Змест[Схаваць][Паказаць]
Вы не можаце справіцца з сучасным дынамічным і пастаянна зменлівым ІТ-светам з тэхналогіямі ўчорашняга дня. Змена мадэлі інфраструктуры бесперапынная і хуткая, што патрабуе выкарыстання тэхналогій і дынамічных метадаў кіравання.
Праграмна вызначанае рэсурснае асяроддзе, якое адаптуецца і пераканфігуруецца імгненна, замяняе статычныя і прадказальныя фізічныя сістэмы, якія характарызавалі карпаратыўнае асяроддзе на працягу дзесяцігоддзяў.
Дадаткова, калі архітэктура сеткі змены, састарэлыя праграмныя сістэмы, заснаваныя на мадэлях, становяцца ўсё больш і больш працаёмкімі для падтрымання сваёй эфектыўнасці, а таксама адстаюць усё далей і далей.
AIOps павялічылася ў апошнія гады. Калі вы тэхнар, я ўпэўнены, што вы чулі пра гэта, але вы, верагодна, не так шмат ведаеце пра гэта. Вы, несумненна, знаходзіцеся ў патрэбным месцы, калі гэта так.
У гэтай частцы мы падрабязна разгледзім AIOps — навошта яны нам патрэбныя, як яны функцыянуюць, іх перавагі і многае іншае.
Уводзіны ў AIOps
Ужыванне штучны інтэлект (AI) і звязаныя з імі тэхналогіі, такія як машыннае навучанне і апрацоўка натуральнай мовы (NLP), у руцінных працэсах і дзейнасці ІТ, вядомыя як штучны інтэлект для ІТ-аперацый (AIOps).
Ён прадстаўляе аглядную будучыню ITOps (ІТ-аперацыі). Ён спалучае ў сабе алгарытмічны і чалавечы інтэлект, каб забяспечыць поўнае ўяўленне аб функцыянальнасці і статусе ІТ-сістэм, на якія прадпрыемствы і арганізацыі разлічваюць у штодзённай працы.
Маецца на ўвазе высокакласныя шматузроўневыя тэхналагічныя платформы, якія паляпшаюць і аўтаматызуюць ІТ-аперацыі з дапамогай навучанне з дапамогай машыны і аналітыка для вывучэння вялікіх аб'ёмаў даных, сабраных з розных інструментаў і прылад ITOps, каб распазнаваць праблемы і аўтаматычна рэагаваць на іх у рэжыме рэальнага часу.
Каб выкарыстоўваць AIOps, вы павінны перайсці ад разрозненых ІТ-даных да зводных даных назіранняў (напрыклад, у журналах задач і сістэмах маніторынгу) і даных аб узаемадзеянні (напрыклад, у білетах, падзеях або запісах праблем) у платформе вялікіх даных .
Затым AIOps прымяняе аналітыку і машыннае навучанне да аб'яднаных даных. Пры аўтаматызаваным разгортванні вынікам з'яўляецца пастаянная інфармацыя, якая можа прывесці да пастаянных паляпшэнняў.
Такім чынам, яго можна разглядаць як CI/CD (бесперапынная інтэграцыя і бесперапыннае разгортванне) для асноўных ІТ-аперацый.
AIOps дазваляе групам IT Ops, DevOps і SRE працаваць больш эфектыўна і хутка, каб яны маглі раней выяўляць праблемы з лічбавымі сэрвісамі і вырашаць іх, перш чым яны акажуць негатыўны ўплыў на бізнес-аперацыі і кліентаў.
Гэта дасягаецца з дапамогай алгарытмічнага аналізу ІТ-дадзеных і тэлеметрыі назіральнасці.
AIOps аб'ядноўвае моцныя бакі трох ІТ-дысцыплін для дасягнення сваіх мэтаў бесперапыннага навучання і развіцця: аўтаматызацыі, кіравання паслугамі і кіравання прадукцыйнасцю.
Гэта ўсведамленне таго, што ў новых гіпермаштабаваных і паскораных ІТ-наладах магчыма новая стратэгія, якая можа выкарыстоўваць вялікія даныя і прагрэс у машынным навучанні, каб выйсці за межы абмежаванняў старых інструментаў і людзей.
AIOps дазваляе прадпрыемствам функцыянаваць у тэмпе, неабходным для сучаснага бізнесу, адначасова забяспечваючы фантастычны карыстацкі досвед, калі ІТ знаходзяцца ў цэнтры ініцыятыў па лічбавай трансфармацыі.
Навошта нам AIOps?
На многіх прадпрыемствах статычныя раз'яднаныя лакальныя сістэмы саступілі месца больш дынамічнай сумесі лакальных, публічных воблакаў, прыватных воблакаў і кіраваных воблакаў, дзе рэсурсы бесперапынна маштабуюцца і пераканфігуруюцца.
ІТ-аддзел павінен сачыць за павелічэннем колькасці прылад (у першую чаргу Інтэрнэт рэчаў, або IoT), сістэм і прыкладанняў. Разгледзім гігабайты дадзеных, якія лакаматыў можа згенераваць за адзін прагон.
Big Data - фраза, якая выкарыстоўваецца ў ІТ для апісання гэтай з'явы. Велізарны аб'ём даных, якія ІТ-аперацыі павінны апрацаваць, не можа быць апрацаваны чалавекам. ІТ-персанал не ў стане вызначыць прыярытэты розных праблем для аператыўнага рэагавання.
Яны атрымліваюць велізарную колькасць апавяшчэнняў, многія з якіх залішнія, перапаўняючы іх. У выніку пашкоджваецца вопыт кліентаў і карыстальнікаў.
Традыцыйныя метады кіравання ІТ не ў стане справіцца з такім аб'ёмам. Яны не ў стане эфектыўна расшыфраваць падзеі з патоку дадзеных. Яны не ў стане звязаць дадзеныя з розных, але ўзаемазвязаных кантэкстаў.
Яны не ў стане забяспечыць ІТ-аперацыі інфармацыяй у рэжыме рэальнага часу і прагнастычным аналізам, неабходнымі для хуткага рэагавання на праблемы. Арганізацыі звяртаюцца да AIOps, каб хутчэй выяўляць, выпраўляць і пазбягаць сур'ёзных адключэнняў і іншых праблем ІТ-аперацый.
AIOps дазваляе камандам ІТ-аперацый аператыўна і актыўна рэагаваць на збоі і запаволенне працы з значна меншай працай.
Ён запаўняе разрыў паміж чаканнямі карыстальнікаў адносна практычнай адсутнасці прастою ў прадукцыйнасці і даступнасці сістэмы і дынамічнай, дыверсіфікаванай і складанай ІТ-экасістэмай.
Фундаментальныя кампаненты AIOps
Давайце разгледзім яго фундаментальныя кампаненты, каб лепш зразумець моц і адказнасць AIOps. Сярод іх наступныя:
Істотныя ІТ-дадзеныя
Дэмантаж бункераў дадзеных з'яўляецца фундаментальнай мэтай AIOps. Для гэтага ён аб'ядноўвае некалькі набораў даных кіравання ІТ-паслугамі і ІТ-аперацыямі. Гэта дазваляе аўтаматызаваць і хутчэй выяўляць каранёвыя праблемы.
Сабраны велізарныя дадзеныя
Асноўным кампанентам любой платформы AIOps з'яўляюцца вялікія дадзеныя. AIOps можа выкарыстоўваць складаную аналітыку як з захаванымі данымі, якія ўжо былі сабраныя, так і з дадзенымі, якія ствараюцца ў рэжыме рэальнага часу шляхам разбурэння бункераў і вызвалення даных, якія ўжо даступныя.
навучанне з дапамогай машыны
AIOps абапіраецца на складаныя навыкі машыннага навучання, якія пераўзыходзяць магчымасці чалавека ўручную з-за велізарнай колькасці даных, якія падлягаюць аналізу.
AIOps маштабуецца з такой хуткасцю і дакладнасцю, якія былі б немагчымыя пры аўтаматызацыі аналітыкі і пошуку сувязяў і разумення.
Назіранне
Здольнасць платформы кантраляваць даныя і іх паводзіны гуляе важную ролю ў працэсе AIOps. Даныя з многіх ІТ-даменаў і крыніц, такіх як састарэлая інфраструктура, кантэйнеры, воблака або віртуалізаваныя сістэмы, могуць быць сабраны AIOps шляхам выяўлення даных.
Каб даць самую актуальную базу, даныя павінны збірацца як мага бліжэй да рэальнага часу.
Уцягванне
У шматлікіх ІТ-дысцыплінах, уключаючы ITSM, рашэнні AIOps прапануюць канфігурацыю, каардынацыю і адміністраванне камп'ютэрных сістэм і праграмнага забеспячэння.
Аналітыка AIOps дазваляе зрабіць даныя больш надзейнымі і актуальнымі, а таксама ўключае даныя аб навакольным асяроддзі і забяспечвае аўтаматызацыю.
дзеянне
Канчатковая мэта AIOps - пабудаваць сістэму з цалкам аўтаматызаванымі працэсамі, ухіляючы ўсе шчыліны і вызваляючы супрацоўнікаў ІТ-аперацый ад усіх абавязкаў.
AIOps усё яшчэ знаходзіцца на ранняй стадыі, і некаторыя каманды не жадаюць цалкам выкарыстоўваць яго патэнцыял.
Тым не менш, AIOps можа кіраваць як простымі задачамі, так і больш складанымі, і многія прадпрыемствы прывыкаюць да таго, што сістэмы AIOps выконваюць усё больш складаныя задачы.
Функцыянаванне AIOps
Каб забяспечыць цэнтралізаваную сістэму ўзаемадзеяння, AIOps працуе лепш за ўсё, калі ён разгортваецца незалежна для збору і аналізу даных з усіх даступных крыніц ІТ-маніторынгу.
Для гэтага выкарыстоўваецца амаль тая ж працэдура, што і кагнітыўная функцыя чалавека. Ніжэй прыведзены пяць асноўных алгарытмаў, якія выкарыстоўваюцца:
Выбар дадзеных
Грунтуючыся на зададзеных параметрах адбору і расстаноўкі прыярытэтаў, AIO павінны мець магчымасць знаходзіць асноўныя «іголкі», схаваныя ў «стогах сена» даных памерам з тэрабайт, прабіраючы велізарную колькасць даступных ІТ-дадзеных, аналізуючы іх і знаходзячы важныя элементы даных.
распазнаванне вобразаў
AIOps вывучае адпаведныя даныя, вызначаючы карэляцыі паміж элементамі даных і групуючы іх для далейшага аналізу.
Інтуіцыя
Сістэмы AIOps могуць дакладна ідэнтыфікаваць асноўныя прычыны праблем, здарэнняў і заканамернасцей дзякуючы паглыбленым даследаванням, якія таксама даюць глыбокія высновы, якія можна выкарыстоўваць для далейшых дзеянняў.
супрацоўніцтва
AIOps таксама павінны служыць платформай для супрацоўніцтва, апавяшчаючы адпаведныя каманды і асоб, даючы ім адпаведную інфармацыю і забяспечваючы эфектыўнае супрацоўніцтва, нягледзячы на адлегласць паміж аператарамі.
Аўтаматызацыя
І апошняе, але не менш важнае: AIOps створаны для імгненнага рэагавання і вырашэння праблем, што значна павышае эфектыўнасць і дакладнасць ІТ-аперацый.
льготы
Галоўная перавага AIOps заключаецца ў тым, што ён дазваляе ІТ-аператарам знаходзіць, вырашаць і выпраўляць запаволенне і адключэнні хутчэй, чым яны могуць уручную сартаваць папярэджанні ад розных інструментаў ІТ-аперацый.
У выніку ёсць мноства відавочных пераваг:
Кіруйце сваім бізнесам актыўна, актыўна і прагназуюча
AIOps ніколі не спыняе навучанне, таму пастаянна ўдасканальваецца ў выяўленні менш тэрміновых папярэджанняў або сігналаў, якія адпавядаюць больш тэрміновым абставінам.
Гэта азначае, што ён можа прапаноўваць прагназуючыя апавяшчэнні, каб ІТ-спецыялісты маглі выправіць магчымыя праблемы, перш чым яны прывядуць да запаволення або збояў.
Палепшыць хуткасць сярэдняга часу да дазволу (MTTR):
AIOps здольны выяўляць фундаментальныя прычыны і забяспечваць іх ліквідацыю хутчэй і больш дакладна, чым гэта ўмеюць рабіць людзі, шляхам разрэзу шуму ў ІТ-аперацыях і суаднясення аперацыйных даных з розных ІТ-асяроддзяў.
Дзякуючы гэтаму прадпрыемствы цяпер могуць ставіць і выконваць мэты MTTR, якія раней былі неймавернымі.
Нізкія эксплуатацыйныя выдаткі
Рашэнні AIOps могуць скараціць выдаткі рознымі спосабамі, але адным з важных і складаных з'яўляецца павелічэнне колькасці персаналу. Дапаможнік кіраванне інцыдэнтамі з'яўляецца грувасткім і павольным.
Арганізацыі спрабуюць вырашыць праблему, наймаючы больш людзей, бо складанасць і колькасць даных растуць. AIOps прапануе карысную інфармацыю аб праблемах, рэзка скарачае колькасць папярэджанняў і аўтаматызуе аперацыі.
Гэта дазваляе прадпрыемствам павялічваць прадукцыйнасць, каб падтрымліваць пастаянную працоўную сілу, знізіць колькасць эскалацый і час прастояў.
Абнавіце свае ІТ-аперацыі і сваю каманду ІТ-аперацый:
Аперацыйныя групы AIOps атрымліваюць абвесткі толькі тады, калі дасягаюцца пэўныя парогавыя значэнні або параметры ўзроўню абслугоўвання, і яны робяць гэта з усім кантэкстам, неабходным для пастаноўкі найлепшых дыягназаў і прыняцця найлепшых і хуткіх карэкціруючых дзеянняў.
Гэта памяншае колькасць папярэджанняў, якія аператыўныя групы атрымліваюць з усіх асяроддзяў. Чым больш AIOs вучыцца і аўтаматызуецца, тым больш гэта дапамагае "падтрымліваць святло" з меншай колькасцю чалавечай працы, вызваляючы персанал ІТ-аперацый, каб засяродзіцца на задачах, якія маюць больш высокую стратэгічную каштоўнасць для кампаніі.
Некаторыя прыкметныя перавагі прыведзены ніжэй:
- Пашыраны вопыт для супрацоўнікаў і кліентаў
- Павелічэнне магутнасці і выкарыстання інфраструктуры
- Палепшаная сінхранізацыя паміж ІТ-сэрвісамі і выхадамі бізнес-сэрвісаў
- Больш хуткае прадастаўленне новых IT-паслуг
- Ліквідацыя разрыву ў навыках
- Падтрымка традыцыйнай інфраструктуры, публічнага воблака, прыватнага воблака і гібрыднага воблака
- Кіраванне праблемамі пераходзіць ад рэактыўнага да актыўнага да прагназавання
- Мадэрнізацыя ІТ-персаналу і ІТ-аперацый
- Палепшанае супрацоўніцтва ў сферы бяспекі і аперацый
- Менш пажараў для тушэння і менш дарагія перапынкі
- Павелічэнне сярэдняга часу для больш хуткага вырашэння (MTTR)
- Паляпшэнне ўзаемасувязі паміж зменамі і прадукцыйнасцю
- Большая здольнасць эфектыўна кіраваць зменамі
- Абавязкі персаналу ІТ-аперацый паменшаны, таму што штучны інтэлект дапамагае ў аналізе
- Выкарыстоўвайце выяўленне анамалій, каб спыніць праблемы, перш чым яны закрануць спажыўцоў.
- Зніжэнне чалавечай памылкі
- Разуменне таго, як працоўныя нагрузкі ўплываюць на выдаткі
недахопамі
Трэба яшчэ шмат папрацаваць, каб стварыць і аб'яднаць асноўныя тэхналогіі AIOps такім чынам, каб зрабіць іх карыснымі, нягледзячы на тое, што яны дастаткова развітыя. Некаторыя з яго недахопаў пералічаны ніжэй:
- Укараненне, кіраванне і абслугоўванне платформы AIOps можа заняць шмат часу і намаганняў.
- Сістэмы AIOps залежаць ад некалькіх крыніц даных, а таксама ад захоўвання, бяспекі і кансервацыі даных.
- Яго прадукцыйнасць заснавана толькі на алгарытмах, якім вы яго навучыце, і на дадзеных, якія ён перадае. Такім чынам, ён не можа перасягнуць межы свайго праграмавання.
- AIOps патрабуе веры ў інструменты, што можа не падабацца некаторым прадпрыемствам. Гэта адбываецца таму, што для таго, каб інструменты AIOps функцыянавалі аўтаномна, яны павінны належным чынам адсочваць змены ў мэтавым асяроддзі, атрымліваць і абараняць важныя даныя, рабіць правільныя высновы, расстаўляць прыярытэты дзеянняў і, нарэшце, выконваць прыдатныя аўтаматызаваныя крокі.
Якую ролю адыгрываюць AIO ў сучасным ІТ-ландшафце?
Вы можаце не зразумець адразу, як AIOps упісваецца ў катэгорыі тэхналогій, якія вы ўжо выкарыстоўваеце, калі вы ўпершыню паглядзіце на гэта.
Абгрунтаванне заключаецца ў тым, што гэта не замяняе існуючыя тэхналогіі кіравання часопісамі, маніторынгу, аркестравання або службы абслугоўвання.
Замест гэтага ён узаемадзейнічае з кожным асобным даменам і інструментам, інтэгруючы і спажываючы дадзеныя з кожнага з іх. Прадастаўленне сінхранізаванай выявы з кожнага інструмента таксама дае карысныя вынікі.
Гэтыя прылады самі па сабе стаяць як каштоўныя прадметы. Пры адключэнні атрымаць патрэбную інфармацыю ў патрэбны момант складана.
AIOps прапануе універсальны метад аб'яднання многіх частковых перспектыў у поўнае разуменне шырокай карціны, пра што павінны ведаць вашыя каманды ITOps.
Выкарыстанне вялікіх даных і машыннага навучання існуе ўжо некаторы час, нават калі AIOps уяўляе сабой рэзкае адхіленне ад ITOps.
Пры пераходзе з ручнога на аўтаматызаванай гандлю, біржавыя брокеры прынялі падобныя стратэгіі ML. Выкарыстанне ML і аналітыкі ў сацыяльныя медыя таксама існуе некаторы час, няхай гэта будзе ў Google Maps, Instagram або інтэрнэт-крамах, такіх як eBay і Amazon.
Гэтыя метады паслядоўна і шырока даказалі сваю карысць у тых умовах, дзе неабходная хуткая рэакцыя на зменлівыя сітуацыі і налада карыстальніка.
Выкарыстанне штучнага інтэлекту AIOps больш перспектыўнае, чым машыннае навучанне. Прама цяпер вы можаце апрацоўваць выпадкі выкарыстання ў тэрміновым парадку з дапамогай простай аўтаматызацыі або аўтаматызацыі з машынным навучаннем.
Новыя прыкладанні для штучнага інтэлекту пастаянна распрацоўваюцца. У любым выпадку, перш чым пачынаць грунтаваць паводзіны чалавека на ITOps, як гэта цяпер практыкуецца, неабходна стварыць трывалую аснову AIOps.
Кансерватыўны характар абавязкаў персаналу ITOps прымушае іх павольна адаптавацца да сцэнарыяў AIOps. Яны нясуць адказнасць за падтрыманне стабільнасці інфраструктуры арганізацыі і ўключэнне святла.
Аднак большай колькасці арганізацый ITOps неўзабаве трэба будзе адаптавацца да новых тэхналогій і метадаў AIOps з-за тэндэнцый да паўсюднага ўкаранення AIOps.
заключэнне
У выніку паляпшэння камунікацыі і супрацоўніцтва паміж камандамі ІТ-аперацый і іншымі зацікаўленымі бакамі AIOps ужо пачаў падтрымліваць лічбавую трансфармацыю.
Патрэба ў аўтаматызацыі і супрацоўніцтве будзе ўзрастаць па меры ўскладнення прыкладанняў у будучыні.
Пакінуць каментар