अनुक्रमणिका[लपवा][दाखवा]
कालच्या तंत्रज्ञानाने तुम्ही आजचे गतिमान आणि सतत बदलणारे आयटी जग हाताळू शकत नाही. इन्फ्रास्ट्रक्चर मॉडेल बदल सतत आणि जलद आहे, त्यासाठी तंत्रज्ञान आणि डायनॅमिक व्यवस्थापन पद्धतींचा वापर आवश्यक आहे.
एक सॉफ्टवेअर-परिभाषित संसाधन वातावरण जे झटपट रुपांतरित करते आणि पुनर्संरचित करते ते स्थिर आणि अंदाज लावता येण्याजोग्या भौतिक प्रणालींना पुनर्स्थित करत आहे ज्यांनी दशकांपासून कॉर्पोरेट वातावरण वैशिष्ट्यीकृत केले आहे.
याव्यतिरिक्त, तेव्हा नेटवर्क आर्किटेक्चर बदल, कालबाह्य मॉडेल-आधारित सॉफ्टवेअर प्रणाली त्यांची कार्यक्षमता टिकवून ठेवण्यासाठी अधिकाधिक श्रम-केंद्रित बनत आहेत आणि त्याही पुढे आणि मागे सरकत आहेत.
अलिकडच्या वर्षांत एआयओप्सचा प्रसार झाला आहे. तुम्ही तंत्रज्ञ असल्यास, मला खात्री आहे की तुम्ही त्याबद्दल ऐकले असेल, परंतु तुम्हाला कदाचित त्याबद्दल जास्त माहिती नसेल. जर असे असेल तर तुम्ही निःसंशयपणे योग्य ठिकाणी आहात.
या भागामध्ये, आम्ही AIOps वर तपशीलवार नजर टाकू - आम्हाला त्यांची आवश्यकता का आहे, ते कसे कार्य करते, त्यांचे फायदे आणि बरेच काही.
AIOps चा परिचय
चा उपयोग कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) आणि संबंधित तंत्रज्ञान, जसे की मशीन लर्निंग आणि नॅचरल लँग्वेज प्रोसेसिंग (NLP), नियमित IT ऑपरेशन प्रक्रिया आणि क्रियाकलापांमध्ये, IT ऑपरेशन्स (AIOps) साठी कृत्रिम बुद्धिमत्ता म्हणून ओळखले जाते.
हे ITOps च्या नजीकच्या भविष्याचे (IT ऑपरेशन्स) प्रतिनिधित्व करते. दैनंदिन कामकाजासाठी व्यवसाय आणि संस्था ज्यावर अवलंबून असतात त्या IT सिस्टीमची कार्यक्षमता आणि स्थिती याबद्दल संपूर्ण अंतर्दृष्टी प्रदान करण्यासाठी हे अल्गोरिदमिक आणि मानवी बुद्धिमत्तेचे मिश्रण करते.
हे उच्च-स्तरीय बहु-स्तरीय तांत्रिक प्लॅटफॉर्मचा संदर्भ देते जे वापरून आयटी ऑपरेशन्स सुधारतात आणि स्वयंचलित करतात मशीन शिक्षण आणि विश्लेषणे विविध ITOps टूल्स आणि डिव्हाइसेसमधून मोठ्या प्रमाणात गोळा केलेल्या डेटाचे परीक्षण करण्यासाठी आणि नंतर समस्यांना रिअल टाइममध्ये स्वयंचलितपणे प्रतिसाद देण्यासाठी.
AIOps वापरण्यासाठी, तुम्हाला कंपार्टमेंटलाइज्ड IT डेटामधून एका मोठ्या डेटा प्लॅटफॉर्ममध्ये एकूण निरीक्षण डेटा (जसे की टास्क लॉग आणि मॉनिटरिंग सिस्टममध्ये आढळतो) आणि प्रतिबद्धता डेटा (जसे की तिकीट, इव्हेंट किंवा इश्यू रेकॉर्डिंगमध्ये आढळतो) संक्रमण करणे आवश्यक आहे. .
AIOps नंतर एकत्रित डेटावर विश्लेषण आणि मशीन लर्निंग लागू करते. स्वयंचलित उपयोजनासह, परिणाम चालू अंतर्दृष्टी आहे ज्यामुळे सतत सुधारणा होऊ शकतात.
त्यामुळे मूलभूत IT ऑपरेशन्ससाठी हे CI/CD (सतत एकीकरण आणि सतत तैनाती) म्हणून पाहिले जाऊ शकते.
AIOps IT Ops, DevOps आणि SRE टीमना अधिक कार्यक्षमतेने आणि त्वरीत कार्य करण्यास सक्षम करते जेणेकरून ते डिजिटल सेवांशी संबंधित समस्या आधी ओळखू शकतील आणि व्यवसाय ऑपरेशन्स आणि ग्राहकांवर विपरीत परिणाम होण्यापूर्वी त्यांचे निराकरण करू शकतील.
हे आयटी डेटा आणि निरीक्षणक्षमता टेलिमेट्रीच्या अल्गोरिदमिक विश्लेषणाद्वारे पूर्ण केले जाते.
AIOps सतत शिक्षण आणि विकासाची उद्दिष्टे साध्य करण्यासाठी तीन IT विषयांची ताकद एकत्र करते: ऑटोमेशन, सेवा व्यवस्थापन आणि कार्यप्रदर्शन व्यवस्थापन.
हे लक्षात आले आहे की नवीन हायपर-स्केल्ड आणि प्रवेगक IT सेटिंग्जमध्ये, लेगसी टूल्स आणि लोकांच्या मर्यादांच्या पलीकडे जाण्यासाठी मोठा डेटा आणि मशीन लर्निंग प्रगतीचा वापर करू शकणारी एक नवीन धोरण शक्य आहे.
AIOps एंटरप्राइजेसना समकालीन व्यवसायासाठी आवश्यक असलेल्या गतीने कार्य करण्यास सक्षम करते आणि जेव्हा IT डिजिटल परिवर्तनाच्या पुढाकाराच्या केंद्रस्थानी असते तेव्हा एक विलक्षण वापरकर्ता अनुभव प्रदान करते.
आम्हाला AIOps ची गरज का आहे?
बर्याच एंटरप्राइजेसमध्ये, स्थिर, विघटित ऑन-साइट सिस्टीमने ऑन-प्रिमाइसेस, सार्वजनिक क्लाउड, खाजगी क्लाउड आणि व्यवस्थापित क्लाउड वातावरणाच्या अधिक डायनॅमिक मिश्रणाचा मार्ग दिला आहे जेथे संसाधने सतत मोजली जातात आणि पुन्हा कॉन्फिगर केली जातात.
IT ने उपकरणांच्या वाढत्या संख्येचा मागोवा ठेवला पाहिजे (विशेषतः इंटरनेट ऑफ थिंग्ज, किंवा IoT), सिस्टम आणि ऍप्लिकेशन्स. लोकोमोटिव्ह एका धावत निर्माण करू शकणारा गीगाबाइट डेटा विचारात घ्या.
बिग डेटा हा या घटनेचे वर्णन करण्यासाठी आयटीमध्ये वापरला जाणारा वाक्यांश आहे. आयटी ऑपरेशन्सने ज्या मोठ्या प्रमाणावर डेटावर प्रक्रिया करणे आवश्यक आहे त्यावर एखाद्या व्यक्तीद्वारे प्रक्रिया केली जाऊ शकत नाही. आयटी कर्मचारी त्वरित प्रतिसादासाठी विविध समस्यांना प्राधान्य देऊ शकत नाहीत.
त्यांना मोठ्या संख्येने नोटिफिकेशन्स मिळतात, त्यातील अनेक निरर्थक आहेत, त्यांना पूर येतो. परिणामी ग्राहक आणि वापरकर्त्याच्या अनुभवाचे नुकसान झाले आहे.
पारंपारिक आयटी व्यवस्थापन तंत्र हे खंड हाताळण्यास अक्षम आहेत. ते डेटाच्या महापूरातून प्रभावीपणे घटनांचा उलगडा करण्यात अक्षम आहेत. ते भिन्न परंतु परस्परसंबंधित संदर्भांमधून डेटा जोडण्यात अक्षम आहेत.
समस्यांना जलद प्रतिसाद देण्यासाठी त्यांना आवश्यक असलेली रिअल-टाइम माहिती आणि भविष्यसूचक विश्लेषणासह ते आयटी ऑपरेशन्स प्रदान करण्यात अक्षम आहेत. उच्च-प्रभाव आउटेज आणि इतर IT ऑपरेशन समस्या अधिक लवकर ओळखण्यासाठी, निराकरण करण्यासाठी आणि टाळण्यासाठी संस्था AIOps कडे वळत आहेत.
AIOps मुळे आयटी ऑपरेशन्स संघांना मोठ्या प्रमाणात कमी कामासह आउटेज आणि मंदीला त्वरित आणि सक्रियपणे प्रतिसाद देणे शक्य होते.
हे सिस्टम कार्यप्रदर्शन आणि उपलब्धता आणि डायनॅमिक, वैविध्यपूर्ण आणि आव्हानात्मक IT इकोसिस्टममधील कमी किंवा कमी वेळेसाठी वापरकर्त्यांच्या अपेक्षांमधील अंतर भरून काढते.
AIOps चे मूलभूत घटक
AIOps ची शक्ती आणि जबाबदारी अधिक चांगल्या प्रकारे समजून घेण्यासाठी त्याच्या मूलभूत घटकांचे परीक्षण करूया. त्यापैकी खालील आहेत:
भरीव आयटी डेटा
डेटा सायलो नष्ट करणे हे AIOps चे मूलभूत उद्दिष्ट आहे. हे करण्यासाठी अनेक IT सेवा व्यवस्थापन आणि IT ऑपरेशन्स व्यवस्थापन डेटा संच एकत्र करते. हे स्वयंचलित करणे शक्य करते आणि मूळ समस्या अधिक द्रुतपणे ओळखते.
प्रचंड डेटा गोळा केला
कोणत्याही AIOps प्लॅटफॉर्मचा मुख्य घटक मोठा डेटा असतो. AIOps आधीच संकलित केलेला डेटा आणि सिलोस फाडून आणि आधीच प्रवेश करता येणारा डेटा मुक्त करून रिअल-टाइममध्ये तयार केला जाणारा डेटा या दोन्हीसह अत्याधुनिक विश्लेषणे वापरू शकतात.
मशीन लर्निंग
AIOps अत्याधुनिक मशिन लर्निंग कौशल्यांवर अवलंबून आहे जे विश्लेषित करण्यासाठी मोठ्या प्रमाणावर डेटामुळे मॅन्युअल मानवी क्षमतेला मागे टाकते.
AIOps वेगाने आणि अचूकतेने स्केल करते जे अन्यथा स्वयंचलित विश्लेषणे आणि कनेक्शन आणि अंतर्दृष्टी शोधून अकल्पनीय असेल.
निरीक्षण
AIOps प्रक्रियेत डेटा आणि डेटा वर्तनाचे निरीक्षण करण्याची प्लॅटफॉर्मची क्षमता महत्त्वपूर्ण भूमिका बजावते. अनेक IT डोमेन आणि स्त्रोतांकडील डेटा, जसे की लीगेसी इन्फ्रास्ट्रक्चर, कंटेनर, क्लाउड किंवा व्हर्च्युअलाइज्ड सिस्टम, डेटा डिस्कवरीद्वारे AIOps द्वारे गोळा केला जाऊ शकतो.
सर्वात वर्तमान आधार देण्यासाठी, डेटा शक्य तितक्या रिअल-टाइमच्या जवळ गोळा करणे आवश्यक आहे.
सहभाग
ITSM, AIOps सोल्यूशन्ससह असंख्य IT शाखांमध्ये संगणक प्रणाली आणि सॉफ्टवेअरचे कॉन्फिगरेशन, समन्वय आणि प्रशासन प्रदान करते.
AIOps विश्लेषणे डेटासाठी अधिक विश्वासार्ह आणि संबंधित असणे शक्य करते तसेच पर्यावरणीय डेटा आणि सक्षम ऑटोमेशन देखील समाविष्ट करते.
कृती
AIOps चे अंतिम उद्दिष्ट सर्व प्रक्रिया पूर्णतः स्वयंचलित असलेली प्रणाली तयार करणे, सर्व त्रुटी दूर करणे आणि IT ऑपरेशन कर्मचार्यांना सर्व कर्तव्यांपासून मुक्त करणे हे आहे.
AIOps अजूनही त्याच्या सुरुवातीच्या टप्प्यात आहे आणि काही संघ त्याची क्षमता पूर्णपणे स्वीकारण्यास नाखूष आहेत.
असे असले तरी, AIOps सरळ आणि अधिक क्लिष्ट अशी दोन्ही कामे व्यवस्थापित करू शकतात आणि अनेक व्यवसाय अधिकाधिक कठीण कार्ये करण्यासाठी AIOps प्रणालीची सवय होत आहेत.
AIOps चे कार्य
प्रतिबद्धतेची केंद्रीकृत प्रणाली प्रदान करण्यासाठी, AIOps सर्व प्रवेशयोग्य IT मॉनिटरिंग स्त्रोतांकडून डेटा गोळा आणि विश्लेषण करण्यासाठी स्वतंत्रपणे तैनात केल्यावर सर्वोत्तम कामगिरी करते.
हे करण्यासाठी मानवी संज्ञानात्मक कार्य करते तीच प्रक्रिया वापरते. खालील पाच मुख्य अल्गोरिदम वापरात आहेत:
डेटा निवडत आहे
विनिर्दिष्ट निवड आणि प्राधान्यक्रमांच्या आधारे, AIOps ला टेराबाइट-आकाराच्या डेटा "हायस्टॅक्स" मध्ये लपविलेल्या मोठ्या "सुया" शोधण्यात सक्षम असणे आवश्यक आहे, ज्याद्वारे मोठ्या प्रमाणात प्रवेशयोग्य IT डेटा चाळणे, त्याचे विश्लेषण करणे आणि आवश्यक डेटा आयटम शोधणे.
नमुना ओळख
AIOps योग्य डेटाचे परीक्षण करते, डेटा आयटममधील परस्परसंबंध ओळखते आणि पुढील विश्लेषणासाठी एकत्रितपणे त्यांचे गटबद्ध करते.
अंतर्ज्ञान
सखोल संशोधनामुळे AIOps सिस्टीम समस्या, घटना आणि नमुन्यांची मूळ कारणे स्पष्टपणे ओळखू शकतात, ज्यामुळे भविष्यातील कारवाईचे मार्गदर्शन करण्यासाठी वापरता येणारे अंतर्दृष्टीपूर्ण निष्कर्ष देखील तयार होतात.
सहकार
AIOps ने सहकार्यासाठी एक व्यासपीठ म्हणून काम केले पाहिजे, योग्य संघ आणि व्यक्तींना सतर्क करणे, त्यांना योग्य माहिती देणे आणि ऑपरेटरमधील अंतर असूनही कार्यक्षम सहयोग सक्षम करणे.
ऑटोमेशन
सर्वात शेवटी, AIOps हे IT ऑपरेशन्सची कार्यक्षमता आणि अचूकता वाढवून, समस्यांना त्वरित प्रतिसाद देण्यासाठी आणि त्यांचे निराकरण करण्यासाठी तयार केले गेले आहे.
फायदे
AIOps चा मुख्य फायदा हा आहे की IT ऑपरेशन्सना विविध IT ऑपरेशन्स टूल्समधून चेतावणींद्वारे मॅन्युअली क्रमवारी करून मंदगती आणि आउटेज शोधणे, संबोधित करणे आणि त्यांचे निराकरण करणे शक्य होते.
परिणामी, अनेक वेगळे फायदे आहेत:
तुमचा व्यवसाय सक्रिय, सक्रिय आणि भविष्यसूचक पद्धतीने व्यवस्थापित करा
AIOps कधीही शिकणे थांबवत नाही, त्यामुळे कमी-तात्काळ चेतावणी किंवा अधिक-तातडीच्या परिस्थितीशी सुसंगत सिग्नल शोधण्यात ते सतत सुधारते.
याचा अर्थ असा होतो की ते भविष्यसूचक सूचना देऊ शकते जेणेकरून IT व्यावसायिक आळशीपणा किंवा व्यत्यय आणण्यापूर्वी संभाव्य समस्यांचे निराकरण करू शकतील.
रिझोल्यूशनसाठी सरासरी वेळ (MTTR) गती सुधारा:
AIOps मूलभूत कारणे शोधण्यात सक्षम आहे आणि IT ऑपरेशन्समधील आवाज आणि विविध IT वातावरणातील ऑपरेशन डेटा परस्परसंबंधित करून मनुष्य जे करू शकतो त्यापेक्षा जलद आणि अधिक अचूकपणे उपाय प्रदान करू शकतो.
यामुळे, व्यवसाय आता MTTR उद्दिष्टे स्थापित करण्यास आणि पूर्ण करण्यास सक्षम आहेत जे पूर्वी अकल्पनीय होते.
कमी परिचालन खर्च
AIOps सोल्यूशन्स विविध प्रकारे खर्च कमी करू शकतात, परंतु एक महत्त्वाचा आणि कठीण म्हणजे कर्मचारी जोडणे. मॅन्युअल घटना व्यवस्थापन अवजड आणि मंद आहे.
जटिलता आणि डेटाचे प्रमाण वाढल्यामुळे संस्था अधिक लोकांना कामावर घेऊन समस्या सोडवण्याचा प्रयत्न करतात. AIOps समस्यांसंबंधी उपयुक्त माहिती देते, अलर्टची संख्या कमालीची कमी करते आणि ऑपरेशन्स स्वयंचलित करते.
हे एंटरप्राइझना सतत कार्यबल राखण्यासाठी, वाढीची संख्या कमी करण्यासाठी आणि डाउनटाइम कमी करण्यासाठी उत्पादकता वाढविण्यास सक्षम करते.
तुमची IT ऑपरेशन्स आणि तुमच्या IT ऑपरेशन्स टीमला अद्ययावत आणा:
AIOps ऑपरेशन्स टीम्सना फक्त तेव्हाच अलर्ट प्राप्त होतात जेव्हा सेवा स्तरावरील थ्रेशोल्ड किंवा पॅरामीटर्स पूर्ण होतात आणि ते शक्य तितके सर्वोत्तम निदान करण्यासाठी आणि सर्वोत्तम आणि जलद सुधारात्मक कारवाई करण्यासाठी आवश्यक असलेल्या सर्व संदर्भांसह तसे करतात.
हे सर्व वातावरणातून ऑपरेशन संघांना प्राप्त होणाऱ्या सूचनांची संख्या कमी करते. जितके जास्त AIOps शिकतात आणि स्वयंचलित करतात, तितके कमी मानवी कामासह "दिवे चालू ठेवण्यास" मदत करते, तुमच्या IT ऑपरेशन्स कर्मचार्यांना कंपनीसाठी उच्च धोरणात्मक मूल्य असलेल्या कामांवर लक्ष केंद्रित करण्यासाठी मोकळे करते.
काही उल्लेखनीय फायदे खाली दिले आहेत:
- कर्मचारी आणि ग्राहक दोघांसाठी वर्धित अनुभव
- वाढीव क्षमता आणि पायाभूत सुविधांचा वापर
- आयटी सेवा आणि व्यवसाय सेवा आउटपुट दरम्यान सुधारित सिंक्रोनाइझेशन
- नवीन IT सेवांची जलद वितरण
- कौशल्यातील अंतर दूर करणे
- पारंपारिक पायाभूत सुविधा, सार्वजनिक क्लाउड, खाजगी क्लाउड आणि हायब्रिड क्लाउड सपोर्ट
- प्रॉब्लेम मॅनेजमेंट रिऍक्टिव्ह ते प्रोअॅक्टिव्ह ते प्रेडिक्टिव संक्रमण
- आयटी ऑपरेशन कर्मचारी आणि आयटी ऑपरेशन्सचे आधुनिकीकरण
- वर्धित सुरक्षा-ते-ऑपरेशन सहकार्य
- विझवण्यासाठी कमी आग आणि कमी खर्चिक व्यत्यय
- अधिक जलद निराकरण करण्यासाठी सरासरी वेळ वाढवणे (MTTR)
- बदल आणि कार्यप्रदर्शन यांच्यातील संबंधात सुधारणा
- बदल प्रभावीपणे व्यवस्थापित करण्याची एक मोठी क्षमता
- IT ऑपरेशन्स कर्मचार्यांचे कर्तव्य कमी झाले आहे कारण AI विश्लेषणास मदत करत आहे
- ग्राहकांवर परिणाम होण्यापूर्वी समस्या थांबवण्यासाठी विसंगती शोध वापरा.
- मानवी चुकांमध्ये घट
- वर्कलोडचा खर्चावर कसा परिणाम होतो हे समजून घेणे
शुद्धीत
अंतर्निहित AIOps तंत्रज्ञान तयार करण्यासाठी आणि त्यांना उपयुक्त ठरेल अशा प्रकारे एकत्रित करण्यासाठी अजून काम करायचे आहे, जरी ते वाजवी रीत्या प्रौढ आहेत. त्यातील काही त्रुटी खाली सूचीबद्ध केल्या आहेत:
- AIOps प्लॅटफॉर्मची अंमलबजावणी, व्यवस्थापन आणि देखभाल यासाठी खूप वेळ आणि मेहनत लागू शकते.
- AIOps प्रणाली अनेक डेटा स्रोतांवर तसेच डेटा स्टोरेज, सुरक्षा आणि संरक्षण यावर अवलंबून असते.
- त्याचे कार्यप्रदर्शन केवळ तुम्ही शिकवत असलेल्या अल्गोरिदमवर आणि ते दिलेला डेटा यावर आधारित आहे. तो अशा प्रकारे त्याच्या प्रोग्रामिंगच्या मर्यादा ओलांडू शकत नाही.
- AIOps ला साधनांवर विश्वास आवश्यक आहे, जे काही उद्योगांना आवडत नाही. कारण, AIOps टूल्स स्वायत्तपणे कार्य करण्यासाठी, त्यांनी त्यांच्या लक्ष्य वातावरणातील बदलांचा योग्यरित्या मागोवा घेणे, आवश्यक डेटा प्राप्त करणे आणि संरक्षित करणे, योग्य निष्कर्ष काढणे, क्रियाकलापांना प्राधान्य देणे आणि शेवटी योग्य स्वयंचलित पायऱ्या अंमलात आणणे आवश्यक आहे.
सध्याच्या IT लँडस्केपमध्ये AIOps काय भूमिका बजावतात?
तुम्ही आधीपासून वापरत असलेल्या तंत्रज्ञानाच्या श्रेणींमध्ये AIOps कसे बसते हे तुम्हाला लगेच लक्षात येणार नाही.
तर्क असा आहे की ते विद्यमान लॉग व्यवस्थापन, देखरेख, ऑर्केस्ट्रेशन किंवा सर्व्हिस डेस्क तंत्रज्ञानाची जागा घेत नाही.
त्याऐवजी, ते प्रत्येक डोमेन आणि टूलशी संवाद साधते, त्यांपैकी प्रत्येकाचा डेटा एकत्रित करते आणि वापरते. प्रत्येक साधनातून एक समक्रमित प्रतिमा प्रदान करणे देखील उपयुक्त परिणाम देते.
ही साधने मौल्यवान वस्तू म्हणून स्वतःच्या गुणवत्तेवर उभी आहेत. डिस्कनेक्ट झाल्यामुळे योग्य क्षणी योग्य माहिती मिळवणे आव्हानात्मक होते.
AIOps विस्तृत चित्राच्या संपूर्ण आकलनामध्ये अनेक आंशिक दृष्टीकोन एकत्रित करण्यासाठी एक बहुमुखी पद्धत ऑफर करते, ज्याची तुमच्या ITOps संघांना जाणीव असणे आवश्यक आहे.
बिग डेटा आणि मशीन लर्निंगचा वापर काही काळापासून होत आहे, जरी AIOps ITOps साठी नाट्यमय निर्गमन दर्शवत असले तरीही.
मॅन्युअल वरून वर स्विच करताना स्वयंचलित ट्रेडिंग, स्टॉक ब्रोकर्सनी समान ML धोरण स्वीकारले. मध्ये ML आणि विश्लेषणाचा वापर सामाजिक मीडिया काही काळासाठी देखील आहे, मग ते Google Maps, Instagram, किंवा eBay आणि Amazon सारख्या ऑनलाइन दुकानांमध्ये असो.
या पद्धती सेटिंग्जमध्ये सातत्याने आणि व्यापकपणे उपयुक्त ठरल्या आहेत जेथे बदलत्या परिस्थितींवर त्वरित प्रतिक्रिया आणि वापरकर्ता सानुकूलित करणे आवश्यक आहे.
मशीन लर्निंगपेक्षा AI चा AIOps वापर अधिक आशादायक आहे. आत्ता, तुम्ही सरळ ऑटोमेशन किंवा मशीन लर्निंगसह ऑटोमेशन वापरून त्वरित वापर प्रकरणे हाताळू शकता.
AI साठी नवीन अनुप्रयोग सतत विकसित केले जात आहेत. कोणत्याही परिस्थितीत, मानवी वर्तनाचा आधार ITOps वर ठेवण्याआधी, जसे की ते आता प्रचलित आहे, एक ठोस AIOps पाया स्थापित करणे आवश्यक आहे.
ITOps कर्मचार्यांच्या कर्तव्यांचे पुराणमतवादी स्वरूप त्यांना AIOps परिस्थितीशी जुळवून घेण्यास मंद करते. संस्थेच्या पायाभूत सुविधांची स्थिरता राखण्यासाठी आणि दिवे चालू ठेवण्यासाठी ते जबाबदार आहेत.
तथापि, सर्वव्यापी AIOps अंमलबजावणीच्या प्रवृत्तीमुळे अधिक ITOps संस्थांना लवकरच नवीन AIOps तंत्रज्ञान आणि पद्धतींशी जुळवून घेणे आवश्यक आहे.
निष्कर्ष
IT ऑपरेशन्स टीम्स आणि इतर भागधारकांमधील संवाद आणि सहकार्य सुधारण्याच्या परिणामी, AIOps ने डिजिटल ट्रान्सफॉर्मेशनला आधीच समर्थन देण्यास सुरुवात केली आहे.
भविष्यात अॅप्लिकेशन्स अधिक क्लिष्ट होत असल्याने ऑटोमेशन आणि सहकार्याची गरज वाढेल.
प्रत्युत्तर द्या