Apa itu AIOps? (Kecerdasan Buatan untuk Operasi TI)

AIOps adalah kependekan dari Artificial Intelligence for IT Operations, sebuah istilah yang diciptakan pada tahun 2017 oleh Gartner. AIOps mengacu pada penggunaan data besar, kemampuan analitik tingkat lanjut, dan pembelajaran mesin untuk meningkatkan alur kerja operasional dan fungsional tim TI. Platform ini berjalan pada teknologi berlapis-lapis dan memungkinkan penggunaan beberapa sumber data dan alat analisis secara bersamaan.

Lingkungan aplikasi di perusahaan skala besar menghasilkan sejumlah besar data dan informasi logging. Kompleksitas yang terus meningkat dari data yang masuk dan sifat hibrid dari layanan dan aplikasi memberikan tekanan yang cukup besar pada operasi TI. Selanjutnya, lebih banyak perusahaan sekarang mempekerjakan AIOps dari sebelumnya. Tujuannya adalah untuk mengotomatiskan operasi TI, mengidentifikasi pola secara cerdas, menambah proses dan tugas umum, serta menyelesaikan masalah TI. AIOps menyatukan manajemen layanan, manajemen kinerja, dan otomatisasi untuk mewujudkan wawasan dan peningkatan berkelanjutan.

Menerapkan AIOps

Solusi AIOps memungkinkan sistem interaksi terpusat antara berbagai fungsi TI untuk mengoptimalkan operasi. Mereka memiliki pendekatan standar yang mirip dengan fungsi kognitif manusia. Di bawah ini adalah proses langkah demi langkah penerapan AIOps:

• Sisir volume data yang sangat besar dalam lingkungan TI modern dan pilih hanya informasi yang relevan melalui beberapa teknik pemfilteran dan penentuan prioritas yang telah ditentukan sebelumnya.
• Lakukan analisis korelasi data secara menyeluruh untuk menemukan pola, ketergantungan, dan hubungan yang melekat di dalam data dengan secara cerdas mengurangi kebisingan darinya.
• Gabungkan data ke dalam kelompok dan pengelompokan yang berbeda untuk mempersiapkannya untuk analitik tingkat lanjut.
• Selidiki akar penyebab berbagai tren dan peristiwa dan pelajari titik fokus informasi operasional untuk tujuan inferensi.
• Memfasilitasi kolaborasi antara tim TI lintas fungsi dan meningkatkan pemberitahuan ke operator terkait jika terjadi peristiwa atau masalah tertentu.
• Mengotomatiskan penyelesaian dan perbaikan tanpa perlu campur tangan manusia.

Kemampuan Utama AIOps

Beberapa kemampuan utama adalah sebagai berikut:

Penghilangan bising

Kebisingan, yaitu alarm dan peringatan, mengganggu tim TI setiap jam. AIOps secara cerdas mengurangi kebisingan dengan mengidentifikasi akar masalah dan memberikan solusi dengan kecepatan tinggi. Hal ini, pada gilirannya, menurunkan mean time to respond and repair (MTTR).

Korelasi acara

AIOps mengeksplorasi data yang mendasari untuk menemukan pola dan hubungan penting menggunakan analisis korelasi. Ini menggunakan faktor-faktor seperti waktu, topologi, dan teks dari log data. Ini menganalisis dan memproses peringatan insiden dan mengekstrak wawasan penting darinya yang dapat membantu mengidentifikasi insiden di masa mendatang.

Memperlancar Koordinasi

Platform AIOps merampingkan koordinasi tanpa hambatan antara ITOps, DevOps, Keamanan, SRE, dan tim tata kelola. Ini memberikan data analitik dan pemantauan yang sesuai untuk setiap fungsi untuk mempercepat kolaborasi lintas tim dalam perusahaan.

Otomatisasi

Solusi ini mengotomatiskan protokol rutin seperti memproses peringatan sistem kecil, memenuhi permintaan pengguna, atau mengalokasikan sumber daya TI ke tim. Mereka juga mampu melakukan respons dan perbaikan insiden otomatis. Ini mempercepat operasi TI dan memungkinkan pembagian alur kerja yang lebih cepat dan lebih efektif.

Remediasi dan Resolusi

Dengan melakukan analisis akar penyebab yang kuat, AIOps mampu memecahkan masalah dalam skala besar dan mengotomatiskan solusi untuk insiden dan perilaku anomali yang berulang.

Gunakan Kasus AIOps

Sistem AIOps memanfaatkan data besar, pemodelan prediktif, dan analitik lanjutan untuk melawan beberapa kasus penggunaan populer seperti:

Deteksi Anomali Proaktif

Melalui analisis data besar historis, AIOps mengidentifikasi titik data anomali. Hal ini memungkinkan tim TI mengenali penyimpangan dari perilaku normal dengan mudah dan mencegah masalah mahal seperti pelanggaran data atau kerusakan arsitektur.

Analisis Penyebab Akar

AIOps membantu mendiagnosis secara akurat akar penyebab masalah dan memulihkannya dengan solusi yang memadai. Hal ini dapat membantu tim TI, dengan membebaskan mereka dari beban kerja untuk menelusuri gejala inti dari masalah ini. Platform AIOps juga menyiapkan protokol keamanan untuk melindungi dari masalah di masa mendatang.

Pemantauan Kinerja

AIOps juga digunakan sebagai alat untuk memantau seluruh infrastruktur jaringan. Ini memantau kesehatan dan kinerja setiap komponen; faktor penyiaran seperti ketersediaan, waktu respons, dan kegunaan.

Predictive Analytics

Selain mendeteksi masalah operasional lebih awal, ini juga menggunakan model pembelajaran mesin canggih untuk membuat prediksi tentang potensi masalah di masa mendatang.

Migrasi Cloud

Dalam kasus di mana perusahaan mengadopsi model cloud hybrid, AIOps memberikan visibilitas yang sangat baik ke dalam saling ketergantungan dan meningkatkan efisiensi operasional. Ini juga membantu dalam menjinakkan cloud sprawl (contoh cloud yang tidak terkontrol), sehingga mencegah overhead yang tidak perlu.

Manfaat AIOps

Manfaat untuk bisnis tidak terbatas, dan berkisar dari peningkatan produktivitas karyawan hingga pengurangan langsung dalam biaya fungsional. Keuntungan lain yang ditawarkan solusi AIOps kepada organisasi adalah:

• Peningkatan ketersediaan dan keandalan sistem TI
• Kolaborasi teknis yang lebih baik antara berbagai fungsi TI
• Resolusi peka waktu dan manajemen prediktif dari potensi masalah
• Transformasi digital lebih cepat dengan membantu migrasi dan keamanan cloud
• Agregasi fungsi pemantauan dalam sistem interaktif dan terpusat
• Pengurangan alarm palsu untuk berbagai jenis peristiwa dan peringatan
• Pengembangan layanan yang lebih cepat dan keselarasan yang lebih baik dalam memahami dampaknya

Memulai dengan AIOps

Untuk penerapan AIOps di seluruh perusahaan, organisasi perlu mengidentifikasi titik-titik nyeri dalam operasi TI yang perlu diperbaiki. Ini akan membantu menyelesaikan kasus bisnis yang akan diimplementasikan AIOps. Sangat penting untuk memahami berbagai jenis solusi AIOps yang tersedia untuk memilih yang optimal untuk bisnis. Solusi yang berpusat pada domain hanya berfungsi dalam beberapa kasus penggunaan karena dikembangkan secara khusus untuk satu domain. Di sisi lain, solusi agnostik domain dapat berfungsi di berbagai domain. Setelah solusi yang disukai dipilih, penting untuk merumuskan rencana peluncuran dan tata kelola.

Jika Anda ingin mempelajari lebih lanjut tentang AIOps dan teknologi AI lainnya, lihat blog yang relevan di bersatu.ai untuk memperluas pengetahuan Anda tentang domain ini.