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आप कल की तकनीकों के साथ आज की गतिशील और हमेशा बदलती आईटी दुनिया को नहीं संभाल सकते। अवसंरचना मॉडल परिवर्तन निरंतर और तेज है, जिसके लिए प्रौद्योगिकी और गतिशील प्रबंधन विधियों के उपयोग की आवश्यकता होती है।
एक सॉफ्टवेयर-परिभाषित संसाधन वातावरण जो तुरंत अनुकूलन और पुन: कॉन्फ़िगर करता है, स्थिर और पूर्वानुमेय भौतिक प्रणालियों की जगह ले रहा है जो दशकों से कॉर्पोरेट वातावरण की विशेषता रखते हैं।
इसके अतिरिक्त, जब नेटवर्क आर्किटेक्चर परिवर्तन, पुराने मॉडल-आधारित सॉफ़्टवेयर सिस्टम अपनी दक्षता बनाए रखने के लिए अधिक से अधिक श्रम-केंद्रित हो जाते हैं, साथ ही आगे और पीछे खिसक जाते हैं।
हाल के वर्षों में AIOps का प्रसार हुआ है। यदि आप एक तकनीकी विशेषज्ञ हैं, तो मुझे यकीन है कि आपने इसके बारे में सुना होगा, लेकिन आप शायद इसके बारे में ज्यादा नहीं जानते हैं। यदि ऐसा है तो निस्संदेह आप सही जगह पर हैं।
इस टुकड़े में, हम AIOps पर एक विस्तृत नज़र डालेंगे- हमें उनकी आवश्यकता क्यों है, यह कैसे कार्य करता है, उनके फायदे और बहुत कुछ।
AIOps का परिचय
का उपयोग कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) और संबद्ध प्रौद्योगिकियां, जैसे मशीन लर्निंग और प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (एनएलपी), नियमित आईटी संचालन प्रक्रियाओं और गतिविधियों में, आईटी संचालन (एआईओपीएस) के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता के रूप में जानी जाती हैं।
यह आईटीओपी के निकट भविष्य (आईटी संचालन) का प्रतिनिधित्व करता है। यह आईटी सिस्टम की कार्यक्षमता और स्थिति में पूर्ण अंतर्दृष्टि प्रदान करने के लिए एल्गोरिथम और मानव बुद्धि का मिश्रण करता है, जो व्यवसाय और संगठन दिन-प्रतिदिन के संचालन के लिए भरोसा करते हैं।
यह उच्च-स्तरीय बहु-स्तरित तकनीकी प्लेटफॉर्म को संदर्भित करता है जो आईटी संचालन में सुधार और स्वचालित का उपयोग करके करता है यंत्र अधिगम और विश्लेषिकी समस्याओं को पहचानने और फिर वास्तविक समय में स्वचालित रूप से प्रतिक्रिया देने के लिए विभिन्न आईटीओपी उपकरणों और उपकरणों से एकत्रित डेटा की बड़ी मात्रा की जांच करने के लिए।
AIOps का उपयोग करने के लिए, आपको एक बड़े डेटा प्लेटफ़ॉर्म के अंदर कंपार्टमेंटलाइज़्ड IT डेटा से समग्र अवलोकन डेटा (जैसे कि टास्क लॉग और मॉनिटरिंग सिस्टम में पाया जाता है) और एंगेजमेंट डेटा (जैसे कि टिकट, इवेंट या इश्यू रिकॉर्डिंग में पाया जाता है) में संक्रमण करना होगा। .
AIOps तब विश्लेषण और मशीन लर्निंग को पूल किए गए डेटा पर लागू करता है। स्वचालित परिनियोजन के साथ, परिणाम चल रही अंतर्दृष्टि है जिससे निरंतर सुधार हो सकते हैं।
इसलिए इसे मौलिक आईटी संचालन के लिए CI/CD (सतत एकीकरण और सतत परिनियोजन) के रूप में देखा जा सकता है।
AIOps IT Ops, DevOps और SRE टीमों को अधिक कुशलता से और तेज़ी से काम करने में सक्षम बनाता है ताकि वे पहले डिजिटल सेवाओं के साथ मुद्दों की पहचान कर सकें और व्यावसायिक संचालन और ग्राहकों पर प्रतिकूल प्रभाव डालने से पहले उनका समाधान कर सकें।
यह आईटी डेटा और ऑब्जर्वेबिलिटी टेलीमेट्री के एल्गोरिथम विश्लेषण के माध्यम से पूरा किया जाता है।
AIOps निरंतर सीखने और विकास के अपने उद्देश्यों को प्राप्त करने के लिए तीन आईटी विषयों की ताकत को जोड़ती है: स्वचालन, सेवा प्रबंधन और प्रदर्शन प्रबंधन.
यह अहसास है कि नई हाइपर-स्केल्ड और त्वरित आईटी सेटिंग्स में, एक नई रणनीति संभव है जो पुराने उपकरणों और लोगों की बाधाओं से परे जाने के लिए बड़े डेटा और मशीन सीखने की प्रगति का उपयोग कर सकती है।
AIOps उद्यमों को समकालीन व्यवसाय के लिए आवश्यक गति से कार्य करने में सक्षम बनाता है जबकि एक शानदार उपयोगकर्ता अनुभव प्रदान करता है जब आईटी डिजिटल परिवर्तन के लिए पहल के केंद्र में होता है।
हमें AIOps की आवश्यकता क्यों है?
कई उद्यमों में, स्थिर, असंबद्ध ऑन-साइट सिस्टम ने ऑन-प्रिमाइसेस, सार्वजनिक क्लाउड, निजी क्लाउड और प्रबंधित क्लाउड परिवेशों के अधिक गतिशील मिश्रण का मार्ग प्रशस्त किया है जहां संसाधनों को लगातार बढ़ाया और पुन: कॉन्फ़िगर किया जाता है।
IT को उपकरणों की बढ़ती संख्या (विशेषकर इंटरनेट ऑफ़ थिंग्स, या IoT), सिस्टम और एप्लिकेशन पर नज़र रखनी चाहिए। डेटा के गीगाबाइट पर विचार करें जो एक लोकोमोटिव एक बार में उत्पन्न कर सकता है।
बिग डेटा इस घटना का वर्णन करने के लिए आईटी में इस्तेमाल किया जाने वाला वाक्यांश है। आईटी ऑपरेशंस को संसाधित करने के लिए भारी मात्रा में डेटा एक व्यक्ति द्वारा संसाधित नहीं किया जा सकता है। आईटी कर्मचारी त्वरित प्रतिक्रिया के लिए विभिन्न चिंताओं को प्राथमिकता देने में असमर्थ हैं।
उन्हें बड़ी संख्या में सूचनाएं मिलती हैं, जिनमें से कई बेमानी हैं, उनमें बाढ़ आ गई है। परिणामस्वरूप ग्राहक और उपयोगकर्ता अनुभव को नुकसान होता है।
पारंपरिक आईटी प्रबंधन तकनीक इस मात्रा को संभालने में असमर्थ हैं। वे डेटा की बाढ़ से घटनाओं को प्रभावी ढंग से समझने में असमर्थ हैं। वे अलग-अलग लेकिन परस्पर संबंधित संदर्भों से डेटा को जोड़ने में असमर्थ हैं।
वे वास्तविक समय की जानकारी और भविष्य कहनेवाला विश्लेषण के साथ आईटी संचालन प्रदान करने में असमर्थ हैं, जिसके लिए उन्हें समस्याओं का तेजी से जवाब देने की आवश्यकता होती है। उच्च-प्रभाव वाले आउटेज और अन्य आईटी संचालन के मुद्दों को और अधिक तेज़ी से पहचानने, ठीक करने और उनसे बचने के लिए संगठन AIOps की ओर रुख कर रहे हैं।
AIOps आईटी संचालन टीमों के लिए बहुत कम काम के साथ तुरंत और सक्रिय रूप से आउटेज और मंदी का जवाब देना संभव बनाता है।
यह सिस्टम के प्रदर्शन और उपलब्धता और गतिशील, विविध, और चुनौतीपूर्ण आईटी पारिस्थितिकी तंत्र में कम से कम डाउनटाइम के लिए उपयोगकर्ताओं की अपेक्षाओं के बीच की खाई को भरता है।
AIOps के मौलिक घटक
आइए AIOps की शक्ति और जिम्मेदारी को बेहतर ढंग से समझने के लिए इसके मूलभूत घटकों की जाँच करें। उनमें से निम्नलिखित हैं:
पर्याप्त आईटी डेटा
डेटा साइलो को खत्म करना AIOps का एक मूलभूत लक्ष्य है। यह ऐसा करने के लिए कई आईटी सेवा प्रबंधन और आईटी संचालन प्रबंधन डेटा सेट को जोड़ती है। यह मूल मुद्दों को और अधिक तेज़ी से स्वचालित और पहचानना संभव बनाता है।
विशाल डेटा एकत्र किया
किसी भी AIOps प्लेटफॉर्म का मुख्य घटक बड़ा डेटा होता है। AIOps पहले से एकत्र किए गए संग्रहीत डेटा और साइलो को तोड़कर और पहले से सुलभ डेटा को मुक्त करके वास्तविक समय में उत्पन्न होने वाले डेटा के साथ परिष्कृत विश्लेषण का उपयोग कर सकता है।
मशीन लर्निंग
AIOps परिष्कृत मशीन सीखने के कौशल पर निर्भर करता है जो विश्लेषण किए जाने वाले डेटा की विशाल मात्रा के कारण मैन्युअल मानव क्षमता को पार करता है।
AIOps एक गति और सटीकता से मापता है जो कि एनालिटिक्स को स्वचालित करने और कनेक्शन और अंतर्दृष्टि खोजने के द्वारा अन्यथा अकल्पनीय होगा।
अवलोकन
डेटा और डेटा व्यवहार की निगरानी करने की प्लेटफ़ॉर्म की क्षमता AIOps प्रक्रिया में महत्वपूर्ण भूमिका निभाती है। कई आईटी डोमेन और स्रोतों से डेटा, जैसे कि लीगेसी इन्फ्रास्ट्रक्चर, कंटेनर, क्लाउड, या वर्चुअलाइज्ड सिस्टम, डेटा खोज के माध्यम से AIOps द्वारा एकत्र किया जा सकता है।
सबसे वर्तमान आधार देने के लिए, डेटा को यथासंभव वास्तविक समय के निकट एकत्र किया जाना चाहिए।
भागीदारी
ITSM सहित कई IT विषयों में, AIOps समाधान कंप्यूटर सिस्टम और सॉफ़्टवेयर के कॉन्फ़िगरेशन, समन्वय और प्रशासन की पेशकश करते हैं।
AIOps एनालिटिक्स डेटा को अधिक भरोसेमंद और प्रासंगिक बनाने के साथ-साथ पर्यावरणीय डेटा और ऑटोमेशन को सक्षम करने के लिए संभव बनाता है।
कार्य
AIOps का अंतिम उद्देश्य पूरी तरह से स्वचालित सभी प्रक्रियाओं के साथ एक प्रणाली का निर्माण करना है, सभी खामियों को दूर करना और आईटी संचालन कर्मचारियों को सभी कर्तव्यों से मुक्त करना है।
AIOps अभी भी अपने शुरुआती चरण में है, और कुछ टीमें इसकी क्षमता को पूरी तरह से अपनाने के लिए अनिच्छुक हैं।
फिर भी, AIOps सीधे और अधिक जटिल कार्यों दोनों का प्रबंधन कर सकता है, और कई व्यवसाय बढ़ रहे हैं जो AIOps सिस्टम के लिए अधिक से अधिक कठिन कार्य कर रहे हैं।
AIOps की कार्यप्रणाली
जुड़ाव की एक केंद्रीकृत प्रणाली प्रदान करने के लिए, AIOps सबसे अच्छा प्रदर्शन करता है जब इसे सभी सुलभ आईटी निगरानी स्रोतों से डेटा एकत्र करने और विश्लेषण करने के लिए स्वतंत्र रूप से तैनात किया जाता है।
यह उसी प्रक्रिया का उपयोग करता है जो मानव संज्ञानात्मक कार्य ऐसा करने के लिए करता है। उपयोग में आने वाले पांच मुख्य एल्गोरिदम निम्नलिखित हैं:
डेटा चुनना
निर्दिष्ट चयन और प्राथमिकता वाले मापदंडों के आधार पर, AIOps को टेराबाइट के आकार के डेटा "घास के ढेर" में छिपी प्रमुख "सुइयों" को खोजने में सक्षम होना चाहिए, जो कि सुलभ आईटी डेटा की भारी मात्रा के माध्यम से, इसका विश्लेषण करके और आवश्यक डेटा आइटम ढूंढकर।
प्रतिरूप अभिज्ञान
AIOps प्रासंगिक डेटा की जांच करता है, डेटा आइटम के बीच सहसंबंधों की पहचान करता है, और आगे के विश्लेषण के लिए उन्हें सामूहिक रूप से समूहीकृत करता है।
अंतर्ज्ञान
AIOps सिस्टम गहन शोध के लिए धन्यवाद, मुद्दों, घटनाओं और पैटर्न के अंतर्निहित कारणों की स्पष्ट रूप से पहचान कर सकता है, जो अंतर्दृष्टिपूर्ण निष्कर्ष भी उत्पन्न करता है जिसका उपयोग भविष्य की कार्रवाई का मार्गदर्शन करने के लिए किया जा सकता है।
सहयोग
AIOps को सहयोग के लिए एक मंच के रूप में भी काम करना चाहिए, उपयुक्त टीमों और व्यक्तियों को सचेत करना, उन्हें उचित जानकारी देना, और ऑपरेटरों के बीच की दूरी के बावजूद कुशल सहयोग को सक्षम करना।
स्वचालन
अंतिम लेकिन कम से कम, AIOps को तत्काल प्रतिक्रिया देने और समस्याओं को हल करने के लिए बनाया गया है, आईटी संचालन की दक्षता और सटीकता को काफी बढ़ाता है।
लाभ
AIOps का मुख्य लाभ यह है कि यह आईटी संचालन के लिए विभिन्न आईटी संचालन टूल से चेतावनियों के माध्यम से मैन्युअल रूप से सॉर्ट करके मंदी और आउटेज को खोजने, पता करने और ठीक करने के लिए संभव बनाता है।
नतीजतन, कई अलग-अलग फायदे हैं:
अपने व्यवसाय को सक्रिय, सक्रिय और भविष्य कहनेवाला तरीके से प्रबंधित करें
AIOps कभी भी सीखना बंद नहीं करता है, इसलिए यह कम-अत्यावश्यक चेतावनियों या संकेतों को खोजने में लगातार सुधार करता है जो अधिक-जरूरी परिस्थितियों से मेल खाते हैं।
इसका तात्पर्य यह है कि यह भविष्य कहनेवाला सूचनाएं प्रदान कर सकता है ताकि आईटी पेशेवर सुस्ती या व्यवधान पैदा करने से पहले संभावित मुद्दों को ठीक कर सकें।
समाधान के लिए औसत समय में सुधार (एमटीटीआर) गति:
AIOps मूलभूत कारणों का पता लगाने में सक्षम है और मनुष्यों की तुलना में तेजी से और अधिक सटीक रूप से उपचार प्रदान करने में सक्षम है, आईटी संचालन में शोर के माध्यम से काटने और विभिन्न आईटी वातावरण से संचालन डेटा को सहसंबंधित करके।
इसके कारण, व्यवसाय अब एमटीटीआर उद्देश्यों को स्थापित करने और पूरा करने में सक्षम हैं जो पहले अकल्पनीय थे।
कम परिचालन लागत
AIOps समाधान कई तरह से लागत में कटौती कर सकते हैं, लेकिन एक महत्वपूर्ण और कठिन है कर्मचारियों को जोड़ना। नियमावली घटना का प्रबंधन बोझिल और धीमा है।
जटिलता और डेटा की मात्रा बढ़ने पर संगठन अधिक लोगों को काम पर रखकर समस्या को ठीक करने का प्रयास करते हैं। AIOps मुद्दों के बारे में उपयोगी जानकारी प्रदान करता है, अलर्ट की संख्या को काफी कम करता है, और संचालन को स्वचालित करता है।
यह उद्यमों को निरंतर कार्यबल बनाए रखने, वृद्धि की संख्या कम करने और डाउनटाइम कम करने के लिए उत्पादकता बढ़ाने में सक्षम बनाता है।
अपने आईटी संचालन और अपनी आईटी संचालन टीम को अद्यतित रखें:
AIOps संचालन दल केवल तभी अलर्ट प्राप्त करते हैं जब कुछ सेवा स्तर की थ्रेशोल्ड या पैरामीटर मिलते हैं, और वे सभी आवश्यक संदर्भों के साथ सर्वोत्तम संभव निदान करने और सर्वोत्तम और त्वरित सुधारात्मक कार्रवाई करने के लिए ऐसा करते हैं।
यह उन चेतावनियों की संख्या को कम करता है जो संचालन टीमों को सभी परिवेशों से प्राप्त होती हैं। जितना अधिक AIOps सीखते हैं और स्वचालित होते हैं, उतना ही कम मानवीय कार्य के साथ "रोशनी को चालू रखने" में सहायता करता है, कंपनी के लिए उच्च रणनीतिक मूल्य वाले कार्यों पर ध्यान केंद्रित करने के लिए आपके आईटी संचालन कर्मचारियों को मुक्त करता है।
कुछ उल्लेखनीय लाभ नीचे दिए गए हैं:
- कर्मचारियों और ग्राहकों दोनों के लिए बेहतर अनुभव
- बढ़ी हुई क्षमता और बुनियादी ढांचे का उपयोग
- आईटी सेवाओं और व्यावसायिक सेवा आउटपुट के बीच बेहतर तालमेल
- नई आईटी सेवाओं का त्वरित वितरण
- कौशल अंतर को खत्म करना
- पारंपरिक अवसंरचना, सार्वजनिक क्लाउड, निजी क्लाउड और हाइब्रिड क्लाउड समर्थन
- प्रतिक्रियाशील से सक्रिय से भविष्य कहनेवाला तक समस्या प्रबंधन संक्रमण
- आईटी संचालन स्टाफ और आईटी संचालन का आधुनिकीकरण
- सुरक्षा-से-संचालन सहयोग में वृद्धि
- कम आग बुझाने के लिए और कम खर्चीले रुकावटें
- अधिक तेजी से हल करने के लिए औसत समय बढ़ाना (एमटीटीआर)
- परिवर्तन और प्रदर्शन के बीच संबंधों में सुधार
- परिवर्तन को कुशलतापूर्वक प्रबंधित करने की अधिक क्षमता
- आईटी ऑपरेशंस स्टाफ की ड्यूटी कम हो जाती है क्योंकि एआई विश्लेषण में सहायता कर रहा है
- उपभोक्ताओं को प्रभावित करने से पहले मुद्दों को रोकने के लिए विसंगति का पता लगाने का उपयोग करें।
- मानवीय भूल में कमी
- यह समझना कि कार्यभार लागतों को कैसे प्रभावित करता है
कमियां
अंतर्निहित AIOps तकनीकों को इस तरह से बनाने और संयोजित करने के लिए अभी और काम करना बाकी है, जो इस तथ्य के बावजूद कि वे यथोचित रूप से परिपक्व हैं, उन्हें उपयोगी बनाती हैं। इसकी कुछ खामियां नीचे सूचीबद्ध हैं:
- AIOps प्लेटफ़ॉर्म कार्यान्वयन, प्रबंधन और रखरखाव में बहुत समय और प्रयास लग सकता है।
- AIOps सिस्टम कई डेटा स्रोतों के साथ-साथ डेटा स्टोरेज, सुरक्षा और संरक्षण पर निर्भर करता है।
- इसका प्रदर्शन केवल आपके द्वारा सिखाए गए एल्गोरिदम और इसे खिलाए गए डेटा पर आधारित है। इस प्रकार यह अपने प्रोग्रामिंग की सीमा को पार नहीं कर सकता है।
- AIOps को उपकरणों में विश्वास की आवश्यकता होती है, जिसे कुछ उद्यम नापसंद कर सकते हैं। ऐसा इसलिए है, क्योंकि AIOps टूल को स्वायत्त रूप से कार्य करने के लिए, उन्हें अपने लक्षित वातावरण में परिवर्तनों को ठीक से ट्रैक करना चाहिए, आवश्यक डेटा प्राप्त करना और संरक्षित करना चाहिए, सही निष्कर्ष निकालना चाहिए, गतिविधियों को प्राथमिकता देनी चाहिए और अंत में उपयुक्त स्वचालित चरणों को निष्पादित करना चाहिए।
वर्तमान आईटी परिदृश्य में AIOps की क्या भूमिका है?
हो सकता है कि जब आप पहली बार इसे देखें तो आपको इस बात का तुरंत एहसास न हो कि AIOps आपके द्वारा पहले से उपयोग की जाने वाली तकनीकों की श्रेणियों में कैसे फिट बैठता है।
तर्क यह है कि यह मौजूदा लॉग प्रबंधन, निगरानी, ऑर्केस्ट्रेशन, या सर्विस डेस्क प्रौद्योगिकियों की जगह नहीं लेता है।
इसके बजाय, यह हर एक डोमेन और टूल के साथ इंटरैक्ट करता है, उनमें से हर एक से डेटा को एकीकृत और उपभोग करता है। प्रत्येक उपकरण से एक समकालिक छवि प्रदान करने से भी सहायक परिणाम प्राप्त होते हैं।
ये उपकरण कीमती वस्तुओं के रूप में अपने गुणों के आधार पर खड़े होते हैं। डिस्कनेक्ट होने के कारण सही समय पर उचित जानकारी प्राप्त करना चुनौतीपूर्ण हो जाता है।
AIOps व्यापक तस्वीर की संपूर्ण समझ में कई आंशिक दृष्टिकोणों को संयोजित करने के लिए एक बहुमुखी विधि प्रदान करता है, जिसके बारे में आपकी ITOps टीमों को अवगत होना चाहिए।
बड़े डेटा और मशीन लर्निंग का उपयोग कुछ समय के लिए किया गया है, भले ही AIOps ITops के लिए एक नाटकीय प्रस्थान का प्रतिनिधित्व करता हो।
मैनुअल से स्विच करते समय स्वचालित व्यापार, शेयर दलालों ने इसी तरह की एमएल रणनीतियों को अपनाया। एमएल और एनालिटिक्स का उपयोग सोशल मीडिया कुछ समय के लिए भी रहा है, चाहे वह Google मैप्स, इंस्टाग्राम, या ईबे और अमेज़ॅन जैसी ऑनलाइन दुकानों में हो।
ये विधियाँ उन सेटिंग्स में लगातार और व्यापक रूप से मददगार साबित हुई हैं जहाँ स्थानांतरण स्थितियों और उपयोगकर्ता अनुकूलन के लिए त्वरित प्रतिक्रियाएँ आवश्यक हैं।
AIOps का AI का उपयोग मशीन लर्निंग की तुलना में अधिक आशाजनक है। अभी, आप मशीन लर्निंग के साथ सीधे ऑटोमेशन या ऑटोमेशन का उपयोग करके तत्काल उपयोग के मामलों को संभाल सकते हैं।
एआई के लिए नए एप्लिकेशन लगातार विकसित किए जा रहे हैं। किसी भी मामले में, आईटीओपी पर मानव व्यवहार को आधार बनाने से पहले, जैसा कि अब अभ्यास किया जाता है, एक ठोस एआईओपीएस नींव स्थापित की जानी चाहिए।
ITOps कर्मियों के कर्तव्यों की रूढ़िवादी प्रकृति उन्हें AIOps परिदृश्यों के अनुकूल होने में धीमा बनाती है। वे संगठन के बुनियादी ढांचे की स्थिरता बनाए रखने और रोशनी को चालू रखने के लिए जवाबदेह हैं।
हालाँकि, अधिक ITOps संगठनों को जल्द ही नई AIOps तकनीकों और विधियों के अनुकूल होने की आवश्यकता होगी, क्योंकि सर्वव्यापी AIOps कार्यान्वयन की ओर रुझान है।
निष्कर्ष
आईटी संचालन टीमों और अन्य हितधारकों के बीच संचार और सहयोग में सुधार के परिणामस्वरूप, AIOps ने पहले ही डिजिटल परिवर्तन का समर्थन करना शुरू कर दिया है।
स्वचालन और सहयोग की आवश्यकता महत्व में बढ़ जाएगी क्योंकि भविष्य में अनुप्रयोग और अधिक जटिल हो जाएंगे।
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