Wat is AIOps? (kunstmatige intelligentie voor IT-operaties)

AIOps is een afkorting voor Artificial Intelligence for IT Operations, een term die in 2017 is bedacht door Gartner. AIOps verwijst naar het gebruik van big data, geavanceerde analysemogelijkheden en machine learning om de operationele en functionele workflows van IT-teams te verbeteren. Deze platforms draaien op meerlaagse technologie en maken het gelijktijdige gebruik van verschillende databronnen en analytische tools mogelijk.

De applicatie-omgevingen in grootschalige ondernemingen produceren enorme hoeveelheden data en logging-informatie. Deze steeds toenemende complexiteit van inkomende gegevens en het hybride karakter van services en applicaties legt een aanzienlijke druk op IT-activiteiten. Vervolgens maken nu meer bedrijven gebruik van AIOps dan ooit. Het doel is om IT-activiteiten te automatiseren, op intelligente wijze patronen te identificeren, gemeenschappelijke processen en taken uit te breiden en IT-problemen op te lossen. AIOps brengt service management, performance management en automatisering samen om continu inzicht en verbetering te realiseren.

AIOps implementeren

AIOps-oplossingen maken een gecentraliseerd systeem van interactie tussen verschillende IT-functies mogelijk om de bedrijfsvoering te optimaliseren. Ze hebben een gestandaardiseerde aanpak die vergelijkbaar is met de menselijke cognitieve functie. Hieronder vindt u het stapsgewijze proces voor het implementeren van AIOps:

• Doorzoek enorme hoeveelheden gegevens in een moderne IT-omgeving en selecteer alleen de relevante informatie via een aantal vooraf bepaalde filter- en prioriteringstechnieken.
• Voer een grondige correlatieanalyse uit van de gegevens om inherente patronen, afhankelijkheden en relaties binnen de gegevens te ontdekken door ruis op intelligente wijze te verminderen.
• Voeg de gegevens samen in verschillende clusters en groeperingen om ze voor te bereiden op geavanceerde analyses.
• Onderzoek de grondoorzaken van verschillende trends en gebeurtenissen en leer de aandachtspunten van de operationele informatie voor inferentiedoeleinden.
• Vergemakkelijk de samenwerking tussen cross-functionele IT-teams en escaleer meldingen naar de relevante operators in het geval van bepaalde gebeurtenissen of problemen.
• Automatiseer oplossing en herstel zonder menselijke tussenkomst.

Belangrijkste mogelijkheden van AIOps

Enkele van de belangrijkste mogelijkheden zijn als volgt:

Geluids verwijdering

Lawaai, dat wil zeggen alarmen en waarschuwingen, plaagt IT-teams elk uur. AIOps vermindert op intelligente wijze ruis door rootproblemen te identificeren en snel oplossingen te bieden. Dit verlaagt op zijn beurt de gemiddelde tijd om te reageren en te repareren (MTTR).

Evenementcorrelatie

AIOps verkent de onderliggende gegevens om belangrijke patronen en relaties te vinden met behulp van correlatieanalyse. Het gebruikt factoren zoals tijd, topologie en tekst van de datalogs. Het analyseert en verwerkt incidentwaarschuwingen en haalt er cruciale inzichten uit die kunnen helpen bij het identificeren van toekomstige incidenten.

Coördinatie stroomlijnen

AIOps-platforms stroomlijnen de soepele coördinatie tussen ITOps-, DevOps-, Security-, SRE- en governance-teams. Het biedt passende analyse- en monitoringgegevens voor elke functie om de samenwerking tussen teams binnen het bedrijf te versnellen.

Automatisering

Deze oplossingen automatiseren routineprotocollen, zoals het verwerken van kleine systeemwaarschuwingen, het voldoen aan verzoeken van gebruikers of het toewijzen van IT-middelen aan teams. Ze zijn ook in staat tot geautomatiseerde reacties op incidenten en rectificaties. Dit versnelt de IT-activiteiten en maakt sneller en effectiever delen van workflows mogelijk.

Herstel en resolutie

Door een krachtige analyse van de hoofdoorzaak uit te voeren, is AIOps in staat problemen op grote schaal op te lossen en oplossingen voor terugkerende afwijkende incidenten en gedragingen te automatiseren.

Gebruik Cases van AIOps

AIOps-systemen maken gebruik van big data, voorspellende modellering en geavanceerde analyses om enkele populaire use-cases tegen te gaan, zoals:

Proactieve anomaliedetectie

Door analyse van historische big data, identificeert AIOps afwijkende datapunten. Hierdoor kunnen IT-teams gemakkelijk afwijkingen van normaal gedrag herkennen en kostbare problemen zoals datalekken of architecturale breuken voorkomen.

Root Cause Analysis

AIOps helpen bij het nauwkeurig diagnosticeren van de hoofdoorzaken van problemen en het verhelpen ervan met adequate oplossingen. Dit kan IT-teams helpen door hen te ontlasten van de werklast van het opsporen van de kernsymptomen van deze problemen. AIOps-platforms stellen ook veiligheidsprotocollen op om zich te beschermen tegen toekomstige problemen.

Prestatie monitoring

AIOps wordt ook gebruikt als tool om de volledige netwerkinfrastructuur te monitoren. Het bewaakt de gezondheid en prestaties van elk onderdeel; uitzendingsfactoren zoals beschikbaarheid, responstijden en bruikbaarheid.

Predictive Analytics

Naast het vroegtijdig detecteren van operationele problemen, maakt het ook gebruik van geavanceerde machine learning-modellen om voorspellingen te doen over mogelijke toekomstige problemen.

Cloud Migration

In gevallen waarin bedrijven een hybride cloudmodel gebruiken, geeft AIOps uitstekend inzicht in de onderlinge afhankelijkheden en verhoogt het de operationele efficiëntie. Het helpt ook bij het temmen van wildgroei in de cloud (ongecontroleerde cloudinstanties), waardoor onnodige overhead wordt voorkomen.

Voordelen van AIOps

De voordelen voor bedrijven zijn grenzeloos en variëren van een verbetering van de productiviteit van werknemers tot een directe verlaging van de functionele kosten. Andere voordelen die AIOps-oplossingen bieden aan organisaties zijn:

• Verbeterde beschikbaarheid en betrouwbaarheid van IT-systemen
• Betere technische samenwerking tussen verschillende IT-functies
• Tijdgevoelige oplossing en voorspellend beheer van potentiële problemen
• Snellere digitale transformatie door te helpen met cloudmigratie en beveiliging
• Aggregatie van monitoringfuncties in een interactief, gecentraliseerd systeem
• Vermindering van valse alarmen voor verschillende soorten gebeurtenissen en waarschuwingen
• Snellere ontwikkeling van services en betere afstemming bij het begrijpen van hun impact

Aan de slag met AIOps

Voor de acceptatie van AIOps in het hele bedrijf moet een organisatie pijnpunten in haar IT-activiteiten identificeren die moeten worden verbeterd. Dit zal helpen bij het afronden van een businesscase waarvoor AIOps zal worden geïmplementeerd. Het is absoluut noodzakelijk om de verschillende soorten beschikbare AIOps-oplossingen te begrijpen om de optimale oplossing voor het bedrijf te selecteren. Domeingerichte oplossingen werken alleen in sommige use-cases omdat ze specifiek voor één domein zijn ontwikkeld. Aan de andere kant kunnen domein-agnostische oplossingen over verschillende domeinen heen functioneren. Nadat de voorkeursoplossing is geselecteerd, is het belangrijk om een ​​uitrol- en governanceplan op te stellen.

Als je meer wilt weten over AIOps en andere AI-technologieën, bekijk dan de relevante blogs op verenigen.ai om uw kennis van dit domein uit te breiden.