کی میز کے مندرجات[چھپائیں][دکھائیں]
آپ کل کی ٹیکنالوجیز کے ساتھ آج کی متحرک اور ہمیشہ بدلتی ہوئی آئی ٹی دنیا کو نہیں سنبھال سکتے۔ بنیادی ڈھانچے کے ماڈل میں تبدیلی مسلسل اور تیز ہے، جس کے لیے ٹیکنالوجی اور متحرک انتظامی طریقوں کے استعمال کی ضرورت ہے۔
ایک سافٹ ویئر سے متعین وسائل کا ماحول جو فوری طور پر ڈھال لیتا ہے اور دوبارہ ترتیب دیتا ہے وہ جامد اور پیش قیاسی جسمانی نظاموں کی جگہ لے رہا ہے جو دہائیوں سے کارپوریٹ ماحول کی خصوصیت رکھتے ہیں۔
اضافی طور پر ، جب نیٹ ورک فن تعمیر تبدیلیاں، فرسودہ ماڈل پر مبنی سافٹ ویئر سسٹم اپنی کارکردگی کو برقرار رکھنے کے لیے زیادہ سے زیادہ محنت طلب ہوتے جاتے ہیں اور ساتھ ساتھ مزید پیچھے بھی پھسلتے جاتے ہیں۔
AIOps حالیہ برسوں میں پھیل گیا ہے۔ اگر آپ ماہر ہیں تو مجھے یقین ہے کہ آپ نے اس کے بارے میں سنا ہوگا، لیکن شاید آپ اس کے بارے میں زیادہ نہیں جانتے۔ اگر ایسا ہے تو آپ بلاشبہ مناسب جگہ پر ہیں۔
اس حصے میں، ہم AIOps پر ایک تفصیلی نظر ڈالیں گے — ہمیں ان کی ضرورت کیوں ہے، یہ کیسے کام کرتا ہے، ان کے فوائد، اور بہت کچھ۔
AIOps کا تعارف
کا استعمال مصنوعی ذہانت (AI) اور متعلقہ ٹیکنالوجیز، جیسے مشین لرننگ اور نیچرل لینگویج پروسیسنگ (NLP)، معمول کے IT آپریشنز کے عمل اور سرگرمیوں میں، IT آپریشنز (AIOps) کے لیے مصنوعی ذہانت کے نام سے مشہور ہیں۔
یہ ITOps کے مستقبل قریب (IT آپریشنز) کی نمائندگی کرتا ہے۔ یہ الگورتھمک اور انسانی ذہانت کو یکجا کرتا ہے تاکہ آئی ٹی سسٹمز کی فعالیت اور حیثیت کی مکمل بصیرت فراہم کی جا سکے جس پر کاروبار اور تنظیمیں روزمرہ کی کارروائیوں کے لیے انحصار کرتی ہیں۔
اس سے مراد اعلیٰ درجے کے کثیر پرت والے تکنیکی پلیٹ فارمز ہیں جو آئی ٹی آپریشنز کو بہتر اور خودکار بناتے ہیں۔ مشین لرننگ اور تجزیات مختلف ITOps ٹولز اور آلات سے جمع کیے گئے ڈیٹا کی بڑی مقدار کا جائزہ لینے کے لیے تاکہ مسائل کو پہچان سکیں اور پھر خود بخود جواب دیں۔
AIOps استعمال کرنے کے لیے، آپ کو ایک بڑے ڈیٹا پلیٹ فارم کے اندر کمپارٹمنٹلائزڈ IT ڈیٹا سے مجموعی مشاہداتی ڈیٹا (جیسے کہ ٹاسک لاگز اور مانیٹرنگ سسٹم میں پایا جاتا ہے) اور انگیجمنٹ ڈیٹا (جیسے ٹکٹ، ایونٹ، یا ایشو ریکارڈنگ میں پایا جاتا ہے) میں منتقل ہونا چاہیے۔ .
AIOps پھر جمع شدہ ڈیٹا پر تجزیات اور مشین لرننگ کا اطلاق کرتا ہے۔ خودکار تعیناتی کے ساتھ، نتیجہ جاری بصیرت ہے جو مسلسل بہتری کا باعث بن سکتی ہے۔
اس لیے اسے بنیادی IT آپریشنز کے لیے CI/CD (مسلسل انضمام اور مسلسل تعیناتی) کے طور پر دیکھا جا سکتا ہے۔
AIOps IT Ops، DevOps، اور SRE ٹیموں کو زیادہ موثر اور تیزی سے کام کرنے کے قابل بناتا ہے تاکہ وہ ڈیجیٹل سروسز کے مسائل کی پہلے شناخت کر سکیں اور کاروباری کارروائیوں اور صارفین پر منفی اثر ڈالنے سے پہلے ان کا ازالہ کر سکیں۔
یہ IT ڈیٹا اور آبزرویبلٹی ٹیلی میٹری کے الگورتھمک تجزیہ کے ذریعے پورا کیا جاتا ہے۔
AIOps مسلسل سیکھنے اور ترقی کے اپنے مقاصد کو حاصل کرنے کے لیے تین IT مضامین کی طاقتوں کو یکجا کرتا ہے: آٹومیشن، سروس مینجمنٹ، اور پرفارمنس مینجمنٹ.
یہ احساس ہے کہ نئی ہائپر اسکیلڈ اور ایکسلریٹڈ آئی ٹی سیٹنگز میں، ایک نئی حکمت عملی جو بڑے ڈیٹا اور مشین لرننگ ایڈوانسمنٹ کا استعمال کر کے لیگیسی ٹولز اور لوگوں کی رکاوٹوں سے باہر نکل سکتی ہے۔
AIOps انٹرپرائزز کو عصری کاروبار کے لیے مطلوبہ رفتار سے کام کرنے کے قابل بناتا ہے جبکہ IT ڈیجیٹل تبدیلی کے لیے اقدامات کے مرکز میں ہونے پر صارف کو ایک شاندار تجربہ فراہم کرتا ہے۔
ہمیں AIOps کی ضرورت کیوں ہے؟
بہت سے کاروباری اداروں میں، جامد، منقطع آن سائٹ سسٹمز نے آن پریمیسس، پبلک کلاؤڈ، پرائیویٹ کلاؤڈ، اور منظم کلاؤڈ ماحول کے زیادہ متحرک مرکب کو راستہ دیا ہے جہاں وسائل کی پیمائش اور دوبارہ ترتیب دی جاتی ہے۔
IT کو آلات کی بڑھتی ہوئی تعداد (خاص طور پر انٹرنیٹ آف تھنگز، یا IoT)، سسٹمز اور ایپلیکیشنز کا ٹریک رکھنا چاہیے۔ گیگا بائٹس ڈیٹا پر غور کریں جو ایک لوکوموٹیو ایک رن میں پیدا کر سکتا ہے۔
بگ ڈیٹا ایک جملہ ہے جو IT میں اس رجحان کو بیان کرنے کے لیے استعمال ہوتا ہے۔ آئی ٹی آپریشنز کو جس بڑے پیمانے پر ڈیٹا پر کارروائی کرنی چاہیے اس پر کوئی شخص کارروائی نہیں کرسکتا۔ آئی ٹی کا عملہ فوری جواب کے لیے مختلف خدشات کو ترجیح دینے سے قاصر ہے۔
انہیں بڑی تعداد میں اطلاعات موصول ہوتی ہیں، جن میں سے اکثر بے کار ہیں، ان میں سیلاب آ جاتے ہیں۔ اس کے نتیجے میں صارف اور صارف کے تجربے کو نقصان پہنچا ہے۔
روایتی آئی ٹی مینجمنٹ تکنیک اس حجم کو سنبھالنے سے قاصر ہیں۔ وہ اعداد و شمار کے سیلاب سے واقعات کو مؤثر طریقے سے سمجھنے سے قاصر ہیں۔ وہ متضاد لیکن باہم مربوط سیاق و سباق سے ڈیٹا کو لنک کرنے سے قاصر ہیں۔
وہ آئی ٹی آپریشنز کو حقیقی وقت کی معلومات اور پیشین گوئی کے تجزیے فراہم کرنے سے قاصر ہیں جن کی انہیں مسائل کا تیزی سے جواب دینے کی ضرورت ہے۔ تنظیمیں AIOps کی طرف رجوع کر رہی ہیں تاکہ زیادہ اثر انداز ہونے والی بندشوں اور IT آپریشن کے دیگر مسائل کو زیادہ تیزی سے شناخت کرنے، ٹھیک کرنے اور ان سے بچنے کے لیے۔
AIOps IT آپریشنز ٹیموں کے لیے یہ ممکن بناتا ہے کہ وہ بہت کم کام کے ساتھ فوری طور پر اور فعال طور پر بندش اور سست روی کا جواب دیں۔
یہ سسٹم کی کارکردگی اور دستیابی اور متحرک، متنوع، اور چیلنج کرنے والے آئی ٹی ماحولیاتی نظام میں صارفین کی توقعات کے درمیان بہت کم یا بغیر وقت کے فرق کو پُر کرتا ہے۔
AIOps کے بنیادی اجزاء
آئیے AIOps کی طاقت اور ذمہ داری کو بہتر طور پر سمجھنے کے لیے اس کے بنیادی اجزاء کا جائزہ لیں۔ ان میں درج ذیل ہیں:
کافی IT ڈیٹا
ڈیٹا سائلو کو ختم کرنا AIOps کا بنیادی مقصد ہے۔ یہ ایسا کرنے کے لیے کئی IT سروس مینجمنٹ اور IT آپریشنز مینجمنٹ ڈیٹا سیٹس کو یکجا کرتا ہے۔ یہ خود کار طریقے سے ممکن بناتا ہے اور جڑ کے مسائل کو زیادہ تیزی سے شناخت کرتا ہے۔
بہت بڑا ڈیٹا اکٹھا کیا۔
کسی بھی AIOps پلیٹ فارم کا بنیادی جزو بڑا ڈیٹا ہوتا ہے۔ AIOps پہلے سے جمع کیے گئے ڈیٹا اور سائلوز کو پھاڑ کر اور پہلے سے قابل رسائی ڈیٹا کو آزاد کر کے اصل وقت میں تیار کیے جانے والے ڈیٹا دونوں کے ساتھ جدید ترین تجزیات کا استعمال کر سکتے ہیں۔
مشین سیکھنے
AIOps جدید ترین مشین سیکھنے کی مہارتوں پر انحصار کرتا ہے جو تجزیہ کرنے کے لیے ڈیٹا کی وسیع مقدار کی وجہ سے دستی انسانی صلاحیت کو پیچھے چھوڑ دیتا ہے۔
AIOps اس رفتار اور درستگی سے اسکیل کرتا ہے جو کہ بصورت دیگر تجزیات کو خودکار کرکے اور کنکشن اور بصیرت تلاش کرکے ناقابل فہم ہوگا۔
معائنہ
ڈیٹا اور ڈیٹا کے رویے کی نگرانی کے لیے پلیٹ فارم کی صلاحیت AIOps کے عمل میں ایک اہم کردار ادا کرتی ہے۔ بہت سے IT ڈومینز اور ذرائع سے ڈیٹا، جیسے کہ میراثی انفراسٹرکچر، کنٹینر، کلاؤڈ، یا ورچوئلائزڈ سسٹم، ڈیٹا کی دریافت کے ذریعے AIOps کے ذریعے جمع کیا جا سکتا ہے۔
تازہ ترین بنیاد فراہم کرنے کے لیے، ڈیٹا کو حقیقی وقت کے قریب جتنا ممکن ہو جمع کیا جانا چاہیے۔
ملوث
آئی ٹی کے متعدد شعبوں میں، بشمول ITSM، AIOps سلوشنز کمپیوٹر سسٹمز اور سافٹ ویئر کی ترتیب، کوآرڈینیشن اور ایڈمنسٹریشن پیش کرتے ہیں۔
AIOps تجزیات ڈیٹا کے لیے زیادہ قابل اعتماد اور متعلقہ ہونا ممکن بناتے ہیں جبکہ ماحولیاتی ڈیٹا اور آٹومیشن کو فعال کرنا بھی شامل ہے۔
عمل
AIOps کا حتمی مقصد ایک ایسا نظام بنانا ہے جس میں تمام عمل مکمل طور پر خودکار ہوں، تمام خامیوں کو ختم کرنا اور IT آپریشنز کے ملازمین کو تمام فرائض سے آزاد کرنا ہے۔
AIOps ابھی بھی اپنے ابتدائی مراحل میں ہے، اور کچھ ٹیمیں اس کی صلاحیت کو مکمل طور پر قبول کرنے سے گریزاں ہیں۔
اس کے باوجود، AIOps سیدھے کاموں اور زیادہ پیچیدہ کاموں کا انتظام کر سکتے ہیں، اور بہت سے کاروبار زیادہ سے زیادہ مشکل کام انجام دینے والے AIOps سسٹم کے عادی ہو رہے ہیں۔
AIOps کا کام کرنا
مشغولیت کا ایک مرکزی نظام فراہم کرنے کے لیے، AIOps بہترین کارکردگی کا مظاہرہ کرتا ہے جب اسے تمام قابل رسائی IT نگرانی کے ذرائع سے ڈیٹا اکٹھا کرنے اور تجزیہ کرنے کے لیے آزادانہ طور پر تعینات کیا جاتا ہے۔
یہ وہی طریقہ استعمال کرتا ہے جو انسانی علمی فعل ایسا کرنے کے لیے کرتا ہے۔ مندرجہ ذیل پانچ اہم الگورتھم استعمال میں ہیں:
ڈیٹا کا انتخاب
مخصوص انتخاب اور ترجیحی پیرامیٹرز کی بنیاد پر، AIOps کو قابل رسائی IT ڈیٹا کی بہت زیادہ مقدار کو چھان کر، اس کا تجزیہ کر کے، اور ضروری ڈیٹا آئٹمز کو تلاش کر کے ٹیرابائٹ سائز کے ڈیٹا "ہائے سٹیکس" میں چھپے ہوئے بڑے "سوئیوں" کو تلاش کرنے کے قابل ہونا چاہیے۔
پیٹرن کی پہچان
AIOps متعلقہ ڈیٹا کی جانچ کرتا ہے، ڈیٹا آئٹمز کے درمیان ارتباط کی نشاندہی کرتا ہے، اور مزید تجزیہ کے لیے انہیں اجتماعی طور پر گروپ کرتا ہے۔
انترجشتھان
AIOps سسٹمز گہرائی سے تحقیق کی بدولت مسائل، واقعات اور نمونوں کی بنیادی وجوہات کی واضح طور پر شناخت کر سکتے ہیں، جس سے بصیرت انگیز نتائج بھی برآمد ہوتے ہیں جن کا استعمال مستقبل کے اقدامات کی رہنمائی کے لیے کیا جا سکتا ہے۔
تعاون
AIOps کو تعاون کے لیے ایک پلیٹ فارم کے طور پر بھی کام کرنا چاہیے، مناسب ٹیموں اور افراد کو متنبہ کرنا، انھیں مناسب معلومات فراہم کرنا، اور آپریٹرز کے درمیان فاصلے کے باوجود موثر تعاون کو فعال کرنا چاہیے۔
میشن
آخری لیکن کم از کم، AIOps کو فوری طور پر مسائل کا جواب دینے اور ان کو حل کرنے کے لیے بنایا گیا ہے، جس سے IT آپریشنز کی کارکردگی اور درستگی میں کافی اضافہ ہوتا ہے۔
فوائد
AIOps کا بنیادی فائدہ یہ ہے کہ یہ آئی ٹی آپریشنز کے لیے مختلف آئی ٹی آپریشنز ٹولز سے انتباہات کے ذریعے دستی طور پر چھانٹ کر سست رویوں اور بندشوں کو تلاش کرنا، ان کو حل کرنا اور ان کو ٹھیک کرنا ممکن بناتا ہے۔
نتیجے کے طور پر، بہت سے مختلف فوائد ہیں:
اپنے کاروبار کو فعال، فعال اور پیشن گوئی کے انداز میں منظم کریں۔
AIOps کبھی بھی سیکھنا نہیں روکتا، اس لیے یہ کم ضروری انتباہات یا سگنلز کو تلاش کرنے میں مسلسل بہتری لاتا ہے جو زیادہ ضروری حالات سے مطابقت رکھتے ہیں۔
اس کا مطلب یہ ہے کہ یہ پیشین گوئی کی اطلاعات پیش کر سکتا ہے تاکہ آئی ٹی کے پیشہ ور افراد سستی یا خلل پیدا کرنے سے پہلے ممکنہ مسائل کو حل کر سکیں۔
ریزولوشن کے اوسط وقت (MTTR) کی رفتار کو بہتر بنائیں:
AIOps بنیادی وجوہات کا پتہ لگانے اور IT آپریشنز میں شور کو ختم کرکے اور مختلف IT ماحول سے آپریشن ڈیٹا کو آپس میں جوڑ کر انسانوں کے مقابلے میں تیز اور زیادہ درست طریقے سے علاج فراہم کرنے کے قابل ہے۔
اس کی وجہ سے، کاروبار اب MTTR مقاصد کو قائم کرنے اور پورا کرنے کے قابل ہو گئے ہیں جو پہلے ناقابل تصور تھے۔
لوئر آپریٹنگ اخراجات
AIOps کے حل مختلف طریقوں سے اخراجات کو کم کر سکتے ہیں، لیکن ایک اہم اور مشکل عملے کو شامل کرنا ہے۔ دستی واقعہ کا انتظام بوجھل اور سست ہے.
تنظیمیں پیچیدگی اور ڈیٹا کی مقدار بڑھنے پر مزید لوگوں کی خدمات حاصل کرکے مسئلہ کو حل کرنے کی کوشش کرتی ہیں۔ AIOps مسائل کے حوالے سے مفید معلومات پیش کرتا ہے، الرٹس کی تعداد کو کافی حد تک کم کرتا ہے، اور آپریشنز کو خودکار کرتا ہے۔
یہ انٹرپرائزز کو ایک مستقل افرادی قوت کو برقرار رکھنے، اضافے کی تعداد کو کم کرنے، اور ڈاؤن ٹائم کو کم کرنے کے لیے پیداواری صلاحیت بڑھانے کے قابل بناتا ہے۔
اپنے IT آپریشنز اور اپنی IT آپریشنز ٹیم کو اپ ٹو ڈیٹ لائیں:
AIOps آپریشنز ٹیموں کو صرف تب ہی الرٹس موصول ہوتے ہیں جب سروس کی سطح کی کچھ حدیں یا پیرامیٹرز پورے ہو جاتے ہیں، اور وہ ایسا تمام سیاق و سباق کے ساتھ کرتی ہیں تاکہ بہترین ممکنہ تشخیص اور بہترین اور تیز ترین اصلاحی کارروائی کی جا سکے۔
یہ انتباہات کی تعداد کو کم کرتا ہے جو آپریشن ٹیموں کو تمام ماحول سے موصول ہوتا ہے۔ جتنا زیادہ AIOps سیکھتا ہے اور خودکار ہوتا ہے، اتنا ہی یہ کم انسانی کام کے ساتھ "لائٹس آن رکھنے" میں مدد کرتا ہے، آپ کے IT آپریشنز کے عملے کو ایسے کاموں پر توجہ مرکوز کرنے کے لیے آزاد کرتا ہے جن کی کمپنی کے لیے اعلیٰ اسٹریٹجک قدر ہوتی ہے۔
کچھ قابل ذکر فوائد درج ذیل ہیں:
- ملازمین اور گاہکوں دونوں کے لیے بہتر تجربات
- صلاحیت اور بنیادی ڈھانچے کے استعمال میں اضافہ
- آئی ٹی سروسز اور بزنس سروس آؤٹ پٹس کے درمیان بہتر ہم آہنگی۔
- نئی آئی ٹی خدمات کی تیز تر فراہمی
- مہارت کے فرق کو ختم کرنا
- روایتی انفراسٹرکچر، پبلک کلاؤڈ، پرائیویٹ کلاؤڈ، اور ہائبرڈ کلاؤڈ سپورٹ
- پرابلم مینجمنٹ ری ایکٹیو سے پرو ایکٹو سے پیشین گوئی کی طرف منتقل ہوتا ہے۔
- آئی ٹی آپریشنز کے عملے اور آئی ٹی آپریشنز کو جدید بنانا
- سیکورٹی ٹو آپریشنز تعاون میں اضافہ
- بجھانے کے لیے کم آگ اور کم مہنگی رکاوٹیں۔
- زیادہ تیزی سے حل کرنے کے لیے اوسط وقت میں اضافہ (MTTR)
- تبدیلی اور کارکردگی کے درمیان تعلقات میں بہتری
- تبدیلی کو مؤثر طریقے سے منظم کرنے کی ایک بڑی صلاحیت
- IT آپریشنز کے عملے کی ڈیوٹی کم ہو گئی ہے کیونکہ AI تجزیہ میں مدد کر رہا ہے۔
- صارفین کو متاثر کرنے سے پہلے مسائل کو روکنے کے لیے بے ضابطگی کا پتہ لگانے کا استعمال کریں۔
- انسانی غلطیوں میں کمی
- یہ سمجھنا کہ کام کا بوجھ لاگت کو کیسے متاثر کرتا ہے۔
خرابیوں
بنیادی AIOps ٹکنالوجیوں کو بنانے اور یکجا کرنے کے لیے ابھی مزید کام کرنا باقی ہے جو کہ انہیں کارآمد بنائے، اس حقیقت کے باوجود کہ وہ معقول حد تک بالغ ہیں۔ اس کی چند خامیاں ذیل میں درج ہیں:
- AIOps پلیٹ فارم کے نفاذ، انتظام اور دیکھ بھال میں بہت وقت اور محنت لگ سکتی ہے۔
- AIOps سسٹمز ڈیٹا کے متعدد ذرائع کے ساتھ ساتھ ڈیٹا اسٹوریج، سیکیورٹی اور تحفظ پر منحصر ہیں۔
- اس کی کارکردگی صرف ان الگورتھم پر مبنی ہے جو آپ اسے سکھاتے ہیں اور جو ڈیٹا اسے فیڈ کیا جاتا ہے۔ اس طرح یہ اپنے پروگرامنگ کی حدود سے تجاوز نہیں کر سکتا۔
- AIOps کو ٹولز پر اعتماد کی ضرورت ہوتی ہے، جسے کچھ کاروباری ادارے ناپسند کرسکتے ہیں۔ اس کی وجہ یہ ہے کہ، AIOps ٹولز کو خود مختاری سے کام کرنے کے لیے، انہیں اپنے ہدف کے ماحول میں ہونے والی تبدیلیوں کو درست طریقے سے ٹریک کرنا، ضروری ڈیٹا کو حاصل کرنا اور ان کی حفاظت کرنا، صحیح نتائج اخذ کرنا، سرگرمیوں کو ترجیح دینا، اور آخر میں مناسب خودکار اقدامات پر عمل کرنا چاہیے۔
موجودہ آئی ٹی لینڈ سکیپ میں AIOps کیا کردار ادا کرتے ہیں؟
جب آپ اسے پہلی بار دیکھتے ہیں تو آپ کو شاید ابھی احساس نہ ہو کہ AIOps ان ٹیکنالوجیز کے زمرے میں کیسے فٹ بیٹھتا ہے جو آپ پہلے ہی استعمال کرتے ہیں۔
دلیل یہ ہے کہ یہ موجودہ لاگ مینجمنٹ، مانیٹرنگ، آرکیسٹریشن، یا سروس ڈیسک ٹیکنالوجیز کی جگہ نہیں لیتا ہے۔
اس کے بجائے، یہ ہر ایک ڈومین اور ٹول کے ساتھ تعامل کرتا ہے، ان میں سے ہر ایک سے ڈیٹا کو اکٹھا اور استعمال کرتا ہے۔ ہر ٹول سے ایک مطابقت پذیر تصویر فراہم کرنا بھی مددگار نتائج پیدا کرتا ہے۔
یہ اوزار قیمتی اشیاء کے طور پر اپنی خوبیوں پر کھڑے ہیں۔ منقطع ہونے کی وجہ سے صحیح وقت پر مناسب معلومات حاصل کرنا مشکل ہو جاتا ہے۔
AIOps وسیع تصویر کی مکمل فہم میں بہت سے جزوی نقطہ نظر کو یکجا کرنے کے لیے ایک ورسٹائل طریقہ پیش کرتا ہے، جس سے آپ کی ITOps ٹیموں کو آگاہ ہونا چاہیے۔
بڑے ڈیٹا اور مشین لرننگ کا استعمال کچھ عرصے سے جاری ہے، یہاں تک کہ اگر AIOps ITOps کے لیے ڈرامائی روانگی کی نمائندگی کرتا ہے۔
دستی سے پر سوئچ کرتے وقت خودکار ٹریڈنگاسٹاک بروکرز نے اسی طرح کی ایم ایل حکمت عملی اپنائی۔ میں ML اور تجزیات کا استعمال سوشل میڈیا یہ بھی کچھ عرصے سے رہا ہے، چاہے وہ گوگل میپس، انسٹاگرام، یا ای بے اور ایمیزون جیسی آن لائن دکانوں میں ہو۔
یہ طریقے مسلسل اور وسیع پیمانے پر ان ترتیبات میں مددگار ثابت ہوئے ہیں جہاں بدلتے ہوئے حالات اور صارف کی تخصیص پر فوری رد عمل ضروری ہے۔
AIOps کا AI کا استعمال مشین لرننگ سے زیادہ امید افزا ہے۔ ابھی، آپ فوری استعمال کے معاملات کو یا تو براہ راست آٹومیشن یا مشین لرننگ کے ساتھ آٹومیشن کا استعمال کر کے ہینڈل کر سکتے ہیں۔
AI کے لیے نئی ایپلی کیشنز مسلسل تیار کی جا رہی ہیں۔ کسی بھی صورت میں، ITOps پر انسانی رویے کی بنیاد رکھنے سے پہلے جیسا کہ اب اس پر عمل کیا جاتا ہے، ایک ٹھوس AIOps فاؤنڈیشن قائم کی جانی چاہیے۔
ITOps اہلکاروں کے فرائض کی قدامت پسندانہ نوعیت انہیں AIOps کے منظرناموں کے مطابق ڈھالنے میں سست بناتی ہے۔ وہ تنظیم کے بنیادی ڈھانچے کے استحکام کو برقرار رکھنے اور روشنیوں کو روشن رکھنے کے لیے جوابدہ ہیں۔
تاہم، زیادہ سے زیادہ ITOps تنظیموں کو جلد ہی AIOps کی نئی ٹیکنالوجیز اور طریقوں کو اپنانے کی ضرورت ہو گی کیونکہ AIOps کے ہر جگہ نفاذ کی طرف رجحانات۔
نتیجہ
آئی ٹی آپریشنز ٹیموں اور دیگر اسٹیک ہولڈرز کے درمیان مواصلات اور تعاون کو بہتر بنانے کے نتیجے میں، AIOps نے پہلے ہی ڈیجیٹل تبدیلی کو سپورٹ کرنا شروع کر دیا ہے۔
آٹومیشن اور تعاون کی ضرورت اہمیت میں بڑھ جائے گی کیونکہ ایپلیکیشنز مستقبل میں مزید پیچیدہ ہوتی جائیں گی۔
جواب دیجئے