Hvad er AIOps? (Artificielle Intelligens til IT-Operationer)

AIOps er en forkortelse for Artificielle Intelligens til IT-Operationer, en term, der blev præsentereet i 2017 af Gartner. AIOps refererer til brugen af big data, avancerede analytics-kapaciteter og maskinlæring til at forbedre de operationelle og funktionelle arbejdsgange for IT-hold. Disse platforme kører på multi-lagdelte teknologier og muliggør samtidig brug af flere datakilder og analytiske værktøjer.

De anvendte miljøer i store virksomheder producerer enorme mængder af data og logningsinformation. Denne stigende kompleksitet af indkommende data og den hybrid-natur af tjenester og applikationer belaster IT-operationer betydeligt. Derfor anvender flere virksomheder nu AIOps end nogensinde før. Målet er at automatisere IT-operationer, intelligent identificere mønstre, forbedre almindelige processer og opgaver og løse IT-problemer. AIOps kombinerer service management, performance management og automatisering for at opnå kontinuerlige indsigt og forbedring.

Implementering af AIOps

AIOps-løsninger giver en centraliseret system for interaktion mellem forskellige IT-funktioner for at optimere operationer. De har en standardiseret tilgang, der ligner menneskelig kognitiv funktion. Listen nedenfor viser trin-for-trin-processen for implementering af AIOps:

• Gennemgå enorme mængder af data i et moderne IT-miljø og vælg kun den relevante information gennem nogle forudbestemte filter- og prioriteringsteknikker.
• Udfør en grundig korrelationsanalyse af data for at opdage indre mønstre, afhængigheder og relationer inden for data ved intelligent reduktion af støj fra det.
• Sammenfald data i forskellige grupper og kluster for at forberede det til avancerede analyser.
• Undersøg rodårsagerne til forskellige tendenser og begivenheder og lære fokuspunkterne for den operationelle information til slutformål.
• Fremme samarbejde mellem tværfunktionelle IT-hold og eskalere meddelelser til de relevante operatører i tilfælde af bestemte begivenheder eller problemer.
• Automatiser løsning og afhjælpning uden menneskelig indgriben.

Nøglefunktioner i AIOps

Nogle af de nøglefunktioner er følgende:

Støjreduktion

Støj, dvs. alarms og alerts, plager IT-hold timeligt. AIOps reducerer intelligent støj ved at identificere rodproblemer og give løsninger med høj hastighed. Dette reducerer den gennemsnitlige tid til at reagere og reparere (MTTR).

Begivenhedskorrelation

AIOps udforsker de underliggende data for at finde vigtige mønstre og relationer ved korrelationsanalyse. Det bruger faktorer som tid, topologi og tekst af data-loggene. Det analyserer og behandler incidentalarmer og udtrækker væsentlige indsigt fra dem, som kan hjælpe med at identificere fremtidige incidenter.

Koordinationsstrømlining

AIOps-platforme strømliner friktionsløs koordination mellem ITOps, DevOps, Security, SRE og governance-hold. Det giver passende analytics- og overvågningsdata til hver funktion for at accelerere tværfagligt samarbejde inden for virksomheden.

Automatisering

Disse løsninger automatiserer rutineprotokoller såsom behandling af mindre systemalarmer, opfyldning af brugeranmodninger eller tildeling af IT-resourcer til hold. De er også i stand til at automatisere incidentrespons og rettelser. Dette accelererer IT-operationer og muliggør hurtigere og mere effektivt arbejdsgangssamarbejde.

Afhjælpning og løsning

Ved at udføre kraftfuld rodårsagsanalyse kan AIOps fejlfinde problemer i stor skala og automatisere løsninger for tilbagevendende anomale begivenheder og adfærd.

Brugstilfælde for AIOps

AIOps-systemer udnytter big data, prædikativ modellering og avancerede analyser for at imødegå nogle populære brugstilfælde såsom:

Proaktiv anomali-detection

Gennem analyse af historisk big data kan AIOps identificere anomale datapunkter. Dette giver IT-hold mulighed for at genkende afvigelser fra normale adfærd let og forhindre dyre problemer som dataudbrud eller arkitektoniske brud.

Rodårsagsanalyse

AIOps hjælper med at nøjagtigt diagnosticere rodårsagerne til problemer og give løsninger med passende løsninger. Dette kan hjælpe IT-hold ved at lette deres arbejdsbyrde med at spore de grundlæggende symptomer på disse problemer. AIOps-platforme sætter også sikkerhedsprotokoller op for at beskytte imod fremtidige problemer.

Performance-overvågning

AIOps bruges også som et værktøj til at overvåge hele netværksinfrastrukturen. Det overvåger sundheden og ydeevnen af hver komponent; transmitterende faktorer som tilgængelighed, responstider og brugervenlighed.

Prædikativ analyse

Ud over at detektere operationelle problemer tidligt, anvender det også avancerede maskinlæringsmodeller til at gøre forudsigelser om potentielle fremtidige problemer.

Cloud-migration

I tilfælde, hvor virksomheder adopterer en hybrid cloud-model, giver AIOps en fremragende indsigt i interafhængigheder og øger operationel effektivitet. Det hjælper også med at temme cloud-udbredelse (ukontrollerede cloud-forekomster), således at unødvendige omkostninger forebygges.

Fordele ved AIOps

Fordelene for virksomheder er ubegrænsede og omfatter forbedring af medarbejderproduktivitet til en direkte reduktion i funktionelle omkostninger. Andre fordele, som AIOps-løsninger tilbyder virksomheder, er:

• Forbedret tilgængelighed og pålidelighed af IT-systemer
• Bedre teknisk samarbejde mellem forskellige IT-funktioner
• Tidsbestemt løsning og prædikativ ledelse af potentielle problemer
• Hurtigere digital transformation ved at hjælpe med cloud-migration og sikkerhed
• Sammenfaldning af overvågningsfunktioner i et interaktivt, centraliseret system
• Reduktion i falske alarmer for forskellige typer af begivenheder og alarmer
• Hurtigere udvikling af tjenester og bedre alignment i forståelse af deres indvirkning

At komme i gang med AIOps

For at implementere AIOps på tværs af virksomheden skal en organisation identificere smertepunkter i deres IT-operationer, der skal forbedres. Dette vil hjælpe med at finalisere en forretningscase for, hvilken AIOps skal implementeres. Det er vigtigt at forstå de forskellige typer AIOps-løsninger, der er tilgængelige, for at vælge den optimale løsning til forretningsvirksomheden. Domænespecifikke løsninger fungerer kun i visse brugstilfælde, da de er specifikt udviklet til et enkelt domæne. På den anden side kan domæne-agnostiske løsninger fungere på tværs af forskellige domæner. Når den foretrukne løsning er valgt, er det vigtigt at formulere en implementerings- og styreplan.

Hvis du ønsker at lære mere om AIOps og andre AI-teknologier, kan du se de relevante blogs på unite.ai for at udvide din viden om dette domæne.