- Terminologie (A až D)
- Řízení schopností AI
- AI Ops
- alba
- Výkon aktiv
- Autokodér
- Zpětná propagace
- Bayesova věta
- Big dat
- Chatbot: Průvodce pro začátečníky
- Výpočetní myšlení
- Počítačové vidění
- Matice zmatků
- Konvoluční neuronové sítě
- Kybernetická bezpečnost
- Data Fabric
- Vyprávění dat
- Data Science
- Skladování dat
- Rozhodovací strom
- Deepfakes
- Hluboké učení
- Hluboké posílení učení
- DevOps
- DevSecOps
- Difúzní modely
- Digitální Twin
- Snížení rozměrů
- Terminologie (E až K)
- Edge AI
- Emoce AI
- Ensemble Learning
- Etické hackování
- ETL
- Vysvětlitelná AI
- Federované učení
- FinOps
- Generativní AI
- Generativní protivníková síť
- Generativní vs. diskriminační
- Zesílení přechodu
- Gradientní sestup
- Učení několika výstřelů
- Klasifikace obrazu
- IT operace (ITOps)
- Automatizace incidentů
- Influence Engineering
- K-Means Clustering
- K-Nejbližší sousedé
- Terminologie (od L do Q)
- Terminologie (od R do Z)
- Posílení učení
- Zodpovědná AI
- RLHF
- Automatizace robotických procesů
- Strukturované vs. Nestrukturované
- Analýza sentimentu
- Pod dohledem vs bez dozoru
- Podporujte vektorové stroje
- Syntetická data
- Syntetická média
- Klasifikace textu
- TinyML
- Přenos učení
- Transformátorové neuronové sítě
- Turingův test
- Hledání podobnosti vektorů
AI 101
Co je AIOps? (Umělá inteligence pro IT operace)
By
Haziqa SajidObsah
AIOps je zkratka pro Artificial Intelligence for IT Operations, termín vytvořený v roce 2017 společností Gartner. AIOps odkazuje na používání velkých dat, pokročilých analytických schopností a strojového učení ke zlepšení provozních a funkčních pracovních postupů IT týmů. Tyto platformy běží na vícevrstvé technologii a umožňují současné použití několika datových zdrojů a analytických nástrojů.
Aplikační prostředí ve velkých podnikových společnostech produkují obrovské množství dat a protokolovaných informací. Tato neustále se zvyšující složitost příchozích dat a hybridní povaha služeb a aplikací značně zatěžuje provoz IT. Následně více společností nyní zaměstnává AIOps než kdy jindy. Cílem je automatizovat operace IT, inteligentně identifikovat vzory, rozšířit běžné procesy a úkoly a vyřešit problémy s IT. AIOps spojuje správu služeb, řízení výkonu a automatizaci za účelem realizace neustálých přehledů a zlepšování.
Implementace AIOps
Řešení AIOps umožňují centralizovaný systém interakce mezi různými funkcemi IT za účelem optimalizace provozu. Mají standardizovaný přístup, který je podobný lidské kognitivní funkci. Níže je uveden postupný proces implementace AIOps:
- Prohrabejte se obrovskými objemy dat v moderním IT prostředí a vyberte si pouze relevantní informace pomocí předem stanovených technik filtrování a stanovení priorit.
- Proveďte důkladnou korelační analýzu dat, abyste objevili inherentní vzorce, závislosti a vztahy v datech inteligentním snížením šumu z nich.
- Agregujte data do různých shluků a seskupení a připravte je na pokročilou analýzu.
- Prozkoumejte základní příčiny různých trendů a událostí a zjistěte ohniska provozních informací pro účely odvození.
- Usnadněte spolupráci mezi mezifunkčními IT týmy a eskalujte oznámení příslušným operátorům v případě určitých událostí nebo problémů.
- Automatizujte řešení a nápravu bez nutnosti jakéhokoli lidského zásahu.
Klíčové schopnosti AIOps
Některé z klíčových schopností jsou následující:
Odstranění hluku
Hluk, tedy alarmy a výstrahy, sužuje IT týmy každou hodinu. AIOps inteligentně snižuje hluk tím, že identifikuje kořenové problémy a poskytuje řešení vysokou rychlostí. To zase snižuje střední dobu odezvy a opravy (MTTR).
Korelace událostí
AIOps zkoumá základní data, aby našel důležité vzorce a vztahy pomocí korelační analýzy. Využívá faktory, jako je čas, topologie a text datových protokolů. Analyzuje a zpracovává upozornění na incidenty a získává z nich zásadní poznatky, které mohou pomoci při identifikaci budoucích incidentů.
Zefektivnění koordinace
Platformy AIOps zjednodušují bezproblémovou koordinaci mezi týmy ITOps, DevOps, Security, SRE a governance. Poskytuje vhodné analytické a monitorovací údaje pro každou funkci pro urychlení spolupráce mezi týmy v rámci společnosti.
Automatizace
Tato řešení automatizují rutinní protokoly, jako je zpracování drobných systémových výstrah, plnění požadavků uživatelů nebo přidělování IT zdrojů týmům. Jsou také schopny automatizované reakce na incidenty a nápravy. To zrychluje operace IT a umožňuje rychlejší a efektivnější sdílení pracovních postupů.
Náprava a řešení
Provedením výkonné analýzy hlavních příčin je AIOps schopen řešit problémy ve velkém měřítku a automatizovat řešení pro opakující se anomální incidenty a chování.
Případy použití AIOps
Systémy AIOps využívají velká data, prediktivní modelování a pokročilé analýzy, aby čelily některým populárním případům použití, jako jsou:
Proaktivní detekce anomálií
Prostřednictvím analýzy historických velkých dat identifikují AIOps anomální datové body. To umožňuje IT týmům snadno rozpoznat odchylky od běžného chování a předcházet nákladným problémům, jako jsou narušení dat nebo architektonické poruchy.
Analýza kořenových příčin
AIOps pomáhají při přesné diagnostice hlavních příčin problémů a jejich nápravě pomocí vhodných řešení. To může pomoci IT týmům tím, že je zbaví pracovní zátěže spojené se sledováním hlavních příznaků těchto problémů. Platformy AIOps také nastavují bezpečnostní protokoly, které chrání před budoucími problémy.
Sledování výkonnosti
AIOps se také používá jako nástroj pro monitorování celé síťové infrastruktury. Sleduje zdraví a výkon každé součásti; faktory vysílání, jako je dostupnost, doba odezvy a použitelnost.
Prediktivní analýza
Kromě včasné detekce provozních problémů využívá také pokročilé modely strojového učení k předpovídání potenciálních budoucích problémů.
Migrace cloud
V případech, kdy společnosti přijmou hybridní cloudový model, poskytuje AIOps vynikající přehled o vzájemných závislostech a zvyšuje provozní efektivitu. Pomáhá také zkrotit rozrůstání mraků (nekontrolované cloudové instance), čímž předchází zbytečným režijním nákladům.
Výhody AIOps
Výhody pro podniky jsou neomezené a sahají od zlepšení produktivity zaměstnanců až po přímé snížení funkčních nákladů. Další výhody, které řešení AIOps organizacím nabízejí, jsou:
- Zlepšená dostupnost a spolehlivost IT systémů
- Lepší technická spolupráce mezi různými funkcemi IT
- Časově citlivé řešení a prediktivní řízení potenciálních problémů
- Rychlejší digitální transformace díky podpoře cloudové migrace a zabezpečení
- Agregace monitorovacích funkcí v interaktivním centralizovaném systému
- Snížení počtu falešných poplachů pro různé typy událostí a výstrah
- Rychlejší rozvoj služeb a lepší soulad v chápání jejich dopadu
Začínáme s AIOps
Pro přijetí AIOps napříč společností musí organizace identifikovat slabá místa ve svých IT operacích, která je třeba zlepšit. To pomůže dokončit obchodní případ, pro který budou implementovány AIOps. Je nezbytné porozumět různým typům dostupných řešení AIOps, abyste mohli vybrat to optimální pro podnikání. Řešení zaměřená na doménu fungují pouze v některých případech použití, protože jsou speciálně vyvinuta pro jednu doménu. Na druhou stranu řešení agnostická pro domény jsou schopna fungovat v různých doménách. Jakmile je vybráno preferované řešení, je důležité formulovat plán zavedení a řízení.
Pokud se chcete dozvědět více o AIOps a dalších technologiích AI, podívejte se na příslušné blogy na adrese unite.ai rozšířit své znalosti o této doméně.
Haziqa je datový vědec s rozsáhlými zkušenostmi s psaním technického obsahu pro společnosti AI a SaaS.
Můžete se vám líbit
Vnitřní dialog umělé inteligence: Jak sebereflexe zlepšuje chatboty a virtuální asistenty
Instant-Style: Zachování stylu při generování textu na obrázek
LoReFT: Doladění reprezentace pro jazykové modely
Mimo vyhledávače: Vzestup agentů pro procházení webu poháněných LLM
Zlepšení transparentnosti a důvěry umělé inteligence pomocí kompozitní umělé inteligence
Datová centra GPU namáhají napájecí sítě: Vyvažování inovací AI a spotřeby energie