תוכן העניינים[להתחבא][הופעה]
אינך יכול להתמודד עם עולם ה-IT הדינמי והמשתנה של היום עם הטכנולוגיות של אתמול. שינוי מודל התשתית הוא מתמיד ומהיר, המחייב שימוש בטכנולוגיה ובשיטות ניהול דינמיות.
סביבת משאבים מוגדרת באמצעות תוכנה, אשר מתאימה ומגדירה מחדש באופן מיידי, מחליפה את המערכות הפיזיות הסטטיות והצפויות שאפיינו את הסביבה הארגונית במשך עשרות שנים.
בנוסף, מתי אדריכלות רשת שינויים, מערכות תוכנה מבוססות דגמים מיושנות הופכות ליותר ויותר אינטנסיביות בעבודה כדי לשמור על יעילותן ובמקביל גם להחליק יותר ויותר מאחור.
AIOps התרבה בשנים האחרונות. אם אתה טכנאי, אני בטוח ששמעת על זה, אבל אתה כנראה לא יודע הרבה על זה. אתה ללא ספק במקום הנכון אם זה המקרה.
ביצירה זו, נסקור מפורטות של AIOps - מדוע אנו זקוקים להם, כיצד הוא פועל, היתרונות שלהם ועוד הרבה יותר.
מבוא ל-AIOS
השימוש של בינה מלאכותית (AI) וטכנולוגיות נלוות, כגון למידת מכונה ועיבוד שפה טבעית (NLP), בתהליכים ופעילויות IT שגרתיות, ידועות בתור בינה מלאכותית לפעולות IT (AIOps).
זה מייצג את העתיד הנראה לעין של ITOps (IT Operations). הוא משלב בין אינטליגנציה אלגוריתמית ואנושית כדי לספק תובנה מלאה לגבי הפונקציונליות והסטטוס של מערכות ה-IT שעליהן מסתמכים עסקים וארגונים לצורך הפעילות היומיומית.
הכוונה היא לפלטפורמות טכנולוגיות רב-שכבתיות מתקדמות המשפרות ומאוטמות את פעולות ה-IT באמצעות שימוש למידת מכונה ואנליטיקה לבחינת כמויות הנתונים הגדולות שנאספו מכלים ומכשירים שונים של ITOps על מנת לזהות ולאחר מכן להגיב אוטומטית בזמן אמת לבעיות.
כדי להשתמש ב-AIOps, עליך לעבור מנתוני IT ממודרים לנתוני תצפית מצטברים (כמו אלה שנמצאים ביומני משימות ומערכות ניטור) ונתוני מעורבות (כמו אלה שנמצאים בהקלטת כרטיס, אירוע או בעיה) בתוך פלטפורמת ביג דאטה .
לאחר מכן, AIOps מיישמת ניתוח ולמידת מכונה על הנתונים המאוגדים. עם פריסה אוטומטית, התוצאה היא תובנות מתמשכות שיכולות להוביל לשיפורים מתמשכים.
לכן ניתן לראות בו כ-CI/CD (שילוב מתמשך ופריסה רציפה) עבור פעולות IT בסיסיות.
AIOps מאפשרת לצוותי IT Ops, DevOps ו-SRE לעבוד בצורה יעילה ומהירה יותר כדי שיוכלו לזהות בעיות עם שירותים דיגיטליים מוקדם יותר ולטפל בהן לפני שישפיעו לרעה על הפעילות העסקית והלקוחות.
זה מושג באמצעות ניתוח אלגוריתמי של נתוני IT וטלמטריית תצפית.
AIOps משלבת את החוזקות של שלוש דיסציפלינות IT כדי להשיג את יעדיה של למידה ופיתוח מתמשכים: אוטומציה, ניהול שירותים וניהול ביצועים.
זוהי ההבנה שבהגדרות ה-IT החדשות המותאמות והמואצות, אפשרית אסטרטגיה חדשה שיכולה לעשות שימוש ב-Big Data ולמידת מכונה כדי לעבור את המגבלות של כלים ואנשים מדור קודם.
AIOps מאפשרת לארגונים לתפקד בקצב הנדרש על ידי עסקים עכשוויים תוך מתן חווית משתמש פנטסטית כאשר ה-IT נמצא במרכז היוזמות לטרנספורמציה דיגיטלית.
למה אנחנו צריכים AIOps?
בארגונים רבים, המערכות הסטטיות והמפורקות באתר פינו את מקומן לתמהיל דינמי יותר של סביבות מקומיות, ענן ציבורי, ענן פרטי וסביבות ענן מנוהלות שבהן משאבים מוגדלים ומוגדרים מחדש באופן רציף.
IT חייב לעקוב אחר המספר ההולך וגדל של מכשירים (בעיקר האינטרנט של הדברים, או IoT), מערכות ויישומים. קחו בחשבון את הג'יגה-בייט של נתונים שקטר יכול לייצר בריצה אחת.
Big Data הוא הביטוי המשמש ב-IT לתיאור תופעה זו. כמות הנתונים העצומה ש-IT Operations חייבת לעבד לא יכולה להיות מעובדת על ידי אדם. צוות ה-IT אינו מסוגל לתעדף חששות שונים לקבלת תגובה מהירה.
הם מקבלים מספר עצום של התראות, שרבות מהן מיותרות, מציפות אותם. חווית הלקוח וחווית המשתמש נפגעת כתוצאה מכך.
טכניקות ניהול IT מסורתיות אינן מסוגלות להתמודד עם נפח זה. הם אינם מסוגלים לפענח אירועים ממבול הנתונים ביעילות. הם אינם מסוגלים לקשר נתונים מהקשרים שונים אך קשורים זה לזה.
הם אינם מסוגלים לספק לפעילות ה-IT את המידע בזמן אמת והניתוח החזוי שהם צריכים כדי להגיב לבעיות במהירות. ארגונים פונים ל-AIOS כדי לזהות, לתקן ולהימנע מהפסקות בעלות השפעה רבה ובעיות תפעול IT אחרות במהירות רבה יותר.
AIOps מאפשרים לצוותי תפעול IT להגיב להפסקות והאטות באופן מיידי ויזום עם הרבה פחות עבודה.
הוא ממלא את הפער בין ציפיות המשתמשים לזמן השבתה מועט עד ללא ביצועי וזמינות המערכת לבין מערכת ה-IT הדינמית, המגוונת והמאתגרת.
רכיבים בסיסיים של AIOps
בואו נבחן את המרכיבים הבסיסיים שלו כדי להבין טוב יותר את הכוח והאחריות של AIOps. ביניהם ניתן למנות את הדברים הבאים:
נתוני IT משמעותיים
פירוק ממגורות נתונים הוא מטרה בסיסית של AIOps. זה משלב כמה מערכי נתונים של ניהול שירותי IT וניהול תפעול IT כדי לעשות זאת. זה מאפשר לבצע אוטומציה ולזהות בעיות שורש מהר יותר.
אסף נתונים עצומים
רכיב הליבה של כל פלטפורמת AIOps הוא ביג דאטה. AIOps יכולים להשתמש באנליטיקה מתוחכמת הן עם נתונים מאוחסנים שכבר נאספו והן עם נתונים שנוצרים בזמן אמת על ידי פירוק ממגורות ושחרור הנתונים שכבר נגישים.
למידת מכונה
AIOps מסתמכת על מיומנויות למידת מכונה מתוחכמות העולה על היכולת האנושית הידנית בשל כמות הנתונים העצומה שיש לנתח.
קנה המידה של AIOps במהירות ובדיוק שאם לא כן יהיו בלתי נתפסים על ידי אוטומציה של ניתוחים ומציאת קשרים ותובנות.
תצפית
היכולת של הפלטפורמה לנטר נתונים והתנהגות נתונים ממלאת תפקיד קריטי בתהליך AIOps. נתונים מתחומים ומקורות IT רבים, כגון תשתית מדור קודם, קונטיינר, ענן או מערכות וירטואליות, יכולים להיאסף על ידי AIOps באמצעות גילוי נתונים.
כדי לתת את הבסיס העדכני ביותר, יש לאסוף נתונים קרוב לזמן אמת ככל שניתן.
מעורבות
בתחומי IT רבים, כולל ITSM, פתרונות AIOps מציעים תצורה, תיאום וניהול של מערכות מחשב ותוכנות.
ניתוחי AIOps מאפשרים לנתונים להיות אמינים ורלוונטיים יותר תוך שהם כוללים נתונים סביבתיים ומאפשרים אוטומציה.
פעולה
המטרה הסופית של AIOps היא לבנות מערכת עם כל התהליכים אוטומטיים לחלוטין, ביטול כל הפרצות ושחרור עובדי תפעול IT מכל המשימות.
AIOps עדיין בשלבים המוקדמים, וחלק מהצוותים אינם ששים לאמץ את הפוטנציאל שלו במלואו.
עם זאת, AIOps יכולים לנהל גם משימות פשוטות וגם מסובכות יותר, ועסקים רבים מתרגלים למערכות AIOps שמבצעות משימות קשות יותר ויותר.
תפקוד של AIOps
על מנת לספק מערכת מעורבות מרכזית, AIOps מתפקד בצורה הטובה ביותר כאשר היא נפרסת באופן עצמאי כדי לאסוף ולנתח נתונים מכל מקורות ניטור ה-IT הנגישים.
הוא משתמש כמעט באותו הליך שהפונקציה הקוגניטיבית האנושית עושה כדי לעשות זאת. להלן חמשת האלגוריתמים העיקריים בשימוש:
בחירת נתונים
בהתבסס על פרמטרים מוגדרים ותעדוף, AIOps חייבים להיות מסוגלים למצוא את "המחטים" העיקריות המוסתרות ב"ערימות חציר" של נתונים בגודל טרה-בייט על ידי סינון בכמות העצומה של נתוני IT נגישים, ניתוחם ומציאת פריטי נתונים חיוניים.
זיהוי תבניות
AIOps בוחן נתונים רלוונטיים, מזהה מתאמים בין פריטי נתונים ומקבץ אותם באופן קולקטיבי לניתוח נוסף.
אינטואיציה
מערכות AIOps יכולות לזהות בבירור את הגורמים הבסיסיים לבעיות, התרחשויות ודפוסים הודות למחקר מעמיק, אשר גם מייצר ממצאים מעוררי תובנה שניתן להשתמש בהם כדי להנחות פעולה עתידית.
שיתוף פעולה
AIOps חייבים לשמש גם פלטפורמה לשיתוף פעולה, להתריע לצוותים ולאנשים המתאימים, לתת להם מידע רלוונטי ולאפשר שיתוף פעולה יעיל למרות המרחק בין המפעילים.
אוטומציה
אחרון חביב, AIOps בנויה להגיב באופן מיידי לבעיות ולפתור אותן, תוך שיפור ניכר ביעילות ובדיוק של פעולות IT.
הטבות
היתרון העיקרי של AIOps הוא בכך שהוא מאפשר לתפעול IT למצוא, לטפל ולתקן האטות והפסקות מהר יותר ממה שהם יכולים על ידי מיון ידני של אזהרות מכלי תפעול IT שונים.
כתוצאה מכך, ישנם מספר יתרונות ברורים:
נהל את העסק שלך בצורה פרואקטיבית, פרואקטיבית וחזויה
AIOps לא מפסיק ללמוד, ולכן הוא משתפר ללא הרף באיתור אזהרות פחות דחופות או איתותים שמתכתבים עם נסיבות דחופות יותר.
זה מרמז שהוא יכול להציע התראות חזויות כך שאנשי IT יוכלו לתקן בעיות אפשריות לפני שהן יגרמו לאיטיות או שיבושים.
שפר את מהירות הזמן הממוצע לרזולוציה (MTTR):
AIOps מסוגלת לזהות סיבות בסיסיות ולספק תרופות מהר יותר ומדויקות יותר ממה שבני אדם מסוגלים לעשות על ידי חיתוך הרעש בפעולות IT ותיאום נתוני פעולות מסביבות IT שונות.
בשל כך, עסקים יכולים כעת להקים ולעמוד ביעדי MTTR שקודם לכן היה בלתי נתפס.
עלויות תפעול נמוכות יותר
פתרונות AIOps יכולים לקצץ בעלויות במגוון דרכים, אך אחת חשובה וקשה היא הוספת צוות עובדים. מדריך ל ניהול אירועים מסורבל ואיטי.
ארגונים מנסים לתקן את הבעיה על ידי העסקת אנשים נוספים ככל שהמורכבות וכמויות הנתונים עולות. AIOps מציע מידע שימושי בנוגע לבעיות, מפחית באופן דרסטי את מספר ההתראות ומהפוך פעולות לאוטומטיות.
זה מאפשר לארגונים להגדיל את הפרודוקטיביות על מנת לשמור על כוח עבודה קבוע, להוריד את מספר ההסלמות ולהפחית את זמני ההשבתה.
עדכן את תפעול ה-IT ואת צוות תפעול ה-IT שלך:
צוותי התפעול של AIOps מקבלים התראות רק כאשר עומדים בספים או פרמטרים מסוימים של רמת שירות, והם עושים זאת עם כל ההקשר הדרוש כדי לבצע את האבחונים הטובים ביותר ולנקוט בפעולה המתקנת הטובה והמהירה ביותר.
זה מקטין את מספר ההתראות שצוותי התפעול מקבלים מכל הסביבות. ככל ש-AIOps לומדים ועושים אוטומציה, כך זה מסייע ב"שמירה על האורות דולקים" עם פחות עבודה אנושית, ומשחרר את צוות תפעול ה-IT שלך להתרכז במשימות בעלות ערך אסטרטגי גבוה יותר לחברה.
להלן כמה יתרונות בולטים:
- חוויות משופרות הן לעובדים והן ללקוחות
- הגברת הקיבולת והתשתית
- סנכרון משופר בין שירותי IT ותפוקות שירות עסקי
- אספקה מהירה יותר של שירותי IT חדשים
- ביטול פער הכישורים
- תשתית מסורתית, ענן ציבורי, ענן פרטי ותמיכה בענן היברידי
- ניהול בעיות עובר מתגובתי ליזום לניבוי
- מודרניזציה של צוות תפעול ה-IT ותפעול ה-IT
- שיתוף פעולה משופר בין אבטחה לתפעול
- פחות שריפות לכיבוי והפרעות פחות יקרות
- הגדלת הזמן הממוצע לפתרון מהיר יותר (MTTR)
- שיפור בקשר בין שינוי לביצועים
- יכולת גדולה יותר לנהל שינויים ביעילות
- חובתו של צוות תפעול ה-IT פוחתת מכיוון שבינה מלאכותית מסייעת בניתוח
- השתמש באיתור חריגות כדי לעצור בעיות לפני שהן משפיעות על הצרכנים.
- ירידה בטעויות אנוש
- הבנה כיצד עומסי עבודה משפיעים על העלויות
חסרונות
יש עוד עבודה לעשות כדי ליצור ולשלב את טכנולוגיות ה-AIOps הבסיסיות באופן שיהפוך אותן לשימושיות, למרות העובדה שהן בשלות למדי. כמה מהפגמים שלה מפורטים להלן:
- הטמעה, ניהול ותחזוקה של פלטפורמת AIOps יכולים לקחת הרבה זמן ומאמץ.
- מערכות AIOps תלויות במספר מקורות נתונים, כמו גם אחסון נתונים, אבטחה ושימור.
- הביצועים שלו מבוססים רק על האלגוריתמים שאתה מלמד אותו ועל הנתונים שהוא מוזן. לכן הוא לא יכול לחרוג מגבולות התכנות שלו.
- AIOps מחייבת אמונה בכלים, שחלק מהארגונים עשויים לא לאהוב. הסיבה לכך היא שכדי שכלי AIOps יתפקדו באופן אוטונומי, עליהם לעקוב כראוי אחר שינויים בסביבת היעד שלהם, לרכוש ולהגן על נתונים חיוניים, להסיק את המסקנות הנכונות, לתעדף פעילויות ולבסוף לבצע שלבים אוטומטיים מתאימים.
איזה תפקיד ממלאים AIOps בנוף ה-IT הנוכחי?
אולי אתה לא מבין מיד כיצד AIOps משתלב בקטגוריות הטכנולוגיות שאתה כבר משתמש בהן כשאתה מסתכל עליה לראשונה.
הרציונל הוא שזה לא תופס את מקומם של טכנולוגיות ניהול יומן, ניטור, תזמור או שירות דסק הקיימות.
במקום זאת, הוא מקיים אינטראקציה עם כל תחום וכלי בודד, משלב וצורך נתונים מכל אחד מהם. מתן תמונה מסונכרנת מכל כלי גם מייצר תוצאות מועילות.
כלים אלה עומדים בזכות עצמם כפריטים יקרים. הניתוק מאתגר לקבל את המידע המתאים ברגע הנכון.
AIOps מציעה שיטה רב-תכליתית לשילוב של נקודות המבט החלקיות הרבות להבנה מעמיקה של התמונה הרחבה, שלזה צוותי ה-ITOps שלך חייבים להיות מודעים.
השימוש בביג דאטה ולמידת מכונה קיים כבר זמן מה, גם אם AIOps מייצג יציאה דרמטית עבור ITOps.
כאשר עוברים מהידנית ל מסחר אוטומטי, ברוקרים אימצו אסטרטגיות ML דומות. השימוש ב-ML ובאנליטיקה ב מדיה חברתית קיים גם כבר זמן מה, בין אם זה בגוגל מפות, אינסטגרם או חנויות מקוונות כמו eBay ואמזון.
שיטות אלה הוכחו באופן עקבי ורחב בהגדרות שבהן יש צורך בתגובות מהירות למצבים משתנים והתאמה אישית של המשתמש.
השימוש ב-AIOS ב-AI מבטיח יותר מלמידת מכונה. נכון לעכשיו, אתה יכול להתמודד עם מקרי שימוש דחופים באמצעות אוטומציה פשוטה או אוטומציה עם למידת מכונה.
יישומים חדשים עבור AI מפותחים ללא הרף. בכל מקרה, לפני שמתחילים לבסס התנהגות אנושית על ITOps כפי שהיא נהוגה כיום, יש להקים בסיס איתן של AIOps.
האופי השמרני של התפקידים של אנשי ITOps גורם להם להסתגל לאיטיים לתרחישי AIOps. הם אחראים לשמירה על יציבות התשתית של הארגון ושמירה על האורות.
עם זאת, ארגוני ITOps נוספים יצטרכו בקרוב להסתגל לטכנולוגיות ולשיטות החדשות של AIOps עקב המגמות ליישום AIOps בכל מקום.
סיכום
כתוצאה משיפור התקשורת ושיתוף הפעולה בין צוותי תפעול IT ובעלי עניין אחרים, AIOps כבר החלה לתמוך בטרנספורמציה דיגיטלית.
הצורך באוטומציה ושיתוף פעולה יגדל בחשיבותו ככל שיישומים יהיו מסובכים יותר ויותר בעתיד.
השאירו תגובה