Hvad er AIOps? (Kunstig intelligens til IT-drift)

AIOps er en kort form for Artificial Intelligence for IT Operations, et udtryk opfundet i 2017 af Gartner. AIOps refererer til at bruge big data, avancerede analysefunktioner og maskinlæring til at forbedre de operationelle og funktionelle arbejdsgange i it-teams. Disse platforme kører på flerlagsteknologi og muliggør samtidig brug af flere datakilder og analytiske værktøjer.

Applikationsmiljøerne i store virksomhedsvirksomheder producerer enorme mængder data og logningsinformation. Denne stadigt stigende kompleksitet af indgående data og den hybride karakter af tjenester og applikationer lægger et betydeligt pres på IT-driften. Efterfølgende bruger flere virksomheder nu AIO'er end nogensinde før. Målet er at automatisere it-drift, intelligent identificere mønstre, udvide fælles processer og opgaver og løse it-problemer. AIOps samler service management, performance management og automatisering for at realisere løbende indsigt og forbedringer.

Implementering af AIOps

AIOps-løsninger tillader et centraliseret system af interaktion mellem forskellige it-funktioner for at optimere driften. De har en standardiseret tilgang, der ligner den menneskelige kognitive funktion. Nedenstående er trin-for-trin processen med at implementere AIOps:

• Kæm gennem enorme mængder af data i et moderne it-miljø, og vælg kun den relevante information gennem nogle forudbestemte filtrerings- og prioriteringsteknikker.
• Udfør en grundig korrelationsanalyse af dataene for at opdage iboende mønstre, afhængigheder og relationer i dataene ved intelligent at reducere støj fra dem.
• Aggreger dataene i forskellige klynger og grupperinger for at forberede dem til avanceret analyse.
• Undersøg de grundlæggende årsager til forskellige tendenser og begivenheder, og lær om fokuspunkterne i den operationelle information til slutningsformål.
• Facilitere samarbejde mellem tværfunktionelle it-teams og eskalere meddelelser til de relevante operatører i tilfælde af bestemte hændelser eller problemer.
• Automatiser løsning og afhjælpning uden behov for menneskelig indgriben.

Nøglefunktioner af AIO'er

Nogle af nøglefunktionerne er som følger:

Fjernelse af støj

Støj, altså alarmer og alarmer, plager it-teams på timebasis. AIOps reducerer intelligent støj ved at identificere rodproblemer og give løsninger ved høj hastighed. Dette sænker igen den gennemsnitlige tid til at reagere og reparere (MTTR).

Begivenhedskorrelation

AIOps udforsker de underliggende data for at finde vigtige mønstre og relationer ved hjælp af korrelationsanalyse. Den bruger faktorer som tid, topologi og tekst i dataloggene. Den analyserer og behandler hændelsesalarmer og uddrager afgørende indsigter fra dem, som kan hjælpe med at identificere fremtidige hændelser.

Effektivisering af koordinering

AIOps-platforme strømliner friktionsfri koordinering mellem ITOps, DevOps, Security, SRE og governance-teams. Det giver passende analyse- og overvågningsdata til hver funktion for at accelerere samarbejdet på tværs af teamet i virksomheden.

Automation

Disse løsninger automatiserer rutineprotokoller såsom behandling af mindre systemadvarsler, opfyldelse af brugeranmodninger eller allokering af it-ressourcer til teams. De er også i stand til automatiserede hændelsesvar og rettelser. Dette accelererer IT-driften og muliggør hurtigere og mere effektiv deling af arbejdsgange.

Udbedring og løsning

Ved at udføre kraftfuld rodårsagsanalyse er AIOps i stand til at fejlfinde problemer i skala og automatisere løsninger til tilbagevendende unormale hændelser og adfærd.

Brugstilfælde af AIO'er

AIOps-systemer udnytter big data, forudsigelig modellering og avanceret analyse for at imødegå nogle populære brugssager såsom:

Proaktiv anomalidetektion

Gennem analyse af historiske big data identificerer AIO'er unormale datapunkter. Dette gør det muligt for it-teams nemt at genkende afvigelser fra normal adfærd og forhindre dyre problemer som databrud eller arkitektoniske brud.

Root Årsag analyse

AIOps hjælper med nøjagtigt at diagnosticere de grundlæggende årsager til problemer og afhjælpe dem med passende løsninger. Dette kan hjælpe it-teams ved at aflaste dem for arbejdsbyrden med at spore kernesymptomerne på disse problemer. AIOps-platforme opsætter også sikkerhedsprotokoller for at beskytte mod fremtidige problemer.

Ydelsesovervågning

AIOps bruges også som et værktøj til at overvåge hele netværksinfrastrukturen. Den overvåger sundheden og ydeevnen af ​​hver komponent; udsendelsesfaktorer som tilgængelighed, svartider og brugervenlighed.

Prediktiv Analytics

Udover at opdage driftsproblemer tidligt, anvender den også avancerede maskinlæringsmodeller til at forudsige potentielle fremtidige problemer.

Cloud Migration

I tilfælde, hvor virksomheder anvender en hybrid cloud-model, giver AIOps fremragende overblik over de indbyrdes afhængigheder og øger den operationelle effektivitet. Det hjælper også med at tæmme skyspredning (ukontrollerede skyforekomster) og forhindrer dermed unødvendige omkostninger.

Fordele ved AIOps

Fordelene for virksomheder er ubegrænsede, og de spænder fra forbedring af medarbejdernes produktivitet til en direkte reduktion i funktionelle omkostninger. Andre fordele, som AIOps-løsninger tilbyder organisationer, er:

• Forbedret tilgængelighed og pålidelighed af IT-systemer
• Bedre teknisk samarbejde mellem forskellige IT-funktioner
• Tidsfølsom løsning og forudsigelig håndtering af potentielle problemer
• Hurtigere digital transformation ved at hjælpe med cloud-migrering og sikkerhed
• Samling af overvågningsfunktioner i et interaktivt, centraliseret system
• Reduktion af falske alarmer for forskellige typer hændelser og alarmer
• Hurtigere udvikling af tjenester og bedre tilpasning til at forstå deres indvirkning

Kom godt i gang med AIOps

For at kunne implementere AIOps på tværs af virksomheden skal en organisation identificere smertepunkter i dens it-drift, som skal forbedres. Dette vil hjælpe med at færdiggøre en business case, som AIOps vil blive implementeret for. Det er bydende nødvendigt at forstå de forskellige typer AIOps-løsninger, der er tilgængelige for at vælge den optimale for virksomheden. Domænecentrerede løsninger virker kun i nogle tilfælde, fordi de er specifikt udviklet til et enkelt domæne. På den anden side er domæneagnostiske løsninger i stand til at fungere på tværs af forskellige domæner. Når den foretrukne løsning er valgt, er det vigtigt at formulere en udrulnings- og styringsplan.

Hvis du vil lære mere om AIOps og andre AI-teknologier, så tjek de relevante blogs på forene.ai for at udvide din viden om dette domæne.