Apa itu AIOps? (Artificial Intelligence untuk IT Operations)

AIOps adalah singkatan dari Artificial Intelligence untuk IT Operations, sebuah istilah yang diperkenalkan pada tahun 2017 oleh Gartner. AIOps merujuk pada penggunaan big data, kemampuan analitik lanjutan, dan machine learning untuk meningkatkan alur kerja operasional dan fungsional tim IT. Platform ini berjalan pada teknologi multi-lapis dan memungkinkan penggunaan simultan beberapa sumber data dan alat analitik.

Lingkungan aplikasi di perusahaan besar menghasilkan jumlah data dan informasi log yang besar. Kompleksitas data yang terus meningkat dan sifat hybrid dari layanan dan aplikasi ini menempatkan beban yang signifikan pada operasi IT. Akibatnya, lebih banyak perusahaan sekarang menggunakan AIOps daripada sebelumnya. Tujuannya adalah untuk mengotomatisasi operasi IT, mengidentifikasi pola secara cerdas, meningkatkan proses dan tugas umum, dan memecahkan masalah IT. AIOps menggabungkan manajemen layanan, manajemen kinerja, dan otomatisasi untuk mewujudkan wawasan dan perbaikan yang berkelanjutan.

Mengimplementasikan AIOps

Solusi AIOps memungkinkan sistem interaksi terpusat antara berbagai fungsi IT untuk mengoptimalkan operasi. Mereka memiliki pendekatan yang standar yang mirip dengan fungsi kognitif manusia. Berikut adalah proses langkah demi langkah untuk mengimplementasikan AIOps:

• Mencari melalui volume data yang besar di lingkungan IT modern dan memilih hanya informasi yang relevan melalui beberapa teknik penyaringan dan prioritisasi yang telah ditentukan sebelumnya.
• Melakukan analisis korelasi data yang menyeluruh untuk menemukan pola, ketergantungan, dan hubungan yang inheren dalam data dengan mengurangi kebisingan dari data tersebut.
• Mengelompokkan data ke dalam klaster dan kelompok yang berbeda untuk mempersiapkannya untuk analitik lanjutan.
• Menyelidiki penyebab akar dari berbagai tren dan peristiwa dan mempelajari titik fokus informasi operasional untuk tujuan inferensi.
• Memfasilitasi kolaborasi antara tim IT yang berbeda dan meningkatkan notifikasi kepada operator yang relevan dalam kasus peristiwa atau masalah tertentu.
• Mengotomatisasi resolusi dan perbaikan tanpa memerlukan intervensi manusia.

Kapasitas Kunci AIOps

Beberapa kapasitas kunci adalah sebagai berikut:

Penghapusan Kebisingan

Kebisingan, yaitu alarm dan peringatan, mengganggu tim IT setiap jam. AIOps mengurangi kebisingan dengan mengidentifikasi masalah akar dan memberikan solusi dengan kecepatan tinggi. Ini, pada gilirannya, mengurangi waktu rata-rata untuk merespons dan memperbaiki (MTTR).

Korelasi Peristiwa

AIOps menjelajahi data yang mendasarinya untuk menemukan pola dan hubungan yang penting menggunakan analisis korelasi. Ini menggunakan faktor seperti waktu, topologi, dan teks log data. Ini menganalisis dan memproses peringatan insiden dan mengekstrak wawasan yang penting dari mereka yang dapat membantu dalam mengidentifikasi insiden di masa depan.

Streamlining Koordinasi

Platform AIOps memperlancar koordinasi tanpa gesekan antara tim ITOps, DevOps, Keamanan, SRE, dan tata kelola. Ini menyediakan analitik dan data pemantauan yang tepat untuk setiap fungsi untuk mempercepat kolaborasi antar tim dalam perusahaan.

Otomatisasi

Solusi ini mengotomatisasi protokol rutin seperti memproses peringatan sistem minor, memenuhi permintaan pengguna, atau mengalokasikan sumber daya IT kepada tim. Mereka juga mampu merespons insiden dan perbaikan yang diotomatisasi. Ini mempercepat operasi IT dan memungkinkan alur kerja yang lebih cepat dan efektif.

Perbaikan dan Resolusi

Dengan melakukan analisis akar penyebab yang kuat, AIOps dapat memecahkan masalah pada skala besar dan mengotomatisasi solusi untuk insiden dan perilaku anomali yang berulang.

Kasus Penggunaan AIOps

Sistem AIOps menggunakan big data, pemodelan prediktif, dan analitik lanjutan untuk mengatasi beberapa kasus penggunaan yang populer seperti:

Deteksi Anomali Proaktif

Melalui analisis data besar sejarah, AIOps mengidentifikasi titik data anomali. Ini memungkinkan tim IT untuk mengenali penyimpangan dari perilaku normal dengan mudah dan mencegah masalah yang mahal seperti pelanggaran data atau kegagalan arsitektur.

Analisis Akar Penyebab

AIOps membantu dalam mendiagnosis akar penyebab masalah dengan akurat dan memperbaikinya dengan solusi yang memadai. Ini dapat membantu tim IT dengan meredakan beban kerja mereka dalam menelusuri gejala inti dari masalah tersebut. Platform AIOps juga menetapkan protokol keamanan untuk melindungi terhadap masalah di masa depan.

Pemantauan Kinerja

AIOps juga digunakan sebagai alat untuk memantau infrastruktur jaringan secara keseluruhan. Ini memantau kesehatan dan kinerja setiap komponen; menyampaikan faktor seperti ketersediaan, waktu respons, dan kemampuan penggunaan.

Analitik Prediktif

Selain mendeteksi masalah operasional secara dini, ini juga menggunakan model machine learning lanjutan untuk membuat prediksi tentang masalah potensial di masa depan.

Migrasi Cloud

Dalam kasus di mana perusahaan mengadopsi model cloud hybrid, AIOps memberikan visibilitas yang sangat baik ke dalam ketergantungan dan meningkatkan efisiensi operasional. Ini juga membantu dalam mengendalikan cloud sprawl (instance cloud yang tidak terkendali), sehingga mencegah biaya tambahan yang tidak perlu.

Manfaat AIOps

Manfaat bagi bisnis tidak terbatas, dan mereka berkisar dari peningkatan produktivitas karyawan hingga pengurangan biaya fungsional langsung. Kelebihan lain yang ditawarkan oleh solusi AIOps kepada organisasi adalah:

• Peningkatan ketersediaan dan keandalan sistem IT
• Kolaborasi teknis yang lebih baik antara berbagai fungsi IT
• Pengelolaan dan resolusi masalah potensial yang lebih cepat
• Transformasi digital yang lebih cepat dengan membantu migrasi cloud dan keamanan
• Penggabungan fungsi pemantauan dalam sistem terpusat yang interaktif
• Pengurangan peringatan palsu untuk berbagai jenis peristiwa dan peringatan
• Pengembangan layanan yang lebih cepat dan pemahaman yang lebih baik tentang dampaknya

Memulai dengan AIOps

Untuk mengadopsi AIOps di seluruh perusahaan, organisasi perlu mengidentifikasi titik nyeri dalam operasi IT yang perlu diperbaiki. Ini akan membantu menyelesaikan kasus bisnis untuk mana AIOps akan diimplementasikan. Sangat penting untuk memahami berbagai jenis solusi AIOps yang tersedia untuk memilih yang optimal untuk bisnis. Solusi yang berfokus pada domain hanya berfungsi dalam beberapa kasus karena mereka dikembangkan khusus untuk satu domain. Di sisi lain, solusi yang tidak bergantung pada domain dapat berfungsi di berbagai domain. Setelah solusi yang diinginkan dipilih, penting untuk merumuskan rencana pelaksanaan dan tata kelola.

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