AIOps ແມ່ນຫຍັງ? (ປັນຍາທຽມສໍາລັບການປະຕິບັດງານ IT)

AIOps ເປັນຮູບແບບສັ້ນຂອງປັນຍາທຽມສໍາລັບການດໍາເນີນການ IT, ເປັນຄໍາສັບທີ່ສ້າງຂື້ນໃນປີ 2017 ໂດຍ Gartner. AIOps ຫມາຍເຖິງການໃຊ້ຂໍ້ມູນໃຫຍ່, ຄວາມສາມາດໃນການວິເຄາະແບບພິເສດ, ແລະການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກເພື່ອເພີ່ມປະສິດທິພາບການເຮັດວຽກແລະການເຮັດວຽກຂອງທີມງານ IT. ແພລະຕະຟອມເຫຼົ່ານີ້ດໍາເນີນຢູ່ໃນເຕັກໂນໂລຢີຫຼາຍຊັ້ນແລະເປີດໃຊ້ວຽກພ້ອມໆກັນຂອງແຫຼ່ງຂໍ້ມູນແລະເຄື່ອງມືການວິເຄາະຫຼາຍ.

ສະພາບແວດລ້ອມຄໍາຮ້ອງສະຫມັກໃນບໍລິສັດວິສາຫະກິດຂະຫນາດໃຫຍ່ຜະລິດຂໍ້ມູນຈໍານວນຫລາຍແລະຂໍ້ມູນບັນທຶກ. ຄວາມຊັບຊ້ອນທີ່ເພີ່ມຂຶ້ນຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງຂອງຂໍ້ມູນຂາເຂົ້າ ແລະລັກສະນະປະສົມຂອງການບໍລິການ ແລະແອັບພລິເຄຊັນເຮັດໃຫ້ການດຳເນີນງານທາງດ້ານໄອທີມີຄວາມເຄັ່ງຕຶງຫຼາຍສົມຄວນ. ຫຼັງຈາກນັ້ນ, ປະຈຸບັນ, ບໍລິສັດເພີ່ມເຕີມກໍາລັງຈ້າງ AIOps ຫຼາຍກ່ວາເກົ່າ. ເປົ້າໝາຍແມ່ນເພື່ອເຮັດໃຫ້ການດຳເນີນງານທາງດ້ານໄອທີອັດຕະໂນມັດ, ກຳນົດຮູບແບບຢ່າງສະຫຼາດ, ຂະຫຍາຍຂະບວນການ ແລະໜ້າວຽກທົ່ວໄປ ແລະແກ້ໄຂບັນຫາ IT. AIOps ນໍາເອົາການຄຸ້ມຄອງການບໍລິການ, ການຄຸ້ມຄອງການປະຕິບັດແລະອັດຕະໂນມັດຮ່ວມກັນເພື່ອຮັບຮູ້ຄວາມເຂົ້າໃຈແລະການປັບປຸງຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງ.

ການປະຕິບັດ AIOps

ໂຊລູຊັ່ນ AIOps ອະນຸຍາດໃຫ້ມີລະບົບການຕິດຕໍ່ພົວພັນສູນກາງລະຫວ່າງຫນ້າທີ່ IT ທີ່ແຕກຕ່າງກັນເພື່ອເພີ່ມປະສິດທິພາບການປະຕິບັດງານ. ພວກເຂົາເຈົ້າມີວິທີການມາດຕະຖານທີ່ຄ້າຍຄືກັນກັບຫນ້າທີ່ມັນສະຫມອງຂອງມະນຸດ. ລາຍຊື່ຂ້າງລຸ່ມນີ້ແມ່ນຂັ້ນຕອນໂດຍຂັ້ນຕອນຂອງການປະຕິບັດ AIOps:

• Comb ຜ່ານປະລິມານຂະຫນາດໃຫຍ່ຂອງຂໍ້ມູນໃນສະພາບແວດລ້ອມ IT ທີ່ທັນສະໄຫມແລະເລືອກເອົາພຽງແຕ່ຂໍ້ມູນທີ່ກ່ຽວຂ້ອງໂດຍຜ່ານບາງເຕັກນິກການກັ່ນຕອງແລະຈັດລໍາດັບຄວາມສໍາຄັນ.
• ປະຕິບັດການວິເຄາະຄວາມກ່ຽວຂ້ອງຢ່າງລະອຽດຂອງຂໍ້ມູນເພື່ອຄົ້ນພົບຮູບແບບ, ຄວາມເພິ່ງພາອາໄສ, ແລະການພົວພັນພາຍໃນຂໍ້ມູນໂດຍການຫຼຸດຜ່ອນສິ່ງລົບກວນຈາກມັນຢ່າງສະຫຼາດ.
• ຮວບຮວມຂໍ້ມູນເປັນກຸ່ມ ແລະກຸ່ມຕ່າງໆເພື່ອກະກຽມມັນສໍາລັບການວິເຄາະຂັ້ນສູງ.
• ສືບສວນສາເຫດຂອງແນວໂນ້ມ ແລະເຫດການທີ່ແຕກຕ່າງກັນ ແລະຮຽນຮູ້ຈຸດປະສານງານຂອງຂໍ້ມູນການດໍາເນີນງານເພື່ອຈຸດປະສົງ inference.
• ອໍານວຍຄວາມສະດວກໃນການຮ່ວມມືລະຫວ່າງທີມງານ IT ຂ້າມລະບົບ ແລະສົ່ງແຈ້ງການໃຫ້ຜູ້ປະຕິບັດງານທີ່ກ່ຽວຂ້ອງໃນກໍລະນີທີ່ມີເຫດການ ຫຼືບັນຫາບາງຢ່າງ.
• ການແກ້ໄຂອັດຕະໂນມັດແລະການແກ້ໄຂໂດຍບໍ່ຈໍາເປັນຕ້ອງມີການແຊກແຊງໃດໆຈາກມະນຸດ.

ຄວາມສາມາດຫຼັກຂອງ AIOps

ບາງຄວາມສາມາດທີ່ສຳຄັນມີດັ່ງນີ້:

ການກຳຈັດສິ່ງລົບກວນ

ສິ່ງລົບກວນ, ເຊັ່ນ: ໂມງປຸກແລະການແຈ້ງເຕືອນ, plague ທີມງານ IT ໃນແຕ່ລະຊົ່ວໂມງ. AIOps ອັດສະລິຍະຫຼຸດຜ່ອນສິ່ງລົບກວນໂດຍການກໍານົດບັນຫາຂອງຮາກແລະໃຫ້ການແກ້ໄຂດ້ວຍຄວາມໄວສູງ. ນີ້, ໃນທາງກັບກັນ, ຫຼຸດລົງເວລາສະເລ່ຍເພື່ອຕອບສະຫນອງແລະການສ້ອມແປງ (MTTR).

ການພົວພັນກັບເຫດການ

AIOps ສຳຫຼວດຂໍ້ມູນພື້ນຖານເພື່ອຊອກຫາຮູບແບບ ແລະການພົວພັນທີ່ສຳຄັນໂດຍໃຊ້ການວິເຄາະຄວາມສຳພັນ. ມັນໃຊ້ປັດໃຈຕ່າງໆເຊັ່ນເວລາ, topology, ແລະຂໍ້ຄວາມຂອງບັນທຶກຂໍ້ມູນ. ມັນວິເຄາະແລະປະມວນຜົນການແຈ້ງເຕືອນເຫດການແລະສະກັດຄວາມເຂົ້າໃຈທີ່ສໍາຄັນຈາກພວກມັນເຊິ່ງສາມາດຊ່ວຍໃນການກໍານົດເຫດການໃນອະນາຄົດ.

ການປະສານງານທີ່ດີຂຶ້ນ

ແພລດຟອມ AIOps ປັບປຸງການປະສານງານທີ່ບໍ່ມີການຂັດຂືນລະຫວ່າງ ITOps, DevOps, ຄວາມປອດໄພ, SRE, ແລະທີມງານຄຸ້ມຄອງ. ມັນສະຫນອງຂໍ້ມູນການວິເຄາະແລະການຕິດຕາມທີ່ເຫມາະສົມກັບແຕ່ລະຫນ້າທີ່ເພື່ອເລັ່ງການຮ່ວມມືລະຫວ່າງທີມງານພາຍໃນບໍລິສັດ.

ອັດຕະໂນມັດ

ວິທີແກ້ໄຂເຫຼົ່ານີ້ເຮັດໃຫ້ໂປຣໂຕຄອນປົກກະຕິເຊັ່ນການປະມວນຜົນການແຈ້ງເຕືອນລະບົບເລັກນ້ອຍ, ການຕອບສະໜອງການຮ້ອງຂໍຂອງຜູ້ໃຊ້, ຫຼືການຈັດສັນຊັບພະຍາກອນ IT ໃຫ້ກັບທີມງານ. ພວກເຂົາຍັງສາມາດຕອບໂຕ້ເຫດການອັດຕະໂນມັດແລະການແກ້ໄຂ. ອັນນີ້ຊ່ວຍເລັ່ງການດຳເນີນງານທາງດ້ານໄອທີ ແລະຊ່ວຍໃຫ້ການແບ່ງປັນຂະບວນການເຮັດວຽກໄວຂຶ້ນ ແລະມີປະສິດທິພາບຫຼາຍຂຶ້ນ.

ການແກ້ໄຂແລະການແກ້ໄຂ

ໂດຍການດໍາເນີນການວິເຄາະສາເຫດທີ່ມີອໍານາດ, AIOps ສາມາດແກ້ໄຂບັນຫາໃນລະດັບຂະຫນາດແລະອັດຕະໂນມັດການແກ້ໄຂສໍາລັບເຫດການຜິດປົກກະຕິແລະພຶດຕິກໍາທີ່ເກີດຂື້ນ.

ໃຊ້ກໍລະນີຂອງ AIOps

ລະບົບ AIOps ນໍາໃຊ້ຂໍ້ມູນໃຫຍ່, ການສ້າງແບບຈໍາລອງການຄາດເດົາ, ແລະການວິເຄາະຂັ້ນສູງເພື່ອຕ້ານບາງກໍລະນີການນໍາໃຊ້ທີ່ນິຍົມເຊັ່ນ:

ການກວດຫາຄວາມຜິດປົກກະຕິແບບເຄື່ອນໄຫວ

ຜ່ານການວິເຄາະຂໍ້ມູນໃຫຍ່ທາງປະຫວັດສາດ, AIOps ກໍານົດຈຸດຂໍ້ມູນທີ່ຜິດປົກກະຕິ. ອັນນີ້ເຮັດໃຫ້ທີມ IT ສາມາດຮັບຮູ້ການບ່ຽງເບນຈາກພຶດຕິກໍາປົກກະຕິໄດ້ຢ່າງງ່າຍດາຍ ແລະ ປ້ອງກັນບັນຫາທີ່ມີຄ່າໃຊ້ຈ່າຍຫຼາຍ ເຊັ່ນ: ການລະເມີດຂໍ້ມູນ ຫຼື ການແຕກແຍກທາງສະຖາປັດຕະຍະກຳ.

ການວິເຄາະສາເຫດຂອງຮາກ

AIOps ຊ່ວຍເຫຼືອໃນການວິນິດໄສຢ່າງຖືກຕ້ອງກ່ຽວກັບສາເຫດຂອງບັນຫາ ແລະການແກ້ໄຂໃຫ້ເຂົາເຈົ້າມີການແກ້ໄຂທີ່ພຽງພໍ. ອັນນີ້ສາມາດຊ່ວຍທີມໄອທີໄດ້, ໂດຍການບັນເທົາຄວາມໜັກໜ່ວງຂອງວຽກງານໃນການຕິດຕາມອາການຫຼັກຂອງບັນຫາເຫຼົ່ານີ້. ແພລະຕະຟອມ AIOps ຍັງຕັ້ງໂປໂຕຄອນຄວາມປອດໄພເພື່ອປ້ອງກັນບັນຫາໃນອະນາຄົດ.

ການກວດສອບການປະຕິບັດ

AIOps ຍັງຖືກໃຊ້ເປັນເຄື່ອງມືໃນການຕິດຕາມໂຄງສ້າງເຄືອຂ່າຍທັງໝົດ. ມັນຕິດຕາມກວດກາສຸຂະພາບແລະການປະຕິບັດຂອງທຸກໆອົງປະກອບ; ປັດໄຈການອອກອາກາດເຊັ່ນ: ເວລາຫວ່າງ, ເວລາຕອບສະໜອງ ແລະ ການນຳໃຊ້.

ການວິເຄາະການຄາດເດົາ

ນອກເຫນືອຈາກການກວດພົບບັນຫາການດໍາເນີນງານໃນໄວ, ມັນຍັງໃຊ້ຕົວແບບການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກຂັ້ນສູງເພື່ອເຮັດໃຫ້ການຄາດຄະເນກ່ຽວກັບບັນຫາທີ່ອາດຈະເກີດຂຶ້ນໃນອະນາຄົດ.

Cloud Migration

ໃນກໍລະນີທີ່ບໍລິສັດໄດ້ຮັບຮອງເອົາແບບຈໍາລອງຟັງແບບປະສົມ, AIOps ໃຫ້ການເບິ່ງເຫັນທີ່ດີເລີດເຂົ້າໄປໃນຕົວເຊື່ອມຕໍ່ກັນແລະເພີ່ມປະສິດທິພາບການດໍາເນີນງານ. ມັນຍັງຊ່ວຍໃນການຮັກສາການແຜ່ກະຈາຍຂອງຄລາວ (ຕົວຢ່າງເມຄທີ່ບໍ່ສາມາດຄວບຄຸມໄດ້), ດັ່ງນັ້ນຈຶ່ງປ້ອງກັນການ overhead ທີ່ບໍ່ຈໍາເປັນ.

ຜົນປະໂຫຍດຂອງ AIOps

ຜົນປະໂຫຍດຕໍ່ທຸລະກິດແມ່ນບໍ່ມີຂອບເຂດ, ແລະພວກເຂົາຕັ້ງແຕ່ການປັບປຸງການຜະລິດຂອງພະນັກງານໄປສູ່ການຫຼຸດຜ່ອນຄ່າໃຊ້ຈ່າຍໃນການເຮັດວຽກໂດຍກົງ. ປະໂຫຍດອື່ນໆທີ່ AIOps ສະເຫນີໃຫ້ອົງການຈັດຕັ້ງແມ່ນ:

• ປັບປຸງຄວາມພ້ອມ ແລະ ຄວາມໜ້າເຊື່ອຖືຂອງລະບົບໄອທີ
• ການຮ່ວມມືດ້ານວິຊາການທີ່ດີກວ່າລະຫວ່າງຫນ້າທີ່ IT ທີ່ແຕກຕ່າງກັນ
• ການ​ແກ້​ໄຂ​ທີ່​ລະ​ອຽດ​ອ່ອນ​ທີ່​ໃຊ້​ເວ​ລາ​ແລະ​ການ​ຄຸ້ມ​ຄອງ​ການ​ຄາດ​ຄະ​ເນ​ຂອງ​ບັນ​ຫາ​ທີ່​ເປັນ​ໄປ​ໄດ້​
• ການຫັນປ່ຽນແບບດິຈິຕອລໄວຂຶ້ນໂດຍການຊ່ວຍໃນການເຄື່ອນຍ້າຍຄລາວ ແລະຄວາມປອດໄພ
• ການລວບລວມຫນ້າທີ່ຕິດຕາມໃນລະບົບການໂຕ້ຕອບ, ເປັນສູນກາງ
• ການຫຼຸດຜ່ອນການເຕືອນໄພທີ່ບໍ່ຖືກຕ້ອງສໍາລັບປະເພດຕ່າງໆຂອງເຫດການແລະການແຈ້ງເຕືອນ
• ການພັດທະນາໄວຂຶ້ນຂອງການບໍລິການແລະການສອດຄ່ອງທີ່ດີກວ່າໃນການເຂົ້າໃຈຜົນກະທົບຂອງເຂົາເຈົ້າ

ການເລີ່ມຕົ້ນດ້ວຍ AIOps

ສໍາລັບການຮັບຮອງເອົາ AIOps ໃນທົ່ວບໍລິສັດ, ອົງການຈັດຕັ້ງຈໍາເປັນຕ້ອງກໍານົດຈຸດເຈັບປວດໃນການດໍາເນີນງານ IT ຂອງຕົນທີ່ຕ້ອງໄດ້ຮັບການປັບປຸງ. ນີ້ຈະຊ່ວຍສະຫຼຸບກໍລະນີທຸລະກິດທີ່ AIOps ຈະຖືກປະຕິບັດ. ມັນເປັນສິ່ງ ຈຳ ເປັນທີ່ຈະຕ້ອງເຂົ້າໃຈວິທີແກ້ໄຂ AIOps ປະເພດຕ່າງໆທີ່ມີຢູ່ເພື່ອເລືອກອັນທີ່ ເໝາະ ສົມທີ່ສຸດ ສຳ ລັບທຸລະກິດ. ການແກ້ໄຂໂດເມນເປັນສູນກາງພຽງແຕ່ເຮັດວຽກໃນບາງກໍລະນີທີ່ໃຊ້ເພາະວ່າພວກມັນຖືກພັດທະນາໂດຍສະເພາະສໍາລັບໂດເມນດຽວ. ໃນທາງກົງກັນຂ້າມ, ການແກ້ໄຂໂດເມນ - agnostic ສາມາດເຮັດວຽກໃນທົ່ວໂດເມນທີ່ແຕກຕ່າງກັນ. ເມື່ອວິທີການແກ້ໄຂທີ່ມັກຖືກເລືອກແລ້ວ, ມັນເປັນສິ່ງ ສຳ ຄັນທີ່ຈະສ້າງແຜນຜັງແລະການຄຸ້ມຄອງ.

ຖ້າທ່ານຕ້ອງການຮຽນຮູ້ເພີ່ມເຕີມກ່ຽວກັບ AIOps ແລະເຕັກໂນໂລຢີ AI ອື່ນໆ, ກວດເບິ່ງ blog ທີ່ກ່ຽວຂ້ອງທີ່ unite.ai ເພື່ອຂະຫຍາຍຄວາມຮູ້ຂອງທ່ານກ່ຽວກັບໂດເມນນີ້.