Inhaltsverzeechnes[Verstoppen][Show]
Dir kënnt déi dynamesch an ëmmer verännerend IT Welt vun haut net mat den Technologien vu gëschter handhaben. D'Ännerung vum Infrastrukturmodell ass kontinuéierlech a séier, wat d'Benotzung vun Technologie an dynamesche Gestiounsmethoden erfuerdert.
E Software-definéiert Ressourceëmfeld dat sech direkt adaptéiert an nei konfiguréiert ersetzt déi statesch a prévisibel kierperlech Systemer déi d'Firmaëmfeld fir Joerzéngte charakteriséiert hunn.
Zousätzlech, wéini Netzwierkarchitektur Ännerungen, verännert Modellbaséiert Software Systemer ginn ëmmer méi Aarbechtsintensiv fir hir Effizienz z'erhalen an och ëmmer méi wäit hannendrun ze rutschen.
AIOps ass an de leschte Joeren verbreet. Wann Dir en Technie sidd, si sécher, datt Dir dovun héieren hutt, awer Dir wësst wahrscheinlech net vill doriwwer. Dir sidd ouni Zweifel op der richteger Plaz wann dat de Fall ass.
An dësem Stéck wäerte mir en detailléierte Bléck op AIOps huelen - firwat mir se brauchen, wéi et funktionnéiert, hir Virdeeler a vill méi.
Aféierung an AIOps
D'Benotze vu Kënschtlech Intelligenz (AI) an assoziéiert Technologien, wéi Maschinnléieren an natierlech Sproochveraarbechtung (NLP), a Routine IT Operatiounsprozesser an Aktivitéiten, ass bekannt als kënschtlech Intelligenz fir IT Operatiounen (AIOps).
Et representéiert ITOps 'absehbar Zukunft (IT Operatiounen). Et vermëscht algorithmesch a mënschlech Intelligenz fir e kompletten Abléck an d'Funktionalitéit an de Status vun den IT-Systemer ze bidden, op déi d'Entreprisen an d'Organisatioune vertrauen fir alldeeglech Operatiounen.
Et bezitt sech op High-End Multi-Layer technologesch Plattformen déi IT Operatiounen verbesseren an automatiséieren andeems se benotzt Maschinn léieren an Analyse fir déi grouss Quantitéiten un Daten z'ënnersichen, déi aus verschiddenen ITOps-Tools an Apparater gesammelt goufen, fir Problemer z'erkennen an dann automatesch an Echtzäit ze reagéieren.
Fir AIOps ze benotzen, musst Dir vun kompartmentaliséierten IT-Daten iwwergoen op aggregéiert Observatiounsdaten (wéi déi an Tasklogen an Iwwerwaachungssystemer fonnt ginn) an Engagementdaten (wéi déi an engem Ticket, Event oder Emissiounsopnam fonnt ginn) an enger Big Data Plattform .
AIOps applizéiert dann Analyse a Maschinnléieren op déi pooléiert Donnéeën. Mat automatiséierter Détachement ass d'Resultat dauernd Abléck déi zu kontinuéierleche Verbesserunge kënne féieren.
Et kann also als CI / CD (Continuous Integration and Continuous Deployment) fir fundamental IT Operatiounen ugesi ginn.
AIOps erméiglecht IT Ops, DevOps, a SRE Teams méi effizient a séier ze schaffen, sou datt se Probleemer mat digitale Servicer fréier kënne identifizéieren an se adresséieren ier se en negativen Effekt op Geschäftsoperatioune a Clienten hunn.
Dëst gëtt duerch algorithmesch Analyse vun IT Daten an Observabilitéit Telemetrie erreecht.
AIOps kombinéiert d'Stäerkte vun dräi IT Disziplinnen fir seng Ziler vu kontinuéierlecher Léieren an Entwécklung z'erreechen: Automatisatioun, Servicemanagement a Performancemanagement.
Et ass d'Realiséierung datt an den neien hyper-skaléierten a beschleunegten IT-Astellungen, eng nei Strategie déi grouss Daten a Maschinnléiere Fortschrëtter ka benotzen fir iwwer d'Aschränkunge vun de legacy Tools a Leit erauszekommen ass méiglech.
AIOps erlaabt d'Entreprisen am Tempo ze fonktionnéieren, dee vum zäitgenëssesche Geschäft erfuerderlech ass, wärend eng fantastesch Benotzererfarung ubitt wann IT am Zentrum vun Initiativen fir digital Transformatioun ass.
Firwat brauche mir AIOps?
A ville Entreprisen hunn déi statesch, disjointed On-Site Systemer Plaz gemaach fir eng méi dynamesch Mëschung vun on-premises, ëffentlecher Cloud, private Cloud, a geréiert Cloud Ëmfeld, wou Ressourcen kontinuéierlech skaléiert an nei konfiguréiert ginn.
IT muss déi ëmmer méi Unzuel vun Apparater verfollegen (virun allem den Internet vun de Saachen, oder IoT), Systemer an Uwendungen. Bedenkt d'Gigabyte vun Daten, déi eng Lokomotiv an engem Laf generéiere kann.
Big Data ass de Saz, deen an IT benotzt gëtt fir dëst Phänomen ze beschreiwen. Déi massiv Quantitéit un Donnéeën, déi IT Operatioune musse veraarbecht ginn, kann net vun enger Persoun veraarbecht ginn. IT Personal kënnen net verschidde Bedenken prioritär fir eng séier Äntwert.
Si kréien eng riesech Unzuel vun Notifikatiounen, vill vun deenen iwwerflësseg sinn, iwwerschwemmt se. Client- a Benotzererfarung ginn als Resultat beschiedegt.
Traditionell IT-Gestiounstechnike kënnen dëst Volumen net handhaben. Si sinn net fäeg d'Evenementer aus dem Flut vun Daten effektiv z'entschlësselen. Si sinn net fäeg Daten aus ënnerschiddlechen awer interrelated Kontexter ze verbannen.
Si sinn net fäeg IT Operatiounen d'Echtzäitinformatioun an d'predictive Analyse ze bidden, déi se brauchen fir séier op Probleemer ze reagéieren. Organisatiounen wenden sech op AIOs fir méi séier z'identifizéieren, ze fixéieren an ze vermeiden High-Impact Outages an aner IT Operatiounsprobleemer.
AIOps maachen et méiglech fir IT-Operatiounsteams ze reagéieren op Ausbroch a Verlängerungen prompt a proaktiv mat vill manner Aarbecht.
Et fëllt d'Lück tëscht den Erwaardunge vun de Benotzer fir wéineg bis guer keng Ausdauer an der Systemleistung an Disponibilitéit an dem dynamesche, diversifizéierten an usprochsvollen IT-Ökosystem.
Fundamental Komponente vun AIOps
Loosst eis seng fundamental Komponenten ënnersichen fir e bessert Verständnis vun der Kraaft a Verantwortung vun AIOps ze hunn. Ënnert hinnen sinn déi folgend:
Wesentlech IT Daten
Datesilos ofbauen ass e fundamentalt Zil vun AIOps. Et kombinéiert verschidden IT Service Management an IT Operatiounsmanagement Datesets fir dëst ze maachen. Dëst mécht et méiglech root Problemer méi séier ze automatiséieren an z'identifizéieren.
Grouss Daten gesammelt
De Kärkomponent vun all AIOps Plattform ass grouss Daten. AIOps kënne sophistikéiert Analyse benotze mat béid gespäichert Daten déi scho gesammelt goufen an Daten déi an Echtzäit generéiert ginn andeems Dir Siloen ofgerappt an d'Daten befreit déi scho zougänglech sinn.
Machine learning
AIOps hänkt op sophistikéiert Maschinnléierfäegkeeten déi manuell mënschlech Kapazitéit iwwerschreiden wéinst der grousser Quantitéit un Daten déi analyséiert ginn.
AIOps skaléiert mat enger Geschwindegkeet a Präzisioun déi soss ondenkbar wier andeems d'Analyse automatiséiert gëtt a Verbindungen an Abléck fënnt.
Observatioun
D'Kapazitéit vun der Plattform fir Daten an Dateverhalen ze iwwerwaachen spillt eng kritesch Roll am AIOps Prozess. Daten aus villen IT-Domänen a Quellen, wéi legacy Infrastruktur, Container, Cloud oder virtualiséierte Systemer, kënne vun AIOps duerch Datenentdeckung gesammelt ginn.
Fir déi aktuellst Basis ze ginn, musse Daten sou no bei Echtzäit gesammelt ginn wéi machbar.
Bedeelegung
A ville IT Disziplinnen, dorënner ITSM, bidden AIOps Léisungen Konfiguratioun, Koordinatioun an Administratioun vu Computersystemer a Software.
AIOps Analyse mécht et méiglech fir d'Donnéeën méi zouverlässeg a relevant ze sinn, wärend och Ëmweltdaten abegraff an d'Automatisatioun erméiglecht.
Aktiounen
AIOps 'ultimativ Zil ass et e System mat all Prozesser komplett automatiséiert ze bauen, all Schleifen ze eliminéieren an IT Operatiounen Mataarbechter vun all Flichten ze befreien.
AIOps ass nach ëmmer a senge fréie Stadien, an e puer Équipë sinn zréckbehalen fir säi Potenzial komplett ëmzegoen.
Trotzdem kënnen AIOps souwuel einfach a méi komplizéiert Aufgaben verwalten, a vill Geschäfter wuessen gewinnt un AIOps Systemer déi ëmmer méi schwiereg Aufgaben ausféieren.
Fonctionnement vun AIOs
Fir en zentraliséiertem Engagementssystem ze bidden, funktionéiert AIOps am Beschten wann et onofhängeg ofgebaut gëtt fir Daten aus all zougänglechen IT Iwwerwaachungsquellen ze sammelen an ze analyséieren.
Et benotzt vill déiselwecht Prozedur wéi déi mënschlech kognitiv Funktioun fir dëst ze maachen. Déi folgend sinn déi fënnef Haaptalgorithmen am Gebrauch:
Wielt Daten
Baséierend op spezifizéierte Selektioun a Prioritéitsparameter, mussen AIOps fäeg sinn déi grouss "Nadelen" ze fannen, déi an Terabyte-Gréissten Daten "Haystacks" verstoppt sinn, andeems se duerch déi enorm Quantitéit vun zougänglechen IT-Daten siften, se analyséieren a wesentlech Datenartikele fannen.
Muster Unerkennung
AIOps ënnersicht pertinent Donnéeën, identifizéieren Korrelatiounen tëscht Datenartikelen, a gruppéiere se kollektiv fir weider Analyse.
Intuition
AIOps Systemer kënnen d'Basisdaten Ursaache vu Probleemer, Optriede a Mustere kloer identifizéieren duerch déif Fuerschung, déi och Asiicht Erkenntnisser produzéiert déi benotzt kënne fir zukünfteg Handlung ze guidéieren.
Zesummenaarbecht
AIOps mussen och als Plattform fir Kooperatioun déngen, déi entspriechend Teams an Individuen alarméieren, hinnen pertinent Informatioun ginn, an effizient Zesummenaarbecht erméiglechen trotz der Distanz tëscht den Opérateuren.
Bekannte
Lescht awer net zulescht, AIOps ass gebaut fir direkt op Probleemer ze reagéieren an ze léisen, d'Effizienz an d'Präzisioun vun IT Operatiounen enorm ze verbesseren.
Virdeeler
Den Haaptvirdeel vun AIOps ass datt et et méiglech ass fir IT Operatiounen méi séier ze fannen, ze adresséieren an ze fixéieren Verlängerungen an Ausfällen méi séier wéi se kënnen andeems se Warnunge vu verschiddenen IT Operatiounsinstrumenter manuell sortéieren.
Als Resultat ginn et vill verschidde Virdeeler:
Verwalte Äert Geschäft op eng proaktiv, proaktiv a prévisiv Manéier
AIOps hält ni op ze léieren, sou datt et kontinuéierlech verbessert gëtt fir manner dréngend Warnungen oder Signaler ze gesinn déi mat méi dréngend Ëmstänn entspriechen.
Dëst implizéiert datt et prévisiv Notifikatiounen ubidden kann, sou datt IT Fachleit méiglech Themen fixéiere kënnen ier se Schläimkeet oder Stéierungen verursaachen.
Verbessert mëttlerer Zäit bis Opléisung (MTTR) Geschwindegkeet:
AIOps ass fäeg fundamental Ursaachen z'entdecken a Remedies méi séier a méi präzis ze bidden wéi d'Mënsche fäeg sinn ze maachen andeems se de Kaméidi an IT Operatiounen duerchschneiden an Operatiounsdaten aus verschiddenen IT Ëmfeld korreléieren.
Dofir kënnen d'Geschäfter elo MTTR Ziler etabléieren an erreechen, déi virdru ondenkbar waren.
Méi niddreg Betriebskäschten
AIOps Léisunge kënnen d'Käschte op verschidde Weeër reduzéieren, awer eng wichteg a schwiereg ass d'Personal derbäizesetzen. Manuell Virfall verwalt ass ëmständlech a lues.
Organisatiounen probéieren d'Thema ze fixéieren andeems se méi Leit astellen wéi d'Komplexitéit an d'Datequantitéiten eropgoen. AIOps bitt nëtzlech Informatioun iwwer Themen, reduzéiert drastesch d'Zuel vun den Alarmer, an automatiséiert Operatiounen.
Dëst erlaabt d'Entreprisen d'Produktivitéit ze erhéijen fir e konstante Salariat z'erhalen, d'Zuel vun den Eskalatiounen ze reduzéieren an d'Standzäit ze reduzéieren.
Bréngt Är IT Operatiounen an Är IT Operatiounsteam up to date:
AIOps Operatiounsteams kréien nëmmen Alarmer wann bestëmmte Serviceniveau-Schwellen oder Parameteren erfëllt sinn, a si maachen dat mat all de Kontext déi néideg ass fir déi bescht méiglech Diagnosen ze maachen an déi bescht a séierst Korrekturaktioun ze huelen.
Dëst reduzéiert d'Zuel vun Alarmer déi Operatiounsteams aus allen Ëmfeld kréien. Wat méi AIOps léiere an automatiséieren, wat méi et hëlleft fir "d'Luuchten unzehalen" mat manner mënschlech Aarbecht, befreit Är IT-Operatiounspersonal fir op Aufgaben ze konzentréieren déi e méi héije strategesche Wäert fir d'Firma hunn.
E puer bemierkenswäert Virdeeler ginn hei ënnen uginn:
- Erweidert Erfarunge fir béid Mataarbechter a Clienten
- Méi Kapazitéit an Infrastruktur Notzung
- Verbesserte Synchroniséierung tëscht IT Servicer a Business Service Output
- Méi séier Liwwerung vun neien IT Servicer
- Eliminatioun vun der Fäegkeet Spalt
- Traditionell Infrastruktur, ëffentlech Cloud, privat Cloud, an Hybrid Cloud Support
- Problemmanagement ännert sech vu reaktiv op proaktiv op prévisiv
- Moderniséierung vum IT Operatiounspersonal an IT Operatiounen
- Verbesserte Sécherheet-ze-Operatioun Zesummenaarbecht
- Manner Bränn fir ze läschen a manner deier Ënnerbriechungen
- D'Erhéijung vun der mëttlerer Zäit fir méi séier ze léisen (MTTR)
- Verbesserung vun der Relatioun tëscht Ännerung a Leeschtung
- Eng méi grouss Fäegkeet fir Ännerunge effizient ze managen
- D'Flicht vum IT Operatiounspersonal gëtt reduzéiert well AI bei der Analyse hëlleft
- Benotzt Anomalie Detektioun fir Themen ze stoppen ier se d'Konsumenten beaflossen.
- Ofsenkung vum mënschleche Feeler
- Verstinn wéi d'Aarbechtslaascht d'Käschte beaflossen
Nodeeler
Et gëtt nach ëmmer méi Aarbecht ze maachen fir déi ënnerierdesch AIOps Technologien ze kreéieren an ze kombinéieren op eng Manéier déi se nëtzlech mécht, trotz der Tatsaach datt se raisonnabel reife sinn. E puer vu senge Mängel sinn hei ënnen opgezielt:
- AIOps Plattform Implementatioun, Gestioun, an Ënnerhalt ka vill Zäit an Effort huelen.
- AIOps Systemer hänke vu verschiddenen Datequellen of, souwéi Datelagerung, Sécherheet a Konservatioun.
- Seng Leeschtung baséiert nëmmen op den Algorithmen déi Dir et léiert an d'Donnéeën déi se gefiddert ginn. Et kann also d'Grenze vu senger Programméierung net iwwerschreiden.
- AIOps erfuerdert Vertrauen an Tools, déi e puer Entreprisen net gär hunn. Dëst ass well, fir datt AIOps Tools autonom funktionnéiere, musse se Verännerungen an hirem Zilëmfeld richteg verfollegen, wesentlech Donnéeën erhalen a schützen, déi richteg Conclusiounen zéien, Aktivitéiten prioritär stellen, a schliisslech passend automatiséiert Schrëtt ausféieren.
Wéi eng Roll spillen AIOps an der aktueller IT Landschaft?
Dir mierkt vläicht net direkt wéi AIOps an d'Kategorien vun Technologien passt déi Dir scho benotzt wann Dir et fir d'éischt kuckt.
D'Begrënnung ass datt et net d'Plaz vun der existéierender Logverwaltung, Iwwerwaachung, Orchesteréierung oder Servicedesk Technologien hëlt.
Amplaz interagéiert et mat all eenzelne Domain an Tool, integréiert a verbraucht Daten vun all eenzelne vun hinnen. E synchroniséiert Bild vun all Tool ze bidden produzéiert och hëllefräich Resultater.
Dës Tools stinn op hir eege Verdéngschter als wäertvoll Saachen. Ofgeschloss ze sinn mécht et Erausfuerderung fir déi entspriechend Informatioun am richtege Moment ze kréien.
AIOps bitt eng villsäiteg Method fir déi vill deelweis Perspektiven an e grëndleche Verständnis vum breede Bild ze kombinéieren, wat Är ITOps Teams musse bewosst sinn.
D'Benotzung vu Big Data a Maschinnléieren ass zënter enger Zäit ronderëm, och wann AIOps en dramateschen Depart fir ITOps duerstellt.
Beim Wiessel vun manueller op automatiséiert Ouvertureszäiten, Aktiebroker hunn ähnlech ML Strategien ugeholl. D'Benotzung vu ML an Analyse an sozial Medien ass och fir eng Zäit ronderëm, egal ob et op Google Maps, Instagram oder online Geschäfter wéi eBay an Amazon ass.
Dës Methoden hu konsequent a wäit bewisen hëllefräich an Astellungen wou séier Reaktiounen op verännert Situatiounen a Benotzer Personnalisatioun néideg sinn.
AIOps Notzung vun AI ass méi villverspriechend wéi Maschinnléieren. De Moment kënnt Dir dréngend Benotzungsfäll mat enger einfacher Automatioun oder Automatioun mat Maschinnléieren handhaben.
Nei Uwendungen fir AI ginn kontinuéierlech entwéckelt. Op alle Fall, ier Dir ufänkt mënschlecht Verhalen op ITOps ze baséieren wéi et elo praktizéiert gëtt, muss eng zolidd AIOps Fondatioun etabléiert ginn.
Déi konservativ Natur vun ITOps Personal hir Flichten mécht se lues un AIOps Szenarie unzepassen. Si si verantwortlech fir d'Stabilitéit vun der Infrastruktur vun der Organisatioun z'erhalen an d'Luuchten ze halen.
Wéi och ëmmer, méi ITOps Organisatiounen musse geschwënn un déi nei AIOps Technologien a Methoden upassen wéinst den Trends zu ubiquitären AIOps Implementatiounen.
Konklusioun
Als Resultat vun der Verbesserung vun der Kommunikatioun an der Zesummenaarbecht tëscht IT Operatiounsteams an aner Akteuren, huet AIOps scho ugefaang digital Transformatioun z'ënnerstëtzen.
D'Bedierfnes fir Automatisatioun a Kooperatioun wäert an der Wichtegkeet eropgoen wéi d'Applikatiounen an Zukunft ëmmer méi komplizéiert ginn.
Hannerlooss eng Äntwert