz ve siz, yavaşlamalara ve aksamalara daha hızlı - hatta önleyici olarak - tepki verebilirsiniz. Özünde, (artık uygun şekilde organize edilmiş) bir veri seli ve gelişmiş veri analizi algoritmaları yatıyor.

( Ayrıca Okuyun: Uygulama Programlama Arayüzü Nedir)

AIOps'un Bileşenleri Nelerdir?

AIOps, BT operasyonlarını geliştirmek için aşağıdaki unsurları kullanır:

1. Farklı kaynaklardan veri konsolidasyonu

AIOps, olay kayıtları, sistem izleme, uygulamalar, iş verileri ve biletler gibi çeşitli BT altyapısı akışlarından veri toplar. Bilgi silolarını ortadan kaldırmak, nedenselliği belirlemek için ağ olaylarını yönetmeyi, izlemeyi ve bağlamayı kolaylaştırır.

2. AI algoritmaları

Sektöre veya BT'ye özgü makine öğrenimi ve yapay zeka algoritmalarını kapsar. Bir BT firmasının birincil hedefleri ve kaynakları, içeriklerini ve yapılarını belirler. Bu algoritmalar, yapay zekanın önceliklendireceği operasyonel hedefleri belirler.

3. İş kuralları

AIOps, reaksiyon gerektiren olayları güvenilir bir şekilde belirlemek için iş mantığı ve model sınıflandırması kullanır. Hatta eğitim verisi kümelerine bağlı olarak anormallikleri tespit etmek için benzersiz kurallar oluşturmalarına olanak tanıyan makine öğrenimi yöntemlerini kullanabilir. "Normal" ve "anormal" ağ etkinliği arasındaki ayrım, kurallar ve kalıplar aracılığıyla belirlenir.

4. Veri işleme

Gerçek zamanlı veri işleme, ITOps ekiplerinin performans optimizasyon hedeflerini gerçekleştirmelerini sağlar ve güvenlik analistlerinin karşı önlemleri devreye almalarına yardımcı olur. Yapay zeka, büyük miktarlarda verinin ölçekte ve aynı zamanda gerçek zamanlı olarak etkili bir şekilde alınmasına ve analiz edilmesine olanak tanır. Sonuç olarak, anormallikleri tespit edebilir ve AIOps araçları tarafından tanınan olaylara daha hızlı tepki verebilirsiniz.

5. Bilişsel teknolojiler

AIOps'u tanımlayan özellik budur. Büyük miktarda verinin akıllı bir şekilde incelenmesi, yapay zeka tarafından gerçekleştirilir. Histogramlar, çizelgeler ve görseller oluşturmak için makine verileri arasında ilişki kuran ve bunlar arasında elenen matematiksel denklemler yoluyla derinlemesine analizler gerçekleştirir. Ek olarak, makine öğrenimi eylemlerinizden "öğrenebilir" ve modeli otonom olarak buna göre ayarlayabilir. Öngörüler, dinamik (ve genellikle gerçek zamanlı) panolar kullanılarak sunulur.

6. Bağlantılı iş akışları

AIOps, çeşitli BT operasyonlarını otomatikleştirmek ve koordine etmek için kullanılabilir. Örneğin, hataları ve anormallikleri keşfetmek için yeni tanıtılan işlevlerin gerçek zamanlı değerlendirmesini veya ayrıntılı günlük incelemesini gerçekleştirebilir. Bunu etkinleştirmek için AIOps platformları, uygulama programlama arabirimleri (API'ler) aracılığıyla BT izleme ekosisteminin diğer bileşenlerine bağlanır.

AIOps Nasıl Çalışır?

AIOps'un çalışması üç adıma ayrılabilir.

• İlk olarak, farklı BT altyapısı bileşenleri tarafından üretilen devasa ve sürekli artan miktarda veriyi toplar ve bir araya getirir. Bu, uygulama gerekliliklerini, performans izleme araçlarını veya hizmet biletleme sistemlerini içerebilir.

• İkincisi, "sinyaller" ve "gürültü" arasında akıllıca ayrım yapar. Daha sonra bu ilgili bilgileri dil, kronoloji ve topoloji gibi çeşitli parametrelere göre düzenler ve bağlar. Bu, minimum yanlış pozitif ve yanlış negatif ile birlikte, sistem performansı ve kullanılabilirlik endişeleriyle ilişkili kritik olayların ve kalıpların tanımlanmasını kolaylaştırır.

• Üçüncüsü, olayların altında yatan nedenleri belirler ve zamanında iyileştirme için BT ve DevOps departmanlarını bilgilendirir. Bazı durumlarda, insan müdahalesi olmadan bu zorlukları otomatik olarak çözebilir.

• Son olarak, BT altyapısını yöneten kişiler arasındaki işbirliğini kolaylaştırır. AIOps yalnızca ilgili operatörleri ve grupları uyarmakla kalmayacak, aynı zamanda özellikle insanlar coğrafi olarak dağılmış durumdayken bunlar arasındaki işbirliğini de teşvik edecektir. Buna ek olarak, benzer durumların gelecekteki teşhisini hızlandırmaya yardımcı olan olay verilerini de tutar.

AIOps'un En Önemli 6 Faydası

Hem teknoloji şirketleri hem de büyük BT ekiplerine sahip kuruluşlar, aşağıdaki nedenlerle AIOps'u giderek daha fazla benimsiyor:

1. Daha fazla gözlemlenebilirlik

Gözlemlenebilirlik, dağınık programlardan ve üzerinde çalıştıkları donanımdan sürekli bir performans verisi akışını tüketme, toplama ve analiz etme kapasitesidir. Bu, hizmet düzeyi anlaşmalarını (SLA'lar) ve diğer iş ihtiyaçlarını karşılamak için uygulamanın daha verimli izlenmesini, sorun gidermesini ve hata ayıklamasını sağlar.

2. Tahmini eylemleri otomatikleştirin

AIOps sistemleri, gelişmiş analitik ve otomatik eylem sağlamak için verileri analiz edebilir ve ilişkilendirebilir. Tahmine dayalı analitiği kullanarak dinamik kaynak optimizasyonunu otomatikleştirerek, önemli talep öngörülemezliği sırasında bile kaynak maliyetini güvenli bir şekilde düşürürken uygulama performansını garanti edebilirsiniz.

3. Arıza süresini en aza indirin

Gelir kaybı, azalan üretkenlik ve itibar zararları nedeniyle sistem ve uygulama kapalı kalma süresi pahalı olabilir. AIOps, BT, DevOps, DevSecOps veya site güvenilirlik mühendisliği (SRE) ekiplerinin, gelişmekte olan sorunları önemli ve vahim sorunlara dönüşmeden önce tanımasını ve bunlara yanıt vermesini sağlar.

4. Güvenlik tehditlerine ayak uydurun

Ortamlar karmaşıklık ve boyut açısından geliştikçe, ele alınması gereken tehlikelerin sayısı da artar. Manuel teknikler değişimin hızına ayak uyduramaz, ancak AIOps çözümleri güvenlik açığı endişelerini belirlemenize, değerlendirmenize, önceliklendirmenize ve düzeltmenize olanak tanır.

5. İnsan kaynaklarının kullanımını optimize edin

Operasyonel sorunların ve yeniden programlanan reaksiyon komut dosyalarının otomatik tespiti, verimli kaynak tahsisine izin vererek operasyonel maliyetleri azaltacaktır. Bu aynı zamanda insan kaynaklarının yeni ve karmaşık görevlere odaklanmasını sağlayarak daha iyi bir çalışan deneyimi sağlar.

6. Sonuçları iyileştirin

AIOps, BT operasyonel karmaşasını ortadan kaldırarak ve çeşitli BT ayarlarından alınan operasyon verilerini entegre ederek temel sorunları belirleyebilir ve bir insandan daha hızlı ve doğru bir şekilde çözümler önerebilir. Bu, kuruluşların daha önce ulaşılamayan ortalama çözüm süresi (MTTR) hedefleri oluşturmasına ve bunlara ulaşmasına olanak tanır. Bu, paylaşılan hizmet kuruluşları ve yönetilen hizmet sağlayıcılar için büyük bir fark yaratır.

AIOps'un Bir Dezavantajı Var mı?

AIOps'un çeşitli avantajları vardır; ancak, konuşlandırılmasının dezavantajları vardır. AIOps uygulaması, BT süreçlerinde önemli değişikliklerin yapılmasını gerektirir. Ek olarak, BT personelinin rollerini ve görevlerini değiştirir. Çalışanlar, yer değiştirme veya işten çıkarılmayla sonuçlanabileceğinden korktukları için bunu bir tehdit olarak değerlendirebilirler.

Ayrıca, etkinlikleri etkili bir şekilde otomatikleştirmek için AIOps'u kapsamlı bir şekilde kavramanız gerekir. Bu teknoloji süreçlerin çoğunu otomatikleştirse de tamamen bağımsız değildir. Bu, organizasyon içinde operasyonlarını tam olarak tanıyan bir bireyin varlığını gerektirir.

AIOps çoğunlukla özel bilgi gerektirmeyen normal işlemleri otomatikleştirir. Bu, BT çalışanlarının süreç geliştirmeleri ve sistem optimizasyonu gibi diğer üretken arayışlara konsantre olmalarını sağlar. Tersine, eğer insanlar artık AIOps'un kolayca başarabileceği faaliyetlerle sınırlıysa, bu bir kaynak sorunu yaratabilir.

Son düşünceler

Dikkate alınması gereken en önemli seçeneklerden bazıları şunlardır: AppDynamics, Splunk Enterprise, Moogsoft, Sumo Logic ve AIOps'un tüm avantajlarından yararlanmak için kuruluşların istatistiksel korelasyon tabanlı algoritmalara sahip araçları benimsemekten daha fazlasını yapması gerekir. Kuruluşlar, uçtan uca şeffaflık, gözlemlenebilirlik ve hesap verebilirlik sağlayan bir AIOps platformu kullanmalıdır. İnstana; kararınız, AIOps'un elde etmek istediğiniz tam ticari faydalarına, kullanım durumlarına ve mevcut BT ortamınıza bağlı olacaktır.