Hva er AIOps? (Kunstig intelligens for IT-drift)

AIOps er en forkortelse for Kunstig intelligens for IT-drift, et begrep som ble myntet i 2017 av Gartner. AIOps viser til å bruke store mengder data, avanserte analytiske funksjoner og maskinlæring til å forbedre de operative og funksjonelle arbeidsflytene til IT-team. Disse plattformene kjører på flerskiktete teknologi og muliggjør samtidig bruk av flere datakilder og analytiske verktøy.

De applikasjonsmiljøer i store bedrifter produserer enorme mengder data og logginformasjon. Den stadig økende kompleksiteten i innkommende data og den hybride naturen til tjenester og applikasjoner legger betydelig press på IT-drift. Derfor setter flere og flere bedrifter i gang AIOps enn noen gang før. Målet er å automatisere IT-drift, intelligent identifisere mønster, forbedre vanlige prosesser og oppgaver og løse IT-problemer. AIOps bringer sammen tjenestestyring, ytelsesstyring og automatisering for å realisere kontinuerlige innsikter og forbedring.

Implementering av AIOps

AIOps-løsninger tillater et sentralisert system for interaksjon mellom ulike IT-funksjoner for å optimalisere drift. De har en standardisert tilnærming som ligner på menneskelig kognitiv funksjon. Listen under viser den steg-for-steg-prosessen for implementering av AIOps:

• Gå gjennom enorme mengder data i et moderne IT-miljø og velg kun relevant informasjon gjennom noen forhåndsbestemte filter- og prioriteringsteknikker.
• Utfør en grundig korrelasjonsanalyse av dataene for å oppdage innebygde mønster, avhengigheter og relasjoner innenfor dataene ved å intelligent reducere støy fra dem.
• Samle dataene inn i ulike kluster og grupper for å gjøre dem klar for avansert analyse.
• Undersøk årsakene til ulike trender og hendelser og lær fokuspunktene for den operative informasjonen for slutting-formål.
• Fasiliteter samarbeid mellom tverrfunksjonelle IT-team og eskalerer varslinger til relevante operatører i tilfelle av bestemte hendelser eller problemer.
• Automatiser løsning og retting uten å trenge noen menneskelig inngripen.

Nøkkelkapasiteter i AIOps

Noen av de nøkkelkapasitetene er som følger:

Støyreduksjon

Støy, dvs. alarmer og varslinger, plager IT-team på timebasis. AIOps reducerer intelligent støy ved å identifisere rotproblemer og gi løsninger med høy hastighet. Dette senker igjen gjennomsnittlig tid til å reagere og reparere (MTTR).

Hendelseskorrerasjon

AIOps utforsker de underliggende dataene for å finne viktige mønster og relasjoner ved hjelp av korrelasjonsanalyse. Den bruker faktorer som tid, topologi og tekst i dataloggene. Den analyserer og prosesserer hendelsesvarslinger og trekker ut kritiske innsikter fra dem som kan hjelpe med å identifisere fremtidige hendelser.

Koordineringsstrømlinje

AIOps-plattformene strømlinjeformer friksjonsfri koordinering mellom ITOps, DevOps, Sikkerhet, SRE og styringsteam. Den gir passende analytiske og overvåkingsdata til hver funksjon for å akselerere samarbeid mellom teamene i bedriften.

Automatisering

Disse løsningene automatiserer rutinemessige protokoller som prosessering av mindre systemvarslinger, oppfylling av brukerforespørsler eller tildeling av IT-ressurser til team. De er også i stand til å automatisere hendelsesresponser og rettinger. Dette akselerer IT-drift og muliggjør raskere og mer effektivt arbeidsflyt-delingsarbeid.

Retting og løsning

Ved å utføre kraftig rotårsaksanalyse, er AIOps i stand til å feilsøke problemer i stor skala og automatisere løsninger for gjentakende anomale hendelser og atferd.

Bruksområder for AIOps

AIOps-systemer utnytter store data, prediktiv modellering og avansert analyse for å motvirke noen populære bruksområder som:

Proaktiv anomali-deteksjon

Gjennom analyse av historiske store data, identifiserer AIOps anomale datapunkter. Dette tillater IT-team å gjenkjenne avvik fra normale atferd lett og forhindre dyre problemer som datalekkasjer eller arkitektoniske brudd.

Rotårsaksanalyse

AIOps hjelper med å nøyaktig diagnostisere årsakene til problemer og rette dem med passende løsninger. Dette kan hjelpe IT-team ved å lettet arbeidsbyrden med å spore de grunnleggende symptomene på disse problemene. AIOps-plattformene setter også opp sikkerhetsprotokoller for å beskytte mot fremtidige problemer.

Ytelsesovervåking

AIOps brukes også som et verktøy for å overvåke hele nettverksinfrastrukturen. Den overvåker helsen og ytelsen til hver komponent; sender faktorer som tilgjengelighet, responstid og bruksmulighet.

Prediktiv analyse

Foruten å detektere operative problemer tidlig, bruker den også avanserte maskinlæringsmodeller for å gjøre forutsigelser om potensielle fremtidige problemer.

Skytjenestemigrering

I tilfeller hvor bedrifter adopterer en hybrid skytjenestemodell, gir AIOps utmerket innsikt i interavhengigheter og øker operativ effektivitet. Den hjelper også med å temme skytjenestespredning (ukontrollerte skytjenesteanalyser), og forebygger dermed unødvendige overhoder.

Fordelene med AIOps

Fordelene for bedriftene er ubegrensede, og de strekker seg fra forbedring av ansattproduktivitet til en direkte reduksjon i funksjonelle kostnader. Andre fordeler som AIOps-løsningene tilbyr organisasjonene, er:

• Forbedret tilgjengelighet og pålitelighet av IT-systemer
• Better teknisk samarbeid mellom ulike IT-funksjoner
• Tidssensitive løsninger og prediktiv styring av potensielle problemer
• Raskere digital transformasjon ved å hjelpe med skytjenestemigrering og sikkerhet
• Samling av overvåkingsfunksjoner i et interaktivt, sentralisert system
• Reduksjon i falske alarmer for ulike typer hendelser og varslinger
• Raskere utvikling av tjenester og bedre sammenheng i forståelse av deres innvirkning

Komme i gang med AIOps

For å innføre AIOps på tvers av bedriften, må en organisasjon identifisere smertepunkter i IT-driften som må forbedres. Dette vil hjelpe med å finalisere en forretningscase for hvilken AIOps skal implementeres. Det er viktig å forstå de ulike typene AIOps-løsninger som er tilgjengelige for å velge den optimale for bedriften. Domænespesifikke løsninger fungerer bare i noen bruksområder fordi de er spesifikt utviklet for ett enkelt domæne. På den andre siden kan domæne-agnostiske løsninger fungere på tvers av ulike domæner. Når den foretrukne løsningen er valgt, er det viktig å formulere en plan for implementering og styring.

Hvis du ønsker å lære mer om AIOps og andre AI-teknologier, kan du se på relevante blogginnlegg på unite.ai for å utvide din kunnskap om dette domænet.