Съдържание[Крия][Покажи]
Не можете да се справите с динамичния и постоянно променящ се ИТ свят на днешния ден с технологиите от вчера. Промяната на инфраструктурния модел е непрекъсната и бърза, което налага използването на технологии и динамични методи за управление.
Софтуерно дефинирана ресурсна среда, която се адаптира и преконфигурира мигновено, заменя статичните и предвидими физически системи, които характеризират корпоративната среда от десетилетия.
Освен това, кога мрежова архитектура промени, остарелите софтуерни системи, базирани на модели, стават все по-трудоемки, за да поддържат своята ефективност, като същевременно изостават все повече и повече.
AIOps се разпространи през последните години. Ако сте техничар, сигурен съм, че сте чували за него, но вероятно не знаете много за него. Несъмнено сте на правилното място, ако това е така.
В тази част ще разгледаме подробно AIOps – защо имаме нужда от тях, как функционират, техните предимства и много повече.
Въведение в AIOps
Използването на изкуствен интелект (AI) и свързаните с тях технологии, като машинно обучение и обработка на естествен език (NLP), в рутинни процеси и дейности на ИТ операции, е известен като изкуствен интелект за ИТ операции (AIOps).
Той представлява обозримо бъдеще на ITOps (ИТ операции). Той съчетава алгоритмичен и човешки интелект, за да осигури пълна представа за функционалността и състоянието на ИТ системите, на които фирмите и организациите разчитат за ежедневните си операции.
Отнася се за многопластови технологични платформи от висок клас, които подобряват и автоматизират ИТ операциите чрез използване машинно обучение и анализи за изследване на големи количества данни, събрани от различни ITOps инструменти и устройства, за да разпознават и след това да реагират автоматично в реално време на проблеми.
За да използвате AIOps, трябва да преминете от разделени ИТ данни към обобщени данни от наблюдения (като тези, които се намират в регистрационните файлове на задачите и системите за наблюдение) и данни за ангажираност (като тези, които се намират в билет, събитие или запис на проблем) в платформа за големи данни .
След това AIOps прилага анализи и машинно обучение към обединените данни. С автоматизираното внедряване резултатът е непрекъсната информация, която може да доведе до непрекъснати подобрения.
Следователно може да се разглежда като CI/CD (непрекъсната интеграция и непрекъснато внедряване) за основни ИТ операции.
AIOps позволява на екипите на IT Ops, DevOps и SRE да работят по-ефективно и бързо, така че да могат да идентифицират проблемите с цифровите услуги по-рано и да ги адресират, преди да имат неблагоприятен ефект върху бизнес операциите и клиентите.
Това се постига чрез алгоритмичен анализ на ИТ данни и телеметрия за наблюдение.
AIOps съчетава силните страни на три ИТ дисциплини, за да постигне целите си за непрекъснато обучение и развитие: автоматизация, управление на услуги и управление на производителността.
Това е осъзнаването, че в новите хипермащабирани и ускорени ИТ настройки е възможна нова стратегия, която може да използва големи данни и напредък в машинното обучение, за да надхвърли ограниченията на наследените инструменти и хора.
AIOps позволява на предприятията да функционират с темпото, изисквано от съвременния бизнес, като същевременно осигурява фантастично потребителско изживяване, когато ИТ е в центъра на инициативите за цифрова трансформация.
Защо имаме нужда от AIOps?
В много предприятия статичните, несвързани системи на място са отстъпили място на по-динамична комбинация от локални, публични облачни, частни облачни и управлявани облачни среди, където ресурсите се мащабират и преконфигурират непрекъснато.
ИТ трябва да следи нарастващия брой устройства (най-вече Интернет на нещата или IoT), системи и приложения. Помислете за гигабайтите данни, които един локомотив може да генерира в едно движение.
Big Data е фразата, използвана в ИТ, за да опише това явление. Огромното количество данни, които ИТ операциите трябва да обработват, не може да бъде обработено от човек. ИТ персоналът не е в състояние да даде приоритет на различни проблеми за бърз отговор.
Те получават огромен брой известия, много от които са излишни, заливайки ги. В резултат на това се накърнява изживяването на клиентите и потребителите.
Традиционните техники за ИТ управление не могат да се справят с този обем. Те не са в състояние да дешифрират събития от потопа от данни ефективно. Те не са в състояние да свържат данни от различни, но взаимосвързани контексти.
Те не са в състояние да осигурят на ИТ операциите информацията в реално време и прогнозния анализ, от които се нуждаят, за да реагират бързо на проблеми. Организациите се обръщат към AIOps, за да идентифицират, коригират и избегнат по-бързо тежки прекъсвания и други проблеми с ИТ операциите.
AIOps позволяват на екипите за ИТ операции да реагират на прекъсвания и забавяния бързо и проактивно с много по-малко работа.
Той запълва празнината между очакванията на потребителите за малко или никакво прекъсване на производителността и наличността на системата и динамичната, диверсифицирана и предизвикателна ИТ екосистема.
Основни компоненти на AIOps
Нека разгледаме основните му компоненти, за да разберем по-добре силата и отговорността на AIOps. Сред тях са следните:
Значителни ИТ данни
Демонтирането на силози за данни е основна цел на AIOps. Той комбинира няколко набора от данни за управление на ИТ услуги и управление на ИТ операции, за да направи това. Това прави възможно автоматизирането и идентифицирането на основни проблеми по-бързо.
Събра огромни данни
Основният компонент на всяка AIOps платформа са големи данни. AIOps могат да използват усъвършенствани анализи както със съхранени данни, които вече са събрани, така и с данни, които се генерират в реално време чрез разрушаване на силози и освобождаване на данните, които вече са достъпни.
машина обучение
AIOps разчита на усъвършенствани умения за машинно обучение, които надминават ръчния човешки капацитет поради огромното количество данни, които трябва да бъдат анализирани.
AIOps се мащабира със скорост и прецизност, които иначе биха били немислими чрез автоматизиране на анализа и намиране на връзки и прозрения.
Наблюдение
Капацитетът на платформата да наблюдава данните и поведението на данните играе критична роля в процеса на AIOps. Данните от много ИТ домейни и източници, като наследена инфраструктура, контейнери, облачни или виртуализирани системи, могат да бъдат събрани от AIOps чрез откриване на данни.
За да се даде най-актуалната база, данните трябва да се събират възможно най-близо до реално време.
Участие
В множество ИТ дисциплини, включително ITSM, AIOps решенията предлагат конфигурация, координация и администриране на компютърни системи и софтуер.
Анализите на AIOps правят възможно данните да бъдат по-надеждни и подходящи, като същевременно включват данни за околната среда и позволяват автоматизация.
действие
Крайната цел на AIOps е да изгради система с изцяло автоматизирани процеси, елиминирайки всички вратички и освобождавайки служителите от ИТ операциите от всички задължения.
AIOps все още е в начален стадий и някои екипи не са склонни да възприемат напълно неговия потенциал.
Независимо от това, AIOps могат да управляват както прости задачи, така и по-сложни, и много фирми свикват с AIOps системите, изпълняващи все по-трудни задачи.
Функциониране на AIOps
За да осигури централизирана система за ангажиране, AIOps работи най-добре, когато е независимо разгърната, за да събира и анализира данни от всички достъпни ИТ източници за наблюдение.
Той използва почти същата процедура, която човешката когнитивна функция прави, за да направи това. Следните са петте основни алгоритъма, които се използват:
Избор на данни
Въз основа на определени параметри за подбор и приоритизиране, AIOps трябва да могат да намерят основните „игли“, скрити в „купи сено“ с размер на терабайт данни, като пресяват огромното количество достъпни ИТ данни, анализират ги и намират основни елементи от данни.
Разпознаване на образи
AIOps изследва съответните данни, като идентифицира корелациите между елементите от данни и ги групира колективно за по-нататъшен анализ.
Интуиция
AIOps системите могат ясно да идентифицират основните причини за проблемите, събитията и моделите благодарение на задълбочено проучване, което също води до проницателни открития, които могат да се използват за насочване на бъдещи действия.
Сътрудничество
AIOps трябва също така да служи като платформа за сътрудничество, като предупреждава подходящите екипи и лица, като им предоставя подходяща информация и позволява ефективно сътрудничество въпреки разстоянието между операторите.
Автоматизация
Не на последно място, AIOps е създаден да реагира мигновено и да разрешава проблеми, значително подобрявайки ефективността и прецизността на ИТ операциите.
Ползи
Основното предимство на AIOps е, че дава възможност на ИТ операциите да намират, адресират и коригират забавяния и прекъсвания по-бързо, отколкото могат чрез ръчно сортиране на предупреждения от различни инструменти за ИТ операции.
В резултат на това има много различни предимства:
Управлявайте бизнеса си по проактивен, проактивен и предсказуем начин
AIOps никога не спира да се учи, така че непрекъснато се подобрява в откриването на по-малко спешни предупреждения или сигнали, които съответстват на по-спешни обстоятелства.
Това означава, че може да предлага предсказуеми известия, така че ИТ специалистите да могат да коригират възможни проблеми, преди те да причинят мудност или смущения.
Подобрете скоростта на средното време до разделителна способност (MTTR):
AIOps е в състояние да открие фундаментални причини и да предостави средства за отстраняване по-бързо и по-прецизно, отколкото хората могат да направят, като разрязва шума в ИТ операциите и корелира данните за операциите от различни ИТ среди.
Благодарение на това бизнесът вече е в състояние да установи и постигне цели на MTTR, които преди това бяха невъобразими.
По-ниски оперативни разходи
Решенията на AIOps могат да намалят разходите по различни начини, но един важен и труден е добавянето на персонал. Наръчник управление на инциденти е тромаво и бавно.
Организациите се опитват да разрешат проблема, като наемат повече хора, тъй като сложността и количествата данни нарастват. AIOps предлага полезна информация относно проблеми, драстично намалява броя на предупрежденията и автоматизира операциите.
Това позволява на предприятията да увеличат производителността, за да поддържат постоянна работна сила, да намалят броя на ескалациите и да намалят времето на престой.
Актуализирайте вашите ИТ операции и вашия екип по ИТ операции:
Оперативните екипи на AIOps получават предупреждения само когато са изпълнени определени прагове на ниво на обслужване или параметри и го правят с целия необходим контекст, за да направят възможно най-добрите диагнози и да предприемат най-добрите и най-бързи коригиращи действия.
Това намалява броя на сигналите, които оперативните екипи получават от всички среди. Колкото повече AIO учат и автоматизират, толкова повече помагат за „поддържане на светлината“ с по-малко човешка работа, освобождавайки персонала на ИТ операциите да се концентрира върху задачи, които имат по-висока стратегическа стойност за компанията.
Някои забележителни предимства са дадени по-долу:
- Подобрени преживявания както за служители, така и за клиенти
- Повишен капацитет и използване на инфраструктурата
- Подобрена синхронизация между ИТ услугите и резултатите от бизнес услугите
- По-бързо предоставяне на нови ИТ услуги
- Премахване на празнината в уменията
- Поддръжка на традиционна инфраструктура, публичен облак, частен облак и хибриден облак
- Управлението на проблеми преминава от реактивно към проактивно към прогнозно
- Модернизиране на ИТ оперативния персонал и ИТ операциите
- Подобрено сътрудничество между сигурността и операциите
- По-малко пожари за гасене и по-евтини прекъсвания
- Увеличаване на средното време за по-бързо разрешаване (MTTR)
- Подобряване на връзката между промяна и представяне
- По-голяма способност за ефективно управление на промяната
- Задълженията на персонала по ИТ операциите са намалени, тъй като AI помага при анализа
- Използвайте откриване на аномалии, за да спрете проблемите, преди да засегнат потребителите.
- Намаляване на човешката грешка
- Разбиране как работните натоварвания влияят на разходите
Недостатъци
Има още работа за вършене, за да се създадат и комбинират основните AIOps технологии по начин, който ги прави полезни, въпреки факта, че са сравнително зрели. Някои от недостатъците му са изброени по-долу:
- Внедряването, управлението и поддръжката на платформата AIOps може да отнеме много време и усилия.
- AIOps системите зависят от няколко източника на данни, както и от съхранението, сигурността и запазването на данни.
- Неговата производителност се основава само на алгоритмите, които му преподавате, и на данните, които му се подават. По този начин не може да надхвърли границите на своето програмиране.
- AIOps изисква вяра в инструментите, които някои предприятия може да не харесват. Това е така, защото, за да могат инструментите на AIOps да функционират автономно, те трябва правилно да проследяват промените в целевата си среда, да придобиват и защитават основни данни, да правят правилните заключения, да приоритизират дейности и накрая да изпълняват подходящи автоматизирани стъпки.
Каква роля играят AIO в текущия ИТ пейзаж?
Може да не разберете веднага как AIOps се вписва в категориите технологии, които вече използвате, когато го погледнете за първи път.
Обосновката е, че не заема мястото на съществуващите технологии за управление на журнали, мониторинг, оркестрация или сервизно бюро.
Вместо това той взаимодейства с всеки отделен домейн и инструмент, като интегрира и консумира данни от всеки един от тях. Предоставянето на синхронизирано изображение от всеки инструмент също дава полезни резултати.
Тези инструменти стоят сами по себе си като ценни предмети. Прекъсването на връзката прави предизвикателство получаването на подходящата информация в точния момент.
AIOps предлага универсален метод за комбиниране на многото частични перспективи в задълбочено разбиране на общата картина, което вашите ITOps екипи трябва да знаят.
Използването на големи данни и машинно обучение съществува от известно време, въпреки че AIOps представлява драматично отклонение за ITOps.
При преминаване от ръчно към автоматизираната търговия, борсовите посредници възприеха подобни стратегии за машинно обучение. Използването на ML и анализи в социална медия също съществува от известно време, независимо дали е в Google Maps, Instagram или онлайн магазини като eBay и Amazon.
Тези методи последователно и широко са се доказали като полезни в настройки, където са необходими бързи реакции при променящи се ситуации и потребителско персонализиране.
Използването на AI от AIOps е по-обещаващо от машинното обучение. В момента можете да обработвате случаи на спешна употреба, като използвате или проста автоматизация, или автоматизация с машинно обучение.
Постоянно се разработват нови приложения за AI. Във всеки случай, преди да започнете да базирате човешкото поведение на ITOps, както се практикува сега, трябва да се създаде солидна основа на AIOps.
Консервативният характер на задълженията на персонала на ITOps ги кара да се адаптират бавно към сценариите на AIOps. Те са отговорни за поддържането на стабилността на инфраструктурата на организацията и поддържането на светлините включени.
Въпреки това, повече ITOps организации скоро ще трябва да се адаптират към новите AIOps технологии и методи поради тенденциите към повсеместни внедрявания на AIOps.
Заключение
В резултат на подобряването на комуникацията и сътрудничеството между ИТ оперативните екипи и други заинтересовани страни, AIOps вече започна да подкрепя дигиталната трансформация.
Необходимостта от автоматизация и сътрудничество ще нараства по важност, тъй като приложенията стават все по-сложни в бъдеще.
Оставете коментар