Pregled sadržaja[Sakriti][Pokazati]
Ne možete se nositi s današnjim dinamičnim IT svijetom koji se stalno mijenja s tehnologijama od jučer. Promjena modela infrastrukture je kontinuirana i brza, što zahtijeva korištenje tehnologije i dinamičkih metoda upravljanja.
Softverski definirano okruženje resursa koje se trenutačno prilagođava i rekonfigurira zamjenjuje statične i predvidljive fizičke sustave koji su desetljećima karakterizirali korporativno okruženje.
Uz to, kada arhitektura mreže promjenama, zastarjeli softverski sustavi temeljeni na modelima postaju sve više i više radno intenzivni kako bi održali svoju učinkovitost, a istovremeno sve više zaostaju.
AIOps se umnožio posljednjih godina. Ako ste tehničar, siguran sam da ste čuli za to, ali vjerojatno ne znate puno o tome. Nedvojbeno ste na pravom mjestu ako je to slučaj.
U ovom ćemo članku detaljno pogledati AIO-ove — zašto su nam potrebni, kako funkcioniraju, njihove prednosti i još mnogo toga.
Uvod u AIOps
Korištenje umjetna inteligencija (AI) i povezane tehnologije, kao što je strojno učenje i obrada prirodnog jezika (NLP), u rutinskim procesima i aktivnostima IT operacija, poznata je kao umjetna inteligencija za IT operacije (AIOps).
Predstavlja ITOps-ovu doglednu budućnost (IT operacije). Spaja algoritamsku i ljudsku inteligenciju kako bi pružio potpuni uvid u funkcionalnost i status IT sustava na koje se tvrtke i organizacije oslanjaju za svakodnevne operacije.
Odnosi se na vrhunske višeslojne tehnološke platforme koje poboljšavaju i automatiziraju IT operacije korištenjem stroj za učenje i analitiku za ispitivanje velikih količina podataka prikupljenih iz raznih ITOps alata i uređaja kako bi se prepoznali i zatim automatski odgovorili na probleme u stvarnom vremenu.
Kako biste koristili AIOps, morate prijeći s razdijeljenih IT podataka na skupne podatke promatranja (poput onih koji se nalaze u zapisnicima zadataka i sustavima za praćenje) i podataka o angažmanu (poput onih koji se nalaze u ulaznici, događaju ili snimci problema) unutar platforme velikih podataka .
AIOps zatim primjenjuje analitiku i strojno učenje na skupljene podatke. Uz automatiziranu implementaciju, rezultat su stalni uvidi koji mogu dovesti do stalnih poboljšanja.
Stoga se može promatrati kao CI/CD (Continuous Integration and Continuous Deployment) za temeljne IT operacije.
AIOps omogućuje IT Ops, DevOps i SRE timovima da rade učinkovitije i brže kako bi mogli ranije identificirati probleme s digitalnim uslugama i riješiti ih prije nego što imaju negativan učinak na poslovne operacije i klijente.
To se postiže algoritamskom analizom IT podataka i telemetrijom Observability.
AIOps kombinira prednosti tri IT discipline kako bi postigao svoje ciljeve kontinuiranog učenja i razvoja: automatizacija, upravljanje uslugama i upravljanje učinkom.
To je spoznaja da je u novim hiperskaliranim i ubrzanim IT postavkama moguća nova strategija koja može iskoristiti velike podatke i napredak u strojnom učenju kako bi se nadmašila ograničenja naslijeđenih alata i ljudi.
AIOps omogućuje tvrtkama da funkcioniraju tempom koji zahtijeva suvremeno poslovanje, istovremeno pružajući fantastično korisničko iskustvo kada je IT u središtu inicijativa za digitalnu transformaciju.
Zašto nam trebaju AIOps?
U mnogim su poduzećima statični, nepovezani sustavi na licu mjesta ustupili mjesto dinamičnijoj kombinaciji lokalnog, javnog oblaka, privatnog oblaka i okruženja upravljanog oblaka u kojima se resursi kontinuirano skaliraju i rekonfiguriraju.
IT mora pratiti sve veći broj uređaja (ponajviše Internet of Things ili IoT), sustava i aplikacija. Uzmite u obzir gigabajte podataka koje lokomotiva može generirati u jednoj vožnji.
Big Data je fraza koja se koristi u IT-u za opisivanje ovog fenomena. Ogromnu količinu podataka koje IT operacije moraju obraditi ne može obraditi osoba. IT osoblje nije u mogućnosti odrediti prioritete raznih problema radi brzog odgovora.
Dobivaju ogroman broj obavijesti, od kojih su mnoge suvišne, preplavljuju ih. Kao rezultat toga, oštećeno je korisničko i korisničko iskustvo.
Tradicionalne tehnike IT upravljanja ne mogu podnijeti ovaj volumen. Oni nisu u stanju učinkovito dešifrirati događaje iz poplave podataka. Ne mogu povezati podatke iz različitih, ali međusobno povezanih konteksta.
Oni nisu u mogućnosti pružiti IT operacijama informacije u stvarnom vremenu i prediktivnu analizu koja im je potrebna za brz odgovor na probleme. Organizacije se okreću AIOps-u kako bi brže identificirale, popravile i izbjegle prekide rada s velikim utjecajem i druge probleme s IT operacijama.
AIOps omogućuje IT operativnim timovima da odgovore na prekide rada i usporavanja promptno i proaktivno uz puno manje posla.
Ispunjava prazninu između očekivanja korisnika za malo ili nimalo zastoja u performansama i dostupnosti sustava i dinamičnog, raznolikog i izazovnog IT ekosustava.
Osnovne komponente AIOps
Ispitajmo njegove temeljne komponente kako bismo bolje razumjeli moć i odgovornost AIOps-a. Među njima su sljedeći:
Značajni IT podaci
Demontaža podatkovnih silosa temeljni je cilj AIOps-a. Da bi to učinio, kombinira nekoliko skupova podataka za upravljanje IT uslugama i upravljanje IT operacijama. To omogućuje automatizaciju i brže identificira temeljne probleme.
Prikupio ogromne podatke
Temeljna komponenta svake AIOps platforme su veliki podaci. AIO-ovi mogu koristiti sofisticiranu analitiku s pohranjenim podacima koji su već prikupljeni i podacima koji se generiraju u stvarnom vremenu rušenjem silosa i oslobađanjem podataka koji su već dostupni.
Strojno učenje
AIOps se oslanja na sofisticirane vještine strojnog učenja koje nadilaze ručne 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.
Zapažanje
Kapacitet platforme za praćenje podataka i ponašanja podataka igra ključnu ulogu u procesu AIOps. Podatke iz mnogih IT domena i izvora, kao što su naslijeđena infrastruktura, spremnik, oblak ili virtualizirani sustavi, mogu prikupiti AIOps putem otkrivanja podataka.
Kako bi se dobila najnovija osnova, podaci se moraju prikupljati što je moguće bliže stvarnom vremenu.
učešće
U brojnim IT disciplinama, uključujući ITSM, AIOps rješenja nude konfiguraciju, koordinaciju i administraciju računalnih sustava i softvera.
AIOps analitika omogućuje da podaci budu vjerodostojniji i relevantniji dok također uključuje podatke o okolišu i omogućuje automatizaciju.
Akcijski
Krajnji cilj AIOps-a je izgraditi sustav sa svim potpuno automatiziranim procesima, eliminirajući sve rupe u zakonu i oslobađajući zaposlenike IT operacija svih dužnosti.
AIOps je još uvijek u ranoj fazi, a neki timovi oklijevaju u potpunosti iskoristiti njegov potencijal.
Unatoč tome, AIOps može upravljati i jednostavnim i kompliciranijim zadacima, a mnoge tvrtke sve su se navikle na AIOps sustave koji obavljaju sve teže zadatke.
Funkcioniranje AIOps
Kako bi se osigurao centralizirani sustav angažmana, AIOps najbolje radi kada je neovisno postavljen za prikupljanje i analizu podataka iz svih dostupnih IT izvora za nadzor.
Za to se koristi približno istim postupkom koji radi ljudska kognitivna funkcija. Sljedećih je pet glavnih algoritama koji se koriste:
Odabir podataka
Na temelju specificiranih parametara za odabir i određivanje prioriteta, AIO-ovi moraju biti u mogućnosti pronaći glavne "igle" skrivene u "plastovima sijena" podataka veličine terabajta tako što će pretraživati ogromnu količinu dostupnih IT podataka, analizirati ih i pronalaziti bitne podatke.
Prepoznavanje uzoraka
AIOps ispituje relevantne podatke, identificira korelacije između stavki podataka i grupira ih zajedno za daljnju analizu.
Intuicija
AIOps sustavi mogu jasno identificirati temeljne uzroke problema, pojava i obrazaca zahvaljujući dubinskom istraživanju, koje također proizvodi pronicljive nalaze koji se mogu koristiti za usmjeravanje budućih radnji.
Saradnja
AIOps također mora služiti kao platforma za suradnju, upozoravajući odgovarajuće timove i pojedince, dajući im relevantne informacije i omogućujući učinkovitu suradnju unatoč udaljenosti između operatera.
Automatizacija
Posljednje, ali ne i najmanje važno, AIOps je napravljen da trenutačno reagira i rješava probleme, uvelike poboljšavajući učinkovitost i preciznost IT operacija.
Prednosti
Glavna prednost AIOps-a je u tome što IT operacijama omogućuje pronalaženje, rješavanje i popravljanje usporavanja i prekida rada brže nego što mogu ručnim sortiranjem upozorenja iz raznih alata za IT operacije.
Kao rezultat toga, postoje brojne različite prednosti:
Upravljajte svojim poslovanjem na proaktivan, proaktivan i predvidiv način
AIOps nikada ne prestaje učiti, tako da se neprestano poboljšava u uočavanju manje hitnih upozorenja ili signala koji odgovaraju hitnijim okolnostima.
To implicira da može ponuditi prediktivne obavijesti kako bi IT stručnjaci mogli riješiti moguće probleme prije nego što uzrokuju tromost ili smetnje.
Poboljšajte brzinu srednjeg vremena do rezolucije (MTTR):
AIOps je u stanju otkriti temeljne uzroke i pružiti lijekove brže i preciznije nego što to mogu učiniti ljudi prorezujući šum u IT operacijama i povezujući podatke o operacijama iz različitih IT okruženja.
Zahvaljujući tome, tvrtke sada mogu uspostaviti i ispuniti MTTR ciljeve koji su prije bili nezamislivi.
Niži operativni troškovi
AIOps rješenja mogu smanjiti troškove na razne načine, ali jedan važan i težak je dodavanje osoblja. Priručnik upravljanje incidentima 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 rad.
To omogućuje poduzećima da povećaju produktivnost kako bi održali stalnu radnu snagu, smanjili broj eskalacija i smanjili zastoje.
Ažurirajte svoje IT operacije i svoj tim za IT operacije:
AIOps operativni timovi primaju upozorenja samo kada su ispunjeni određeni pragovi razine usluge ili parametri, i to čine sa svim potrebnim kontekstom za postavljanje najbolje moguće dijagnoze i poduzimanje najbolje i najbrže korektivne radnje.
Time se smanjuje broj upozorenja koje operativni timovi primaju iz svih okruženja. Što više AIO-ovi uče i automatiziraju, to više pomažu u "održavanju upaljenih svjetala" s manje ljudskog rada, oslobađajući vaše IT operativno osoblje da se koncentrira na zadatke koji imaju veću stratešku vrijednost za tvrtku.
U nastavku su navedene neke značajne prednosti:
- Poboljšana iskustva za zaposlenike i klijente
- Povećana iskorištenost kapaciteta i infrastrukture
- Poboljšana sinkronizacija 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 s reaktivnog na proaktivno na prediktivno
- Modernizirati informatičko operativno osoblje i informatičko poslovanje
- Poboljšana suradnja 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 učinkovitog upravljanja promjenama
- Dužnost osoblja IT operacija je smanjena jer AI pomaže u analizi
- Upotrijebite otkrivanje anomalija za zaustavljanje problema prije nego što utječu na potrošače.
- Smanjenje ljudske pogreške
- Razumijevanje kako radna opterećenja utječu na troškove
Nedostaci
Ima još posla koji treba obaviti kako bi se stvorile i kombinirale temeljne AIOps tehnologije na način koji ih čini korisnima, unatoč činjenici da su relativno zrele. Neki od njegovih nedostataka navedeni su u nastavku:
- Implementacija, upravljanje i održavanje platforme AIOps može oduzeti puno vremena i truda.
- AIOps sustavi ovise o nekoliko izvora podataka, kao i o pohranjivanju, sigurnosti i očuvanju podataka.
- Njegova izvedba temelji se samo na algoritmima koje ga podučavate i podacima kojima se hrani. Stoga ne može prijeći granice svog programiranja.
- AIOps zahtijeva vjeru u alate, što se nekim poduzećima možda ne sviđa. To je zato što, kako bi AIOps alati funkcionirali autonomno, moraju pravilno pratiti promjene u svom ciljanom okruženju, prikupljati i štititi bitne podatke, donositi ispravne zaključke, odrediti prioritete aktivnosti i konačno izvršiti odgovarajuće automatizirane korake.
Kakvu ulogu imaju AIO-ovi 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 ne zamjenjuje postojeće tehnologije upravljanja zapisima, nadzora, orkestracije ili servisnog stola.
Umjesto toga, on je u interakciji sa svakom pojedinom domenom i alatom, integrirajući i konzumirajući podatke iz svakog pojedinog od njih. Pružanje sinkronizirane slike iz svakog alata također daje korisne rezultate.
Ovi alati stoje sami po sebi kao dragocjeni predmeti. Zbog nepovezanosti je teško dobiti odgovarajuće informacije u pravom trenutku.
AIOps nudi svestranu metodu za kombiniranje mnogih parcijalnih perspektiva u temeljito razumijevanje široke slike, čega vaši ITOps timovi moraju biti svjesni.
Upotreba velikih podataka i strojnog učenja prisutni su već neko vrijeme, iako AIOps predstavlja dramatično odstupanje od ITOps-a.
Prilikom prelaska s ručnog na automatizirano trgovanje, burzovni mešetari usvojili su slične strategije strojnog učenja. Korištenje ML-a i analitike u društvenih medija također postoji već neko vrijeme, bilo da se radi o Google kartama, Instagramu ili online trgovinama poput eBaya i Amazona.
Ove metode su se dosljedno i naširoko pokazale korisnima u postavkama gdje su potrebne brze reakcije na promjenjive situacije i prilagodba korisnika.
AIOps korištenje AI više obećava od strojnog učenja. Upravo sada možete rješavati hitne slučajeve upotrebe koristeći jednostavnu automatizaciju ili automatizaciju sa strojnim učenjem.
Kontinuirano se razvijaju nove aplikacije za AI. U svakom slučaju, prije nego što se počne temeljiti ljudsko ponašanje na ITOps-u kako se sada prakticira, mora se uspostaviti čvrst temelj AIOps-a.
Konzervativna priroda dužnosti ITOps osoblja čini ih sporim u prilagođavanju AIOps scenarijima. Oni su odgovorni za održavanje stabilnosti organizacijske infrastrukture i održavanje upaljenih svjetala.
Međutim, sve više ITOps organizacija uskoro će se morati prilagoditi novim AIOps tehnologijama i metodama zbog trendova sveprisutnih AIOps implementacija.
Zaključak
Kao rezultat poboljšanja komunikacije i suradnje između IT operativnih timova i drugih dionika, AIOps je već počeo podržavati digitalnu transformaciju.
Potreba za automatizacijom i suradnjom postat će sve važnija kako aplikacije u budućnosti budu postajale sve kompliciranije.
Ostavi odgovor