Sadržaj[Sakrij][Prikaži]
Ne možete se nositi s dinamičnim i stalno promjenjivim IT svijetom današnjice s tehnologijama od jučer. Promjena modela infrastrukture je stalna i brza, što zahtijeva korištenje tehnologije i dinamičkih metoda upravljanja.
Softverski definisano okruženje resursa koje se trenutno prilagođava i rekonfiguriše zamenjuje statične i predvidljive fizičke sisteme koji su decenijama karakterisali korporativno okruženje.
Uz to, kada mrežna arhitektura promene, zastareli softverski sistemi zasnovani na modelima postaju sve radno intenzivniji da bi održali svoju efikasnost, dok istovremeno klize sve dalje i dalje.
AIOps se umnožio posljednjih godina. Ako ste tehničar, siguran sam da ste čuli za to, ali vjerovatno ne znate mnogo o tome. Nesumnjivo ste na pravom mjestu ako je to slučaj.
U ovom članku ćemo detaljno pogledati AIO-ove – zašto su nam potrebni, kako funkcionira, njihove prednosti i još mnogo toga.
Uvod u AIOps
Upotreba umjetne inteligencije (AI) i povezane tehnologije, kao što su mašinsko učenje i obrada prirodnog jezika (NLP), u rutinskim procesima i aktivnostima IT operacija, poznata je kao veštačka inteligencija za IT operacije (AIOps).
Predstavlja ITOps-ovu doglednu budućnost (IT Operacije). Kombinira algoritamsku i ljudsku inteligenciju kako bi pružio potpun uvid u funkcionalnost i status IT sistema na koje se kompanije i organizacije oslanjaju za svakodnevne operacije.
Odnosi se na vrhunske višeslojne tehnološke platforme koje poboljšavaju i automatiziraju IT operacije korištenjem mašinsko učenje i analitiku za ispitivanje velikih količina podataka prikupljenih od raznih ITOps alata i uređaja kako bi se prepoznale i zatim automatski odgovorile na probleme u realnom vremenu.
Da biste koristili AIOps, morate preći sa razdvojenih IT podataka na agregirane podatke posmatranja (kao što su oni koji se nalaze u evidenciji zadataka i sistemima za praćenje) i podatke o angažmanu (kao što su oni koji se nalaze u tiketu, događaju ili snimku problema) unutar platforme za velike podatke .
AIOps zatim primjenjuje analitiku i strojno učenje na objedinjene podatke. Uz automatsku implementaciju, rezultat su stalni uvidi koji mogu dovesti do stalnih poboljšanja.
Stoga se može posmatrati kao CI/CD (kontinuirana integracija i kontinuirana implementacija) za osnovne IT operacije.
AIOps omogućava IT Ops, DevOps i SRE timovima da rade efikasnije i brže kako bi mogli ranije identificirati probleme s digitalnim uslugama i riješiti ih prije nego što imaju negativan učinak na poslovanje i klijente.
Ovo se postiže algoritamskom analizom IT podataka i telemetrijom opservabilnosti.
AIOps kombinuje snage tri IT discipline kako bi postigao svoje ciljeve kontinuiranog učenja i razvoja: automatizaciju, upravljanje uslugama i upravljanje performansama.
To je spoznaja da je u novim hiper-skaliranim i ubrzanim IT postavkama moguća nova strategija koja može koristiti velike podatke i napredak mašinskog učenja kako bi se prevazišla ograničenja naslijeđenih alata i ljudi.
AIOps omogućava preduzećima da funkcionišu tempom koji zahteva savremeno poslovanje, istovremeno pružajući fantastično korisničko iskustvo kada je IT u centru inicijativa za digitalnu transformaciju.
Zašto su nam potrebni AIOps?
U mnogim preduzećima, statični, nepovezani sistemi na licu mesta ustupili su mesto dinamičnijoj mešavini lokalnog, javnog oblaka, privatnog oblaka i okruženja kojima se upravlja u oblaku gde se resursi kontinuirano skaliraju i rekonfigurišu.
IT mora pratiti sve veći broj uređaja (naročito Internet stvari, ili IoT), sistema i aplikacija. Uzmite u obzir gigabajte podataka koje lokomotiva može generirati u jednoj vožnji.
Big Data je fraza koja se koristi u IT-u da opiše ovaj fenomen. Ogromnu količinu podataka koje IT operacije moraju obraditi ne može obraditi osoba. IT osoblje nije u mogućnosti da odredi prioritete za različite probleme radi brzog odgovora.
Dobijaju ogroman broj obavijesti, od kojih su mnoge suvišne, preplavljujući ih. Kao rezultat toga, oštećeno je korisničko i korisničko iskustvo.
Tradicionalne tehnike IT menadžmenta ne mogu se nositi s ovim obimom. Oni nisu u stanju da efikasno dešifruju događaje iz poplave podataka. Oni nisu u stanju da povežu podatke iz različitih, ali međusobno povezanih konteksta.
Oni nisu u mogućnosti da IT operacijama pruže informacije u realnom vremenu i prediktivnu analizu koje su im potrebne da brzo odgovore na probleme. Organizacije se okreću AIOps-u kako bi brže identificirale, popravile i izbjegle ispade sa velikim utjecajem i druge probleme IT operacija.
AIOps omogućavaju IT operativnim timovima da reaguju na prekide i usporavanja brzo i proaktivno uz mnogo manje posla.
Popunjava jaz između očekivanja korisnika za malo ili nimalo zastoja u performansama i dostupnosti sistema i dinamičnom, raznolikom i izazovnom IT ekosistemu.
Osnovne komponente AIOps-a
Hajde da ispitamo njegove osnovne komponente kako bismo bolje razumjeli moć i odgovornost AIOps-a. Među njima su sljedeće:
Značajni IT podaci
Rastavljanje silosa podataka je osnovni cilj AIOps-a. Kombinira nekoliko skupova podataka za upravljanje IT uslugama i IT operacijama da bi se to postiglo. Ovo omogućava automatizaciju i brže identificiranje korijenskih problema.
Prikupio ogromne podatke
Osnovna komponenta bilo koje AIOps platforme su veliki podaci. AIOps može koristiti sofisticiranu analitiku sa pohranjenim podacima koji su već prikupljeni i podacima koji se generiraju u realnom vremenu rušenjem silosa i oslobađanjem podataka koji su već dostupni.
Mašinsko učenje
AIOps se oslanja na sofisticirane vještine mašinskog učenja koje prevazilaze manuelne ljudske kapacitete zbog ogromne količine podataka koje treba analizirati.
AIOps se skalira brzinom i preciznošću koja bi inače bila nezamisliva automatizacijom analitike i pronalaženjem veza i uvida.
posmatranje
Kapacitet platforme da nadgleda podatke i ponašanje podataka igra ključnu ulogu u AIOps procesu. AIOps može prikupiti podatke iz mnogih IT domena i izvora, kao što su naslijeđena infrastruktura, kontejner, oblak ili virtuelizirani sistemi, putem otkrivanja podataka.
Da bi se dala najnovija osnova, podaci moraju biti prikupljeni što je moguće bliže realnom vremenu.
Uključenost
U brojnim IT disciplinama, uključujući ITSM, AIOps rješenja nude konfiguraciju, koordinaciju i administraciju kompjuterskih sistema i softvera.
AIOps analitika omogućava da podaci budu pouzdaniji i relevantniji, a istovremeno uključuju podatke o životnoj sredini i omogućavaju automatizaciju.
akcija
Krajnji cilj AIOps-a je da izgradi sistem sa svim procesima u potpunosti automatizovanim, eliminišući sve rupe i oslobađajući zaposlene u IT operacijama svih dužnosti.
AIOps je još uvijek u ranoj fazi, a neki timovi oklijevaju da u potpunosti prihvate njegov potencijal.
Ipak, AIOps može upravljati i jednostavnim i složenijim zadacima, a mnoge kompanije se navikavaju na AIOps sisteme koji obavljaju sve teže zadatke.
Funkcionisanje AIOps-a
Kako bi se obezbijedio centralizovani sistem angažovanja, AIOps najbolje radi kada je nezavisno raspoređen za prikupljanje i analizu podataka iz svih dostupnih izvora IT nadzora.
Za to se koristi skoro isti postupak kao i ljudska kognitivna funkcija. Evo pet glavnih algoritama koji se koriste:
Odabir podataka
Na osnovu specificiranih parametara odabira i određivanja prioriteta, AIO-ovi moraju biti u stanju da pronađu glavne „igle“ skrivene u „plastovima sijena“ podataka veličine terabajta tako što će pregledati ogromnu količinu dostupnih IT podataka, analizirati ih i pronaći bitne stavke podataka.
Prepoznavanje uzoraka
AIOps ispituje relevantne podatke, identifikuje korelacije između stavki podataka i grupiše ih zajedno za dalju analizu.
intuicija
AIOps sistemi mogu jasno identificirati osnovne uzroke problema, pojava i obrazaca zahvaljujući dubinskom istraživanju, koje također proizvodi pronicljive nalaze koji se mogu koristiti za usmjeravanje budućih akcija.
saradnja
AIOps takođe moraju služiti kao platforma za saradnju, upozoravajući odgovarajuće timove i pojedince, dajući im relevantne informacije i omogućavajući efikasnu saradnju uprkos udaljenosti između operatera.
automatizacija
Na kraju, ali ne i najmanje važno, AIOps je napravljen da trenutno odgovori i riješi probleme, značajno povećavajući efikasnost i preciznost IT operacija.
prednosti
Glavna prednost AIOps-a je u tome što IT operacijama omogućava da pronađu, adresiraju i poprave usporavanja i zastoje brže nego što to mogu, ručnim sortiranjem upozorenja iz različitih alata za IT operacije.
Kao rezultat toga, postoje brojne jasne prednosti:
Upravljajte svojim poslovanjem na proaktivan, proaktivan i predvidljiv način
AIOps nikada ne prestaje da uči, tako da se stalno poboljšava u uočavanju manje hitnih upozorenja ili signala koji odgovaraju hitnijim okolnostima.
To implicira da može ponuditi prediktivna obavještenja kako bi IT profesionalci mogli riješiti moguće probleme prije nego što izazovu sporost ili smetnje.
Poboljšajte brzinu srednjeg vremena do rezolucije (MTTR):
AIOps je u stanju da otkrije fundamentalne uzroke i pruži lijekove brže i preciznije nego što su to ljudi u stanju da urade presecanjem buke u IT operacijama i korelacijom operativnih podataka iz različitih IT okruženja.
Zahvaljujući tome, preduzeća sada mogu uspostaviti i ispuniti MTTR ciljeve koji su ranije bili nezamislivi.
Niži operativni troškovi
AIOps rješenja mogu smanjiti troškove na različite načine, ali jedan važan i težak je dodavanje osoblja. Manual upravljanje incidentom je glomazan i spor.
Organizacije pokušavaju riješiti problem zapošljavanjem više ljudi kako složenost i količina podataka rastu. AIOps nudi korisne informacije o problemima, drastično smanjuje broj upozorenja i automatizira operacije.
Ovo omogućava preduzećima da povećaju produktivnost kako bi održali konstantnu radnu snagu, smanjili broj eskalacija i smanjili zastoje.
Ažurirajte svoje IT operacije i svoj IT operativni tim:
Operativni timovi AIOps-a primaju upozorenja samo kada se ispune određeni pragovi ili parametri nivoa usluge, i to čine sa svim kontekstom potrebnim za postavljanje najboljih mogućih dijagnoza i poduzimanje najboljih i najbržih korektivnih radnji.
Ovo smanjuje broj upozorenja koje operativni timovi primaju iz svih okruženja. Što više AIO-ovi uče i automatizuju se, to više pomaže u „držanju svetla upaljenim“ uz manje ljudskog rada, oslobađajući vaše IT operativno osoblje da se koncentriše na zadatke koji imaju veću stratešku vrednost za kompaniju.
Neke značajne prednosti su navedene u nastavku:
- Poboljšano iskustvo i za zaposlene i za klijente
- Povećani kapaciteti i iskorištenost infrastrukture
- Poboljšana sinhronizacija između IT usluga i izlaza poslovnih usluga
- Brža isporuka novih IT usluga
- Uklanjanje jaza u vještinama
- Podrška za tradicionalnu infrastrukturu, javni oblak, privatni oblak i hibridni oblak
- Upravljanje problemima prelazi sa reaktivnog na proaktivno na prediktivno
- Modernizacija IT operativnog osoblja i IT poslovanja
- Poboljšana saradnja između sigurnosti i operacija
- Manje požara za gašenje i jeftiniji prekidi
- Povećanje srednjeg vremena za brže rješavanje (MTTR)
- Poboljšanje odnosa između promjene i učinka
- Veća sposobnost efikasnog upravljanja promjenama
- Dužnost IT operativnog osoblja je smanjena jer AI pomaže u analizi
- Koristite otkrivanje anomalija da zaustavite probleme prije nego što utiču na potrošače.
- Smanjenje ljudske greške
- Razumijevanje kako radna opterećenja utiču na troškove
nedostaci
Ima još posla koji treba uraditi kako bi se kreirale i kombinovale osnovne AIOps tehnologije na način koji ih čini korisnim, uprkos činjenici da su prilično zrele. Neki od njegovih nedostataka su navedeni u nastavku:
- Implementacija, upravljanje i održavanje AIOps platforme može oduzeti mnogo vremena i truda.
- AIOps sistemi zavise od nekoliko izvora podataka, kao i od skladištenja, sigurnosti i očuvanja podataka.
- Njegove performanse su bazirane samo na algoritmima kojima ga podučavate i podacima kojima se unosi. Stoga ne može prekoračiti granice svog programiranja.
- AIOps zahtijeva vjeru u alate, što se nekim preduzećima možda ne sviđa. To je zato što, kako bi AIOps alati funkcionisali autonomno, moraju pravilno pratiti promjene u svom ciljnom okruženju, prikupiti i zaštititi bitne podatke, izvući prave zaključke, odrediti prioritete aktivnosti i konačno izvršiti odgovarajuće automatizirane korake.
Kakvu ulogu AIO-ovi igraju u trenutnom IT okruženju?
Možda nećete odmah shvatiti kako se AIOps uklapa u kategorije tehnologija koje već koristite kada ga prvi put pogledate.
Obrazloženje je da to ne zamjenjuje postojeće tehnologije upravljanja dnevnikom, nadzora, orkestracije ili servisnih deska.
Umjesto toga, on stupa u interakciju sa svakim pojedinačnim domenom i alatom, integrirajući i konzumirajući podatke iz svakog od njih. Pružanje sinkronizirane slike iz svakog alata također daje korisne rezultate.
Ovi alati stoje sami po sebi kao dragocjeni predmeti. Zbog isključenja veze teško je dobiti odgovarajuće informacije u pravom trenutku.
AIOps nudi svestran metod za kombinovanje mnogih parcijalnih perspektiva u temeljno razumevanje široke slike, čega vaši ITOps timovi moraju biti svjesni.
Upotreba velikih podataka i strojnog učenja postoji već neko vrijeme, čak i ako AIOps predstavlja dramatičan odmak za ITOps.
Prilikom prelaska sa ručnog na automatsko trgovanje, berzanski brokeri su usvojili slične strategije pranja novca. Upotreba ML-a i analitike u društvenih medija također postoji već neko vrijeme, bilo da se radi o Google mapama, Instagramu ili online trgovinama kao što su eBay i Amazon.
Ove metode su se dosljedno i široko pokazale korisnima u okruženjima gdje su potrebne brze reakcije na promjenjive situacije i prilagođavanje korisnika.
AIOps upotreba AI obećava više od mašinskog učenja. Trenutno možete rješavati hitne slučajeve upotrebe koristeći direktnu automatizaciju ili automatizaciju s mašinskim učenjem.
Nove aplikacije za AI se kontinuirano razvijaju. U svakom slučaju, prije nego što se počne zasnivati ljudsko ponašanje na ITOps kao što se sada prakticira, mora se uspostaviti čvrst AIOps temelj.
Konzervativna priroda dužnosti osoblja ITOps-a čini ih sporim u prilagođavanju AIOps scenarijima. Oni su odgovorni za održavanje stabilnosti infrastrukture organizacije i održavanje svetla.
Međutim, više ITOps organizacija će uskoro morati da se prilagodi novim AIOps tehnologijama i metodama zbog trendova ka sveprisutnoj implementaciji AIOps.
zaključak
Kao rezultat poboljšanja komunikacije i saradnje između IT operativnih timova i drugih zainteresovanih strana, AIOps je već počeo da podržava digitalnu transformaciju.
Potreba za automatizacijom i saradnjom će rasti na važnosti kako aplikacije budu postajale sve komplikovanije u budućnosti.
Ostavite odgovor