ਵਿਸ਼ਾ - ਸੂਚੀ[ਛੁਪਾਓ][ਦਿਖਾਓ]
ਤੁਸੀਂ ਕੱਲ੍ਹ ਦੀਆਂ ਤਕਨਾਲੋਜੀਆਂ ਨਾਲ ਅੱਜ ਦੇ ਗਤੀਸ਼ੀਲ ਅਤੇ ਸਦਾ-ਬਦਲ ਰਹੇ IT ਸੰਸਾਰ ਨੂੰ ਨਹੀਂ ਸੰਭਾਲ ਸਕਦੇ। ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚਾ ਮਾਡਲ ਤਬਦੀਲੀ ਨਿਰੰਤਰ ਅਤੇ ਤੇਜ਼ ਹੈ, ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਅਤੇ ਗਤੀਸ਼ੀਲ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਵਿਧੀਆਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ।
ਇੱਕ ਸੌਫਟਵੇਅਰ-ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਸਰੋਤ ਵਾਤਾਵਰਣ ਜੋ ਤੁਰੰਤ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਮੁੜ ਸੰਰਚਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ ਸਥਿਰ ਅਤੇ ਅਨੁਮਾਨ ਲਗਾਉਣ ਯੋਗ ਭੌਤਿਕ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਨੂੰ ਬਦਲ ਰਿਹਾ ਹੈ ਜੋ ਦਹਾਕਿਆਂ ਤੋਂ ਕਾਰਪੋਰੇਟ ਵਾਤਾਵਰਣ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੇ ਹਨ।
ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਜਦੋਂ ਨੈੱਟਵਰਕ architectਾਂਚਾ ਪਰਿਵਰਤਨ, ਪੁਰਾਣੇ ਮਾਡਲ-ਅਧਾਰਿਤ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਸਿਸਟਮ ਆਪਣੀ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨੂੰ ਕਾਇਮ ਰੱਖਣ ਲਈ ਹੋਰ ਅਤੇ ਹੋਰ ਜਿਆਦਾ ਮਿਹਨਤ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਬਣ ਜਾਂਦੇ ਹਨ ਜਦੋਂ ਕਿ ਇਹ ਵੀ ਦੂਰ ਅਤੇ ਹੋਰ ਪਿੱਛੇ ਖਿਸਕ ਜਾਂਦੇ ਹਨ।
AIOps ਹਾਲ ਹੀ ਦੇ ਸਾਲਾਂ ਵਿੱਚ ਫੈਲਿਆ ਹੈ। ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਤਕਨੀਕੀ ਵਿਅਕਤੀ ਹੋ, ਤਾਂ ਮੈਨੂੰ ਯਕੀਨ ਹੈ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਇਸ ਬਾਰੇ ਸੁਣਿਆ ਹੋਵੇਗਾ, ਪਰ ਤੁਸੀਂ ਸ਼ਾਇਦ ਇਸ ਬਾਰੇ ਜ਼ਿਆਦਾ ਨਹੀਂ ਜਾਣਦੇ ਹੋ। ਜੇਕਰ ਅਜਿਹਾ ਹੈ ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਬਿਨਾਂ ਸ਼ੱਕ ਸਹੀ ਥਾਂ 'ਤੇ ਹੋ।
ਇਸ ਹਿੱਸੇ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ AIOps 'ਤੇ ਇੱਕ ਵਿਸਤ੍ਰਿਤ ਨਜ਼ਰ ਮਾਰਾਂਗੇ - ਸਾਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਕਿਉਂ ਲੋੜ ਹੈ, ਇਹ ਕਿਵੇਂ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਫਾਇਦੇ ਅਤੇ ਹੋਰ ਬਹੁਤ ਕੁਝ।
AIOps ਨਾਲ ਜਾਣ-ਪਛਾਣ
ਦੀ ਵਰਤੋ ਬਣਾਵਟੀ ਗਿਆਨ (AI) ਅਤੇ ਸੰਬੰਧਿਤ ਤਕਨਾਲੋਜੀਆਂ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ (NLP), ਰੁਟੀਨ ਆਈ.ਟੀ. ਸੰਚਾਲਨ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਅਤੇ ਗਤੀਵਿਧੀਆਂ ਵਿੱਚ, ਨੂੰ IT ਆਪਰੇਸ਼ਨਾਂ (AIOps) ਲਈ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਵਜੋਂ ਜਾਣਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਇਹ ITOps ਦੇ ਨਜ਼ਦੀਕੀ ਭਵਿੱਖ (IT Operations) ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ IT ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਦੀ ਕਾਰਜਕੁਸ਼ਲਤਾ ਅਤੇ ਸਥਿਤੀ ਦੀ ਪੂਰੀ ਸਮਝ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਲਈ ਐਲਗੋਰਿਦਮਿਕ ਅਤੇ ਮਨੁੱਖੀ ਬੁੱਧੀ ਨੂੰ ਮਿਲਾਉਂਦਾ ਹੈ ਜਿਸ 'ਤੇ ਕਾਰੋਬਾਰ ਅਤੇ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਰੋਜ਼ਾਨਾ ਦੇ ਕੰਮਕਾਜ ਲਈ ਭਰੋਸਾ ਕਰਦੇ ਹਨ।
ਇਹ ਉੱਚ-ਅੰਤ ਦੇ ਮਲਟੀ-ਲੇਅਰਡ ਟੈਕਨਾਲੋਜੀ ਪਲੇਟਫਾਰਮਾਂ ਦਾ ਹਵਾਲਾ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਆਈਟੀ ਕਾਰਜਾਂ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਅਤੇ ਸਵੈਚਾਲਿਤ ਕਰਦੇ ਹਨ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਪਛਾਣਨ ਅਤੇ ਫਿਰ ਅਸਲ ਸਮੇਂ ਵਿੱਚ ਆਪਣੇ ਆਪ ਜਵਾਬ ਦੇਣ ਲਈ ਵੱਖ-ਵੱਖ ITOps ਟੂਲਸ ਅਤੇ ਡਿਵਾਈਸਾਂ ਤੋਂ ਇਕੱਤਰ ਕੀਤੇ ਗਏ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵੱਡੀ ਮਾਤਰਾ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਨ ਲਈ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ।
AIOps ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਲਈ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਇੱਕ ਵੱਡੇ ਡੇਟਾ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਦੇ ਅੰਦਰ ਕੰਪਾਰਟਮੈਂਟਲਾਈਜ਼ਡ IT ਡੇਟਾ ਤੋਂ ਸਮੁੱਚੇ ਨਿਰੀਖਣ ਡੇਟਾ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਟਾਸਕ ਲੌਗਸ ਅਤੇ ਨਿਗਰਾਨੀ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਵਿੱਚ ਪਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ) ਅਤੇ ਸ਼ਮੂਲੀਅਤ ਡੇਟਾ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਟਿਕਟ, ਇਵੈਂਟ, ਜਾਂ ਮੁੱਦਾ ਰਿਕਾਰਡਿੰਗ ਵਿੱਚ ਪਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ) ਵਿੱਚ ਤਬਦੀਲ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। .
AIOps ਫਿਰ ਪੂਲ ਕੀਤੇ ਡੇਟਾ 'ਤੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਅਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਸਵੈਚਲਿਤ ਤੈਨਾਤੀ ਦੇ ਨਾਲ, ਨਤੀਜਾ ਚੱਲ ਰਹੀ ਇਨਸਾਈਟਸ ਹੈ ਜਿਸ ਨਾਲ ਚੱਲ ਰਹੇ ਸੁਧਾਰ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਇਸ ਲਈ ਇਸਨੂੰ ਬੁਨਿਆਦੀ IT ਓਪਰੇਸ਼ਨਾਂ ਲਈ CI/CD (ਨਿਰੰਤਰ ਏਕੀਕਰਣ ਅਤੇ ਨਿਰੰਤਰ ਤੈਨਾਤੀ) ਵਜੋਂ ਦੇਖਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
AIOps IT Ops, DevOps, ਅਤੇ SRE ਟੀਮਾਂ ਨੂੰ ਵਧੇਰੇ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਅਤੇ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਉਹ ਪਹਿਲਾਂ ਡਿਜੀਟਲ ਸੇਵਾਵਾਂ ਨਾਲ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰ ਸਕਣ ਅਤੇ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਸੰਚਾਲਨ ਅਤੇ ਗਾਹਕਾਂ 'ਤੇ ਮਾੜਾ ਪ੍ਰਭਾਵ ਪੈਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰ ਸਕਣ।
ਇਹ IT ਡੇਟਾ ਅਤੇ ਆਬਜ਼ਰਵੇਬਿਲਟੀ ਟੈਲੀਮੈਟਰੀ ਦੇ ਐਲਗੋਰਿਦਮਿਕ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦੁਆਰਾ ਪੂਰਾ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
AIOps ਲਗਾਤਾਰ ਸਿੱਖਣ ਅਤੇ ਵਿਕਾਸ ਦੇ ਆਪਣੇ ਉਦੇਸ਼ਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਤਿੰਨ IT ਵਿਸ਼ਿਆਂ ਦੀਆਂ ਸ਼ਕਤੀਆਂ ਨੂੰ ਜੋੜਦਾ ਹੈ: ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ, ਸੇਵਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ, ਅਤੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਪ੍ਰਬੰਧਨ.
ਇਹ ਅਹਿਸਾਸ ਹੈ ਕਿ ਨਵੀਂ ਹਾਈਪਰ-ਸਕੇਲਡ ਅਤੇ ਐਕਸਲਰੇਟਿਡ ਆਈ.ਟੀ. ਸੈਟਿੰਗਾਂ ਵਿੱਚ, ਇੱਕ ਨਵੀਂ ਰਣਨੀਤੀ ਜੋ ਪੁਰਾਣੇ ਟੂਲਸ ਅਤੇ ਲੋਕਾਂ ਦੀਆਂ ਰੁਕਾਵਟਾਂ ਤੋਂ ਪਰੇ ਜਾਣ ਲਈ ਵੱਡੇ ਡੇਟਾ ਅਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਤਰੱਕੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ।
AIOps ਉੱਦਮਾਂ ਨੂੰ ਸਮਕਾਲੀ ਕਾਰੋਬਾਰ ਦੁਆਰਾ ਲੋੜੀਂਦੀ ਰਫ਼ਤਾਰ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਕਿ IT ਡਿਜੀਟਲ ਪਰਿਵਰਤਨ ਲਈ ਪਹਿਲਕਦਮੀਆਂ ਦੇ ਕੇਂਦਰ ਵਿੱਚ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਇੱਕ ਸ਼ਾਨਦਾਰ ਉਪਭੋਗਤਾ ਅਨੁਭਵ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਸਾਨੂੰ AIOps ਦੀ ਲੋੜ ਕਿਉਂ ਹੈ?
ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਉੱਦਮਾਂ ਵਿੱਚ, ਸਥਿਰ, ਅਸਥਿਰ ਆਨ-ਸਾਈਟ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਨੇ ਆਨ-ਪ੍ਰੀਮਿਸ, ਜਨਤਕ ਕਲਾਉਡ, ਪ੍ਰਾਈਵੇਟ ਕਲਾਉਡ, ਅਤੇ ਪ੍ਰਬੰਧਿਤ ਕਲਾਉਡ ਵਾਤਾਵਰਣਾਂ ਦੇ ਇੱਕ ਵਧੇਰੇ ਗਤੀਸ਼ੀਲ ਮਿਸ਼ਰਣ ਨੂੰ ਰਾਹ ਦਿੱਤਾ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਸਰੋਤਾਂ ਨੂੰ ਲਗਾਤਾਰ ਸਕੇਲ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਮੁੜ ਸੰਰਚਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
IT ਨੂੰ ਡਿਵਾਈਸਾਂ ਦੀ ਵੱਧਦੀ ਗਿਣਤੀ (ਸਭ ਤੋਂ ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਚੀਜ਼ਾਂ ਦਾ ਇੰਟਰਨੈਟ, ਜਾਂ IoT), ਸਿਸਟਮਾਂ ਅਤੇ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਦਾ ਧਿਆਨ ਰੱਖਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਗੀਗਾਬਾਈਟ ਡੇਟਾ ਤੇ ਵਿਚਾਰ ਕਰੋ ਜੋ ਲੋਕੋਮੋਟਿਵ ਇੱਕ ਦੌੜ ਵਿੱਚ ਤਿਆਰ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਬਿਗ ਡੇਟਾ ਇਸ ਵਰਤਾਰੇ ਦਾ ਵਰਣਨ ਕਰਨ ਲਈ IT ਵਿੱਚ ਵਰਤਿਆ ਜਾਣ ਵਾਲਾ ਵਾਕੰਸ਼ ਹੈ। ਆਈ.ਟੀ. ਓਪਰੇਸ਼ਨਾਂ ਦੁਆਰਾ ਸੰਸਾਧਿਤ ਕੀਤੇ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵੱਡੀ ਮਾਤਰਾ ਨੂੰ ਇੱਕ ਵਿਅਕਤੀ ਦੁਆਰਾ ਸੰਸਾਧਿਤ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। IT ਸਟਾਫ ਤੁਰੰਤ ਜਵਾਬ ਲਈ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਚਿੰਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਤਰਜੀਹ ਦੇਣ ਵਿੱਚ ਅਸਮਰੱਥ ਹਨ।
ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਵੱਡੀ ਗਿਣਤੀ ਵਿੱਚ ਸੂਚਨਾਵਾਂ ਮਿਲਦੀਆਂ ਹਨ, ਜਿਹਨਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਬੇਲੋੜੀਆਂ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ, ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਹੜ੍ਹ ਦਿੰਦੀਆਂ ਹਨ। ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ ਗਾਹਕ ਅਤੇ ਉਪਭੋਗਤਾ ਅਨੁਭਵ ਨੂੰ ਨੁਕਸਾਨ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।
ਪਰੰਪਰਾਗਤ IT ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਤਕਨੀਕਾਂ ਇਸ ਵਾਲੀਅਮ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣ ਵਿੱਚ ਅਸਮਰੱਥ ਹਨ। ਉਹ ਡਾਟਾ ਦੇ ਹੜ੍ਹ ਤੋਂ ਘਟਨਾਵਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਸਮਝਣ ਵਿੱਚ ਅਸਮਰੱਥ ਹਨ। ਉਹ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਪਰ ਅੰਤਰ-ਸੰਬੰਧਿਤ ਸੰਦਰਭਾਂ ਤੋਂ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਲਿੰਕ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਅਸਮਰੱਥ ਹਨ।
ਉਹ ਆਈਟੀ ਓਪਰੇਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਅਸਲ-ਸਮੇਂ ਦੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਅਤੇ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਅਸਮਰੱਥ ਹਨ ਜਿਸਦੀ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਦਾ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਜਵਾਬ ਦੇਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਉੱਚ-ਪ੍ਰਭਾਵੀ ਆਊਟੇਜ ਅਤੇ ਹੋਰ IT ਓਪਰੇਸ਼ਨ ਮੁੱਦਿਆਂ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਪਛਾਣਨ, ਠੀਕ ਕਰਨ ਅਤੇ ਬਚਣ ਲਈ ਸੰਸਥਾਵਾਂ AIOps ਵੱਲ ਮੁੜ ਰਹੀਆਂ ਹਨ।
AIOps IT ਸੰਚਾਲਨ ਟੀਮਾਂ ਲਈ ਬਹੁਤ ਘੱਟ ਕੰਮ ਦੇ ਨਾਲ ਤੁਰੰਤ ਅਤੇ ਸਰਗਰਮੀ ਨਾਲ ਆਊਟੇਜ ਅਤੇ ਸੁਸਤੀ ਦਾ ਜਵਾਬ ਦੇਣਾ ਸੰਭਵ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ।
ਇਹ ਸਿਸਟਮ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਅਤੇ ਉਪਲਬਧਤਾ ਅਤੇ ਗਤੀਸ਼ੀਲ, ਵਿਭਿੰਨ, ਅਤੇ ਚੁਣੌਤੀਪੂਰਨ IT ਈਕੋਸਿਸਟਮ ਵਿੱਚ ਥੋੜ੍ਹੇ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਕਿਸੇ ਡਾਊਨਟਾਈਮ ਲਈ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਦੀਆਂ ਉਮੀਦਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਪਾੜੇ ਨੂੰ ਭਰਦਾ ਹੈ।
AIOps ਦੇ ਬੁਨਿਆਦੀ ਹਿੱਸੇ
ਆਓ AIOps ਦੀ ਸ਼ਕਤੀ ਅਤੇ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਦੀ ਬਿਹਤਰ ਸਮਝ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਇਸਦੇ ਬੁਨਿਆਦੀ ਹਿੱਸਿਆਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰੀਏ। ਉਹਨਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਹੇਠ ਲਿਖੇ ਹਨ:
ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ IT ਡੇਟਾ
ਡੇਟਾ ਸਿਲੋਜ਼ ਨੂੰ ਖਤਮ ਕਰਨਾ AIOps ਦਾ ਇੱਕ ਬੁਨਿਆਦੀ ਟੀਚਾ ਹੈ। ਇਹ ਅਜਿਹਾ ਕਰਨ ਲਈ ਕਈ IT ਸੇਵਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਅਤੇ IT ਓਪਰੇਸ਼ਨ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਡਾਟਾ ਸੈੱਟਾਂ ਨੂੰ ਜੋੜਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਨਾਲ ਰੂਟ ਮੁੱਦਿਆਂ ਨੂੰ ਸਵੈਚਾਲਤ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਪਛਾਣ ਕਰਨਾ ਸੰਭਵ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਭਾਰੀ ਡਾਟਾ ਇਕੱਠਾ ਕੀਤਾ
ਕਿਸੇ ਵੀ AIOps ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਦਾ ਕੋਰ ਕੰਪੋਨੈਂਟ ਵੱਡਾ ਡੇਟਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। AIOps ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਇਕੱਤਰ ਕੀਤੇ ਗਏ ਡੇਟਾ ਅਤੇ ਸਿਲੋਜ਼ ਨੂੰ ਢਾਹ ਕੇ ਅਤੇ ਪਹਿਲਾਂ ਤੋਂ ਹੀ ਪਹੁੰਚਯੋਗ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਮੁਕਤ ਕਰਕੇ ਅਸਲ-ਸਮੇਂ ਵਿੱਚ ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਡੇਟਾ ਦੇ ਨਾਲ ਵਧੀਆ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਮਸ਼ੀਨ ਸਿੱਖਣ
AIOps ਆਧੁਨਿਕ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਹੁਨਰਾਂ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕੀਤੇ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਿਸ਼ਾਲ ਮਾਤਰਾ ਦੇ ਕਾਰਨ ਹੱਥੀਂ ਮਨੁੱਖੀ ਸਮਰੱਥਾ ਨੂੰ ਪਾਰ ਕਰਦਾ ਹੈ।
AIOps ਇੱਕ ਗਤੀ ਅਤੇ ਸ਼ੁੱਧਤਾ 'ਤੇ ਸਕੇਲ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਨੂੰ ਸਵੈਚਲਿਤ ਕਰਨ ਅਤੇ ਕਨੈਕਸ਼ਨਾਂ ਅਤੇ ਸੂਝ-ਬੂਝਾਂ ਨੂੰ ਲੱਭਣ ਦੁਆਰਾ ਅਕਲ ਤੋਂ ਬਾਹਰ ਹੋਵੇਗਾ।
ਗੱਲ
ਡੇਟਾ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਵਿਵਹਾਰ ਦੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਕਰਨ ਲਈ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ AIOps ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਭੂਮਿਕਾ ਨਿਭਾਉਂਦੀ ਹੈ। ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ IT ਡੋਮੇਨਾਂ ਅਤੇ ਸਰੋਤਾਂ ਤੋਂ ਡੇਟਾ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਵਿਰਾਸਤੀ ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚਾ, ਕੰਟੇਨਰ, ਕਲਾਉਡ, ਜਾਂ ਵਰਚੁਅਲਾਈਜ਼ਡ ਸਿਸਟਮ, AIOps ਦੁਆਰਾ ਡੇਟਾ ਖੋਜ ਦੁਆਰਾ ਇਕੱਤਰ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਸਭ ਤੋਂ ਮੌਜੂਦਾ ਆਧਾਰ ਦੇਣ ਲਈ, ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਅਸਲ-ਸਮੇਂ ਦੇ ਨੇੜੇ ਜਿੰਨਾ ਸੰਭਵ ਹੋ ਸਕੇ ਇਕੱਠਾ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।
ਸ਼ਮੂਲੀਅਤ
ITSM ਸਮੇਤ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ IT ਵਿਸ਼ਿਆਂ ਵਿੱਚ, AIOps ਹੱਲ ਕੰਪਿਊਟਰ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਅਤੇ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਦੀ ਸੰਰਚਨਾ, ਤਾਲਮੇਲ ਅਤੇ ਪ੍ਰਸ਼ਾਸਨ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਨ।
AIOps ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਵਧੇਰੇ ਭਰੋਸੇਮੰਦ ਅਤੇ ਢੁਕਵਾਂ ਬਣਾਉਣਾ ਸੰਭਵ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ ਜਦੋਂ ਕਿ ਵਾਤਾਵਰਣ ਸੰਬੰਧੀ ਡੇਟਾ ਅਤੇ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਨੂੰ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾਉਣਾ ਵੀ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ।
ਐਕਸ਼ਨ
AIOps ਦਾ ਅੰਤਮ ਉਦੇਸ਼ ਸਾਰੀਆਂ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਸਵੈਚਾਲਤ, ਸਾਰੀਆਂ ਕਮੀਆਂ ਨੂੰ ਦੂਰ ਕਰਨਾ ਅਤੇ IT ਸੰਚਾਲਨ ਕਰਮਚਾਰੀਆਂ ਨੂੰ ਸਾਰੀਆਂ ਡਿਊਟੀਆਂ ਤੋਂ ਮੁਕਤ ਕਰਨਾ ਹੈ।
AIOps ਅਜੇ ਵੀ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਪੜਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਹੈ, ਅਤੇ ਕੁਝ ਟੀਮਾਂ ਇਸਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਨੂੰ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਅਪਣਾਉਣ ਤੋਂ ਝਿਜਕਦੀਆਂ ਹਨ।
ਫਿਰ ਵੀ, AIOps ਸਿੱਧੇ ਅਤੇ ਵਧੇਰੇ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਕੰਮਾਂ ਦਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਕਾਰੋਬਾਰ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਔਖੇ ਕੰਮ ਕਰਨ ਵਾਲੇ AIOps ਸਿਸਟਮਾਂ ਦੇ ਆਦੀ ਹੋ ਰਹੇ ਹਨ।
AIOps ਦਾ ਕੰਮਕਾਜ
ਰੁਝੇਵਿਆਂ ਦੀ ਇੱਕ ਕੇਂਦਰੀਕ੍ਰਿਤ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਲਈ, AIOps ਵਧੀਆ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਇਸਨੂੰ ਸਾਰੇ ਪਹੁੰਚਯੋਗ IT ਨਿਗਰਾਨੀ ਸਰੋਤਾਂ ਤੋਂ ਡੇਟਾ ਇਕੱਤਰ ਕਰਨ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨ ਲਈ ਸੁਤੰਤਰ ਤੌਰ 'ਤੇ ਤਾਇਨਾਤ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਇਹ ਉਹੀ ਵਿਧੀ ਵਰਤਦਾ ਹੈ ਜੋ ਮਨੁੱਖੀ ਬੋਧਾਤਮਕ ਕਾਰਜ ਅਜਿਹਾ ਕਰਨ ਲਈ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਹੇਠ ਲਿਖੇ ਪੰਜ ਮੁੱਖ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਵਰਤੇ ਗਏ ਹਨ:
ਡਾਟਾ ਚੁਣਨਾ
ਨਿਰਧਾਰਿਤ ਚੋਣ ਅਤੇ ਤਰਜੀਹ ਦੇ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ, AIOps ਨੂੰ ਟੇਰਾਬਾਈਟ-ਆਕਾਰ ਦੇ ਡੇਟਾ "ਹੈਸਟੈਕਸ" ਵਿੱਚ ਛੁਪੀਆਂ ਵੱਡੀਆਂ "ਸੂਈਆਂ" ਨੂੰ ਲੱਭਣ ਦੇ ਯੋਗ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਪਹੁੰਚਯੋਗ IT ਡੇਟਾ ਦੀ ਭਾਰੀ ਮਾਤਰਾ ਵਿੱਚ ਖੋਜ ਕਰਕੇ, ਇਸਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਕੇ, ਅਤੇ ਜ਼ਰੂਰੀ ਡਾਟਾ ਆਈਟਮਾਂ ਨੂੰ ਲੱਭ ਕੇ।
ਪੈਟਰਨ ਮਾਨਤਾ
AIOps ਢੁਕਵੇਂ ਡੇਟਾ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਡੇਟਾ ਆਈਟਮਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਸਬੰਧਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਹੋਰ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਲਈ ਸਮੂਹਿਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਮੂਹ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਅੰਤਰ
AIOps ਸਿਸਟਮ ਡੂੰਘਾਈ ਨਾਲ ਖੋਜ ਦੇ ਕਾਰਨ ਮੁੱਦਿਆਂ, ਘਟਨਾਵਾਂ ਅਤੇ ਪੈਟਰਨਾਂ ਦੇ ਮੂਲ ਕਾਰਨਾਂ ਦੀ ਸਪਸ਼ਟ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪਛਾਣ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਜੋ ਕਿ ਸਮਝਦਾਰ ਖੋਜਾਂ ਵੀ ਪੈਦਾ ਕਰਦੇ ਹਨ ਜੋ ਭਵਿੱਖ ਦੀ ਕਾਰਵਾਈ ਦੀ ਅਗਵਾਈ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤੇ ਜਾ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਸਹਿਕਾਰਤਾ
AIOps ਨੂੰ ਸਹਿਯੋਗ ਲਈ ਇੱਕ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਵਜੋਂ ਵੀ ਕੰਮ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ, ਉਚਿਤ ਟੀਮਾਂ ਅਤੇ ਵਿਅਕਤੀਆਂ ਨੂੰ ਸੁਚੇਤ ਕਰਨਾ, ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਢੁਕਵੀਂ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੇਣਾ, ਅਤੇ ਆਪਰੇਟਰਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਦੂਰੀ ਦੇ ਬਾਵਜੂਦ ਕੁਸ਼ਲ ਸਹਿਯੋਗ ਨੂੰ ਸਮਰੱਥ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।
ਆਟੋਮੈਸ਼ਨ
ਆਖਰੀ ਪਰ ਘੱਟੋ-ਘੱਟ ਨਹੀਂ, AIOps ਨੂੰ ਤੁਰੰਤ ਜਵਾਬ ਦੇਣ ਅਤੇ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਲਈ ਬਣਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ, ਆਈਟੀ ਕਾਰਜਾਂ ਦੀ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਅਤੇ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਨੂੰ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਵਧਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਲਾਭ
AIOps ਦਾ ਮੁੱਖ ਫਾਇਦਾ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਇਹ IT ਓਪਰੇਸ਼ਨਾਂ ਲਈ ਵੱਖ-ਵੱਖ IT ਓਪਰੇਸ਼ਨ ਟੂਲਜ਼ ਤੋਂ ਚੇਤਾਵਨੀਆਂ ਦੁਆਰਾ ਹੱਥੀਂ ਛਾਂਟੀ ਕਰਕੇ ਹੌਲੀ-ਹੌਲੀ ਅਤੇ ਆਊਟੇਜ ਨੂੰ ਲੱਭਣਾ, ਪਤਾ ਲਗਾਉਣਾ ਅਤੇ ਹੱਲ ਕਰਨਾ ਸੰਭਵ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ, ਇੱਥੇ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਵੱਖਰੇ ਫਾਇਦੇ ਹਨ:
ਆਪਣੇ ਕਾਰੋਬਾਰ ਨੂੰ ਕਿਰਿਆਸ਼ੀਲ, ਕਿਰਿਆਸ਼ੀਲ ਅਤੇ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਪ੍ਰਬੰਧਿਤ ਕਰੋ
AIOps ਕਦੇ ਵੀ ਸਿੱਖਣਾ ਬੰਦ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ, ਇਸਲਈ ਇਹ ਘੱਟ-ਜ਼ਰੂਰੀ ਚੇਤਾਵਨੀਆਂ ਜਾਂ ਸਿਗਨਲਾਂ ਨੂੰ ਲੱਭਣ ਵਿੱਚ ਲਗਾਤਾਰ ਸੁਧਾਰ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਵਧੇਰੇ-ਜ਼ਰੂਰੀ ਹਾਲਾਤਾਂ ਨਾਲ ਮੇਲ ਖਾਂਦਾ ਹੈ।
ਇਸਦਾ ਮਤਲਬ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਵਾਲੀਆਂ ਸੂਚਨਾਵਾਂ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ IT ਪੇਸ਼ੇਵਰ ਸੁਸਤ ਜਾਂ ਰੁਕਾਵਟਾਂ ਪੈਦਾ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਸੰਭਵ ਮੁੱਦਿਆਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰ ਸਕਣ।
ਰੈਜ਼ੋਲਿਊਸ਼ਨ ਲਈ ਮੱਧਮਾਨ ਸਮਾਂ (MTTR) ਸਪੀਡ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕਰੋ:
AIOps ਬੁਨਿਆਦੀ ਕਾਰਨਾਂ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣ ਅਤੇ IT ਓਪਰੇਸ਼ਨਾਂ ਵਿੱਚ ਰੌਲੇ-ਰੱਪੇ ਨੂੰ ਕੱਟ ਕੇ ਅਤੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ IT ਵਾਤਾਵਰਣਾਂ ਤੋਂ ਆਪਰੇਸ਼ਨ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਆਪਸ ਵਿੱਚ ਜੋੜ ਕੇ ਮਨੁੱਖਾਂ ਨਾਲੋਂ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਅਤੇ ਵਧੇਰੇ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਉਪਚਾਰ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਹੈ।
ਇਸਦੇ ਕਾਰਨ, ਕਾਰੋਬਾਰ ਹੁਣ MTTR ਉਦੇਸ਼ਾਂ ਨੂੰ ਸਥਾਪਿਤ ਕਰਨ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਹਨ ਜੋ ਪਹਿਲਾਂ ਕਲਪਨਾਯੋਗ ਨਹੀਂ ਸਨ।
ਲੋਅਰ ਓਪਰੇਟਿੰਗ ਖਰਚੇ
AIOps ਹੱਲ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਤਰੀਕਿਆਂ ਨਾਲ ਲਾਗਤਾਂ ਨੂੰ ਘਟਾ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਪਰ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਅਤੇ ਮੁਸ਼ਕਲ ਹੈ ਸਟਾਫ ਨੂੰ ਜੋੜਨਾ। ਮੈਨੁਅਲ ਘਟਨਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਬੋਝਲ ਅਤੇ ਹੌਲੀ ਹੈ.
ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਗੁੰਝਲਦਾਰਤਾ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਮਾਤਰਾ ਵਧਣ 'ਤੇ ਵਧੇਰੇ ਲੋਕਾਂ ਨੂੰ ਨਿਯੁਕਤ ਕਰਕੇ ਇਸ ਮੁੱਦੇ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ। AIOps ਮੁੱਦਿਆਂ ਦੇ ਸੰਬੰਧ ਵਿੱਚ ਉਪਯੋਗੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਚੇਤਾਵਨੀਆਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਨੂੰ ਬਹੁਤ ਘਟਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਆਪਰੇਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਸਵੈਚਾਲਤ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਇਹ ਉੱਦਮਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਨਿਰੰਤਰ ਕਾਰਜਬਲ ਨੂੰ ਕਾਇਮ ਰੱਖਣ, ਵਾਧੇ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਨੂੰ ਘੱਟ ਕਰਨ, ਅਤੇ ਡਾਊਨਟਾਈਮ ਨੂੰ ਘੱਟ ਕਰਨ ਲਈ ਉਤਪਾਦਕਤਾ ਵਧਾਉਣ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਆਪਣੇ IT ਸੰਚਾਲਨ ਅਤੇ ਆਪਣੀ IT ਸੰਚਾਲਨ ਟੀਮ ਨੂੰ ਅੱਪ ਟੂ ਡੇਟ ਲਿਆਓ:
AIOps ਓਪਰੇਸ਼ਨ ਟੀਮਾਂ ਸਿਰਫ਼ ਉਦੋਂ ਹੀ ਚੇਤਾਵਨੀਆਂ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ ਜਦੋਂ ਕੁਝ ਸੇਵਾ ਪੱਧਰ ਦੇ ਥ੍ਰੈਸ਼ਹੋਲਡ ਜਾਂ ਮਾਪਦੰਡ ਪੂਰੇ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਉਹ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਸੰਭਵ ਨਿਦਾਨ ਕਰਨ ਅਤੇ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਅਤੇ ਤੇਜ਼ ਸੁਧਾਰਾਤਮਕ ਕਾਰਵਾਈ ਕਰਨ ਲਈ ਜ਼ਰੂਰੀ ਸਾਰੇ ਸੰਦਰਭਾਂ ਨਾਲ ਅਜਿਹਾ ਕਰਦੇ ਹਨ।
ਇਹ ਚੇਤਾਵਨੀਆਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਨੂੰ ਘਟਾਉਂਦਾ ਹੈ ਜੋ ਓਪਰੇਸ਼ਨ ਟੀਮਾਂ ਨੂੰ ਸਾਰੇ ਵਾਤਾਵਰਣਾਂ ਤੋਂ ਪ੍ਰਾਪਤ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ। ਜਿੰਨੇ ਜ਼ਿਆਦਾ AIOps ਸਿੱਖਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਸਵੈਚਾਲਤ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਓਨਾ ਹੀ ਇਹ ਘੱਟ ਮਨੁੱਖੀ ਕੰਮ ਦੇ ਨਾਲ "ਲਾਈਟਾਂ ਨੂੰ ਚਾਲੂ ਰੱਖਣ" ਵਿੱਚ ਸਹਾਇਤਾ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤੁਹਾਡੇ IT ਓਪਰੇਸ਼ਨ ਸਟਾਫ ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਕੰਮਾਂ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦਰਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਮੁਕਤ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਦਾ ਕੰਪਨੀ ਲਈ ਉੱਚ ਰਣਨੀਤਕ ਮੁੱਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।
ਕੁਝ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਲਾਭ ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੇ ਗਏ ਹਨ:
- ਕਰਮਚਾਰੀਆਂ ਅਤੇ ਗਾਹਕਾਂ ਦੋਵਾਂ ਲਈ ਵਿਸਤ੍ਰਿਤ ਅਨੁਭਵ
- ਵਧੀ ਹੋਈ ਸਮਰੱਥਾ ਅਤੇ ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚੇ ਦੀ ਵਰਤੋਂ
- ਆਈਟੀ ਸੇਵਾਵਾਂ ਅਤੇ ਵਪਾਰਕ ਸੇਵਾ ਆਉਟਪੁੱਟ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਬਿਹਤਰ ਸਮਕਾਲੀਕਰਨ
- ਨਵੀਆਂ IT ਸੇਵਾਵਾਂ ਦੀ ਤੇਜ਼ ਡਿਲੀਵਰੀ
- ਹੁਨਰ ਦੇ ਪਾੜੇ ਨੂੰ ਖਤਮ ਕਰਨਾ
- ਰਵਾਇਤੀ ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚਾ, ਜਨਤਕ ਕਲਾਉਡ, ਪ੍ਰਾਈਵੇਟ ਕਲਾਉਡ, ਅਤੇ ਹਾਈਬ੍ਰਿਡ ਕਲਾਉਡ ਸਹਾਇਤਾ
- ਸਮੱਸਿਆ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਪ੍ਰਤੀਕਿਰਿਆਸ਼ੀਲ ਤੋਂ ਪ੍ਰੋਐਕਟਿਵ ਤੋਂ ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨਿਤ ਤੱਕ ਪਰਿਵਰਤਨ ਕਰਦਾ ਹੈ
- ਆਈਟੀ ਓਪਰੇਸ਼ਨ ਸਟਾਫ ਅਤੇ ਆਈਟੀ ਆਪਰੇਸ਼ਨਾਂ ਦਾ ਆਧੁਨਿਕੀਕਰਨ
- ਸੁਰੱਖਿਆ-ਤੋਂ-ਆਪਰੇਸ਼ਨ ਸਹਿਯੋਗ ਨੂੰ ਵਧਾਇਆ
- ਘੱਟ ਅੱਗ ਬੁਝਾਉਣ ਲਈ ਅਤੇ ਘੱਟ ਮਹਿੰਗਾ ਰੁਕਾਵਟਾਂ
- ਹੋਰ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਹੱਲ ਕਰਨ ਲਈ ਔਸਤ ਸਮਾਂ ਵਧਾਉਣਾ (MTTR)
- ਤਬਦੀਲੀ ਅਤੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਸਬੰਧ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ
- ਪਰਿਵਰਤਨ ਨੂੰ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨਾਲ ਪ੍ਰਬੰਧਿਤ ਕਰਨ ਦੀ ਇੱਕ ਵੱਡੀ ਯੋਗਤਾ
- IT ਓਪਰੇਸ਼ਨ ਸਟਾਫ ਦੀ ਡਿਊਟੀ ਘੱਟ ਗਈ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ AI ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਵਿੱਚ ਸਹਾਇਤਾ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ
- ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਰੋਕਣ ਲਈ ਵਿਗਾੜ ਖੋਜ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ।
- ਮਨੁੱਖੀ ਗਲਤੀ ਵਿੱਚ ਕਮੀ
- ਇਹ ਸਮਝਣਾ ਕਿ ਕੰਮ ਦਾ ਬੋਝ ਲਾਗਤਾਂ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ
ਨੁਕਸਾਨ
ਅੰਡਰਲਾਈੰਗ AIOps ਟੈਕਨਾਲੋਜੀਆਂ ਨੂੰ ਇਸ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਬਣਾਉਣ ਅਤੇ ਜੋੜਨ ਲਈ ਅਜੇ ਵੀ ਹੋਰ ਕੰਮ ਕਰਨਾ ਬਾਕੀ ਹੈ ਜੋ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਲਾਭਦਾਇਕ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਇਸ ਤੱਥ ਦੇ ਬਾਵਜੂਦ ਕਿ ਉਹ ਵਾਜਬ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪਰਿਪੱਕ ਹਨ। ਇਸ ਦੀਆਂ ਕੁਝ ਕਮੀਆਂ ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੀਆਂ ਗਈਆਂ ਹਨ:
- AIOps ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਲਾਗੂ ਕਰਨ, ਪ੍ਰਬੰਧਨ, ਅਤੇ ਦੇਖਭਾਲ ਵਿੱਚ ਬਹੁਤ ਸਮਾਂ ਅਤੇ ਮਿਹਨਤ ਲੱਗ ਸਕਦੀ ਹੈ।
- AIOps ਸਿਸਟਮ ਕਈ ਡਾਟਾ ਸਰੋਤਾਂ ਦੇ ਨਾਲ-ਨਾਲ ਡਾਟਾ ਸਟੋਰੇਜ, ਸੁਰੱਖਿਆ, ਅਤੇ ਸੰਭਾਲ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੇ ਹਨ।
- ਇਸਦਾ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਸਿਰਫ਼ ਉਹਨਾਂ ਐਲਗੋਰਿਦਮ 'ਤੇ ਅਧਾਰਤ ਹੈ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਇਸ ਨੂੰ ਸਿਖਾਉਂਦੇ ਹੋ ਅਤੇ ਇਸ ਨੂੰ ਫੀਡ ਕੀਤੇ ਗਏ ਡੇਟਾ 'ਤੇ ਅਧਾਰਤ ਹੈ। ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਇਹ ਆਪਣੇ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗ ਦੀਆਂ ਸੀਮਾਵਾਂ ਨੂੰ ਪਾਰ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦਾ।
- AIOps ਨੂੰ ਸਾਧਨਾਂ ਵਿੱਚ ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਜਿਸਨੂੰ ਕੁਝ ਉੱਦਮ ਨਾਪਸੰਦ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਇਸ ਲਈ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ, AIOps ਟੂਲਸ ਨੂੰ ਖੁਦਮੁਖਤਿਆਰੀ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨ ਲਈ, ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਟੀਚੇ ਦੇ ਵਾਤਾਵਰਣ ਵਿੱਚ ਤਬਦੀਲੀਆਂ ਨੂੰ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਟਰੈਕ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ, ਜ਼ਰੂਰੀ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ, ਸਹੀ ਸਿੱਟੇ ਕੱਢਣੇ, ਗਤੀਵਿਧੀਆਂ ਨੂੰ ਤਰਜੀਹ ਦੇਣਾ, ਅਤੇ ਅੰਤ ਵਿੱਚ ਢੁਕਵੇਂ ਸਵੈਚਾਲਿਤ ਕਦਮਾਂ ਨੂੰ ਚਲਾਉਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।
ਮੌਜੂਦਾ IT ਲੈਂਡਸਕੇਪ ਵਿੱਚ AIOps ਕੀ ਭੂਮਿਕਾ ਨਿਭਾਉਂਦੇ ਹਨ?
ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ ਕਿ ਤੁਹਾਨੂੰ ਤੁਰੰਤ ਇਹ ਅਹਿਸਾਸ ਨਾ ਹੋਵੇ ਕਿ ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਪਹਿਲੀ ਵਾਰ ਇਸਨੂੰ ਦੇਖਦੇ ਹੋ ਤਾਂ AIOps ਉਹਨਾਂ ਟੈਕਨਾਲੋਜੀਆਂ ਦੀਆਂ ਸ਼੍ਰੇਣੀਆਂ ਵਿੱਚ ਕਿਵੇਂ ਫਿੱਟ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਵਰਤਦੇ ਹੋ।
ਤਰਕ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਮੌਜੂਦਾ ਲੌਗ ਪ੍ਰਬੰਧਨ, ਨਿਗਰਾਨੀ, ਆਰਕੈਸਟਰੇਸ਼ਨ, ਜਾਂ ਸਰਵਿਸ ਡੈਸਕ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਦੀ ਜਗ੍ਹਾ ਨਹੀਂ ਲੈਂਦਾ ਹੈ।
ਇਸ ਦੀ ਬਜਾਏ, ਇਹ ਹਰ ਇੱਕ ਡੋਮੇਨ ਅਤੇ ਟੂਲ ਨਾਲ ਇੰਟਰੈਕਟ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਉਹਨਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਹਰ ਇੱਕ ਤੋਂ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਅਤੇ ਖਪਤ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਹਰੇਕ ਟੂਲ ਤੋਂ ਇੱਕ ਸਮਕਾਲੀ ਚਿੱਤਰ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨਾ ਵੀ ਮਦਦਗਾਰ ਨਤੀਜੇ ਪੈਦਾ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਇਹ ਸੰਦ ਕੀਮਤੀ ਵਸਤੂਆਂ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਆਪਣੇ ਗੁਣਾਂ 'ਤੇ ਖੜ੍ਹੇ ਹਨ। ਡਿਸਕਨੈਕਟ ਹੋਣ ਨਾਲ ਸਹੀ ਸਮੇਂ 'ਤੇ ਉਚਿਤ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨਾ ਚੁਣੌਤੀਪੂਰਨ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
AIOps ਵਿਆਪਕ ਤਸਵੀਰ ਦੀ ਪੂਰੀ ਸਮਝ ਵਿੱਚ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਅੰਸ਼ਕ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀਕੋਣਾਂ ਨੂੰ ਜੋੜਨ ਲਈ ਇੱਕ ਬਹੁਮੁਖੀ ਵਿਧੀ ਪੇਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਬਾਰੇ ਤੁਹਾਡੀਆਂ ITOps ਟੀਮਾਂ ਨੂੰ ਸੁਚੇਤ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।
ਵੱਡੇ ਡੇਟਾ ਅਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੁਝ ਸਮੇਂ ਲਈ ਕੀਤੀ ਗਈ ਹੈ, ਭਾਵੇਂ AIOps ITOps ਲਈ ਇੱਕ ਨਾਟਕੀ ਰਵਾਨਗੀ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਜਦੋਂ ਮੈਨੂਅਲ ਤੋਂ 'ਤੇ ਸਵਿਚ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਸਵੈ ਵਪਾਰ, ਸਟਾਕ ਬ੍ਰੋਕਰਾਂ ਨੇ ਸਮਾਨ ML ਰਣਨੀਤੀਆਂ ਅਪਣਾਈਆਂ। ਵਿੱਚ ML ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਸਮਾਜਿਕ ਮੀਡੀਆ ਨੂੰ ਇਹ ਵੀ ਕੁਝ ਸਮੇਂ ਲਈ ਹੈ, ਭਾਵੇਂ ਇਹ ਗੂਗਲ ਮੈਪਸ, ਇੰਸਟਾਗ੍ਰਾਮ, ਜਾਂ ਈਬੇ ਅਤੇ ਐਮਾਜ਼ਾਨ ਵਰਗੀਆਂ ਆਨਲਾਈਨ ਦੁਕਾਨਾਂ ਵਿੱਚ ਹੋਵੇ।
ਇਹ ਵਿਧੀਆਂ ਸੈਟਿੰਗਾਂ ਵਿੱਚ ਲਗਾਤਾਰ ਅਤੇ ਵਿਆਪਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਮਦਦਗਾਰ ਸਾਬਤ ਹੋਈਆਂ ਹਨ ਜਿੱਥੇ ਬਦਲਦੀਆਂ ਸਥਿਤੀਆਂ ਅਤੇ ਉਪਭੋਗਤਾ ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਲਈ ਤੁਰੰਤ ਪ੍ਰਤੀਕਿਰਿਆਵਾਂ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹਨ।
AIOps AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਨਾਲੋਂ ਵਧੇਰੇ ਹੋਨਹਾਰ ਹੈ। ਇਸ ਸਮੇਂ, ਤੁਸੀਂ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਨਾਲ ਸਿੱਧੇ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਜਾਂ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਜ਼ਰੂਰੀ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਮਾਮਲਿਆਂ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲ ਸਕਦੇ ਹੋ।
AI ਲਈ ਨਵੀਆਂ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਲਗਾਤਾਰ ਵਿਕਸਿਤ ਕੀਤੀਆਂ ਜਾ ਰਹੀਆਂ ਹਨ। ਕਿਸੇ ਵੀ ਸਥਿਤੀ ਵਿੱਚ, ITOps 'ਤੇ ਮਨੁੱਖੀ ਵਿਵਹਾਰ ਨੂੰ ਆਧਾਰ ਬਣਾਉਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਇਹ ਹੁਣ ਅਭਿਆਸ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਇੱਕ ਠੋਸ AIOps ਫਾਊਂਡੇਸ਼ਨ ਸਥਾਪਤ ਕੀਤੀ ਜਾਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ।
ITOps ਕਰਮਚਾਰੀਆਂ ਦੇ ਕਰਤੱਵਾਂ ਦੀ ਰੂੜੀਵਾਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਤੀ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ AIOps ਦ੍ਰਿਸ਼ਾਂ ਦੇ ਅਨੁਕੂਲ ਹੋਣ ਲਈ ਹੌਲੀ ਕਰ ਦਿੰਦੀ ਹੈ। ਉਹ ਸੰਗਠਨ ਦੇ ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚੇ ਦੀ ਸਥਿਰਤਾ ਨੂੰ ਬਣਾਈ ਰੱਖਣ ਅਤੇ ਲਾਈਟਾਂ ਨੂੰ ਚਾਲੂ ਰੱਖਣ ਲਈ ਜਵਾਬਦੇਹ ਹਨ।
ਹਾਲਾਂਕਿ, ਹੋਰ ITOps ਸੰਗਠਨਾਂ ਨੂੰ ਛੇਤੀ ਹੀ ਨਵੀਂ AIOps ਤਕਨਾਲੋਜੀਆਂ ਅਤੇ ਤਰੀਕਿਆਂ ਨੂੰ ਸਰਵ-ਵਿਆਪਕ AIOps ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਦੇ ਰੁਝਾਨ ਦੇ ਕਾਰਨ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੋਵੇਗੀ।
ਸਿੱਟਾ
IT ਓਪਰੇਸ਼ਨ ਟੀਮਾਂ ਅਤੇ ਹੋਰ ਹਿੱਸੇਦਾਰਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਸੰਚਾਰ ਅਤੇ ਸਹਿਯੋਗ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਣ ਦੇ ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ, AIOps ਨੇ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਡਿਜੀਟਲ ਪਰਿਵਰਤਨ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰਨਾ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰ ਦਿੱਤਾ ਹੈ।
ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਅਤੇ ਸਹਿਯੋਗ ਦੀ ਲੋੜ ਮਹੱਤਵ ਵਿੱਚ ਵਧੇਗੀ ਕਿਉਂਕਿ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਭਵਿੱਖ ਵਿੱਚ ਹੋਰ ਵੀ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਬਣ ਜਾਂਦੀਆਂ ਹਨ।
ਕੋਈ ਜਵਾਬ ਛੱਡਣਾ