Vad är AIOps? (Artificiell intelligens för IT-drift)

AIOps är en kortform för artificiell intelligens för IT-drift, en term som myntades 2017 av Gartner. AIOps syftar på att använda big data, avancerade analysfunktioner och maskininlärning för att förbättra de operativa och funktionella arbetsflödena för IT-team. Dessa plattformar körs på flerskiktsteknik och möjliggör samtidig användning av flera datakällor och analysverktyg.

Applikationsmiljöerna i storskaliga företagsföretag producerar enorma mängder data och loggningsinformation. Denna ständigt ökande komplexitet av inkommande data och hybridkaraktären hos tjänster och applikationer sätter avsevärd belastning på IT-driften. Därefter har fler företag nu anställt AIO:er än någonsin. Målet är att automatisera IT-drift, intelligent identifiera mönster, utöka vanliga processer och uppgifter och lösa IT-problem. AIOps sammanför tjänstehantering, prestationshantering och automatisering för att realisera kontinuerliga insikter och förbättringar.

Implementering av AIOs

AIOps-lösningar möjliggör ett centraliserat system för interaktion mellan olika IT-funktioner för att optimera verksamheten. De har ett standardiserat tillvägagångssätt som liknar mänsklig kognitiva funktion. Nedan listas steg-för-steg-processen för att implementera AIOps:

• Kamma igenom enorma mängder data i en modern IT-miljö och välj endast relevant information genom några förutbestämda filtrerings- och prioriteringstekniker.
• Genomför en grundlig korrelationsanalys av data för att upptäcka inneboende mönster, beroenden och relationer inom data genom att på ett intelligent sätt reducera bruset från den.
• Aggregera data i olika kluster och grupperingar för att förbereda den för avancerad analys.
• Undersök grundorsakerna till olika trender och händelser och lär dig fokuspunkterna för den operativa informationen för slutledningsändamål.
• Underlätta samarbete mellan tvärfunktionella IT-team och eskalera aviseringar till relevanta operatörer vid vissa händelser eller problem.
• Automatisera upplösning och sanering utan att behöva någon mänsklig inblandning.

Viktiga funktioner hos AIOs

Några av nyckelfunktionerna är följande:

Bullerborttagning

Buller, det vill säga larm och larm, plågar IT-team på timbasis. AIOps reducerar på ett intelligent sätt brus genom att identifiera rotproblem och ge lösningar med hög hastighet. Detta i sin tur sänker medeltiden för att svara och reparera (MTTR).

Händelsekorrelation

AIOps utforskar underliggande data för att hitta viktiga mönster och relationer med hjälp av korrelationsanalys. Den använder faktorer som tid, topologi och text i dataloggarna. Den analyserar och bearbetar incidentvarningar och extraherar viktiga insikter från dem som kan hjälpa till att identifiera framtida incidenter.

Effektivisera samordningen

AIOps-plattformar effektiviserar friktionsfri samordning mellan ITOps, DevOps, Security, SRE och ledningsteam. Den tillhandahåller lämplig analys och övervakningsdata till varje funktion för att påskynda samarbetet mellan team inom företaget.

Automation

Dessa lösningar automatiserar rutinprotokoll som att behandla mindre systemvarningar, uppfylla användarförfrågningar eller allokera IT-resurser till team. De är också kapabla till automatiserade incidentsvar och korrigeringar. Detta påskyndar IT-driften och möjliggör snabbare och effektivare arbetsflödesdelning.

Sanering och upplösning

Genom att utföra kraftfulla grundorsaksanalyser kan AIOps felsöka problem i stor skala och automatisera lösningar för återkommande avvikande incidenter och beteenden.

Användningsfall av AIOs

AIOps-system utnyttjar big data, prediktiv modellering och avancerad analys för att motverka några populära användningsfall som:

Proaktiv anomalidetektering

Genom analys av historisk stordata identifierar AIO:er avvikande datapunkter. Detta gör att IT-team enkelt kan känna igen avvikelser från normala beteenden och förhindra kostsamma problem som dataintrång eller arkitektoniska brott.

Grundorsaksanalys

AIOs hjälper till att noggrant diagnostisera grundorsakerna till problem och åtgärda dem med adekvata lösningar. Detta kan hjälpa IT-team genom att avlasta dem från arbetsbördan med att spåra kärnsymtomen på dessa problem. AIOps-plattformar sätter också upp säkerhetsprotokoll för att skydda mot framtida problem.

Prestandaövervakning

AIOps används också som ett verktyg för att övervaka hela nätverksinfrastrukturen. Den övervakar hälsan och prestanda för varje komponent; sändningsfaktorer som tillgänglighet, svarstider och användbarhet.

Predictive Analytics

Förutom att upptäcka driftsproblem tidigt, använder den också avancerade maskininlärningsmodeller för att göra förutsägelser om potentiella framtida problem.

Cloud Migration

I de fall företag använder en hybridmolnmodell ger AIOps utmärkt insyn i de ömsesidiga beroenden och ökar den operativa effektiviteten. Det hjälper också till att tämja molnutbredning (okontrollerade molninstanser), vilket förhindrar onödiga omkostnader.

Fördelar med AIOs

Fördelarna för företag är obegränsade, och de sträcker sig från förbättring av de anställdas produktivitet till en direkt minskning av funktionskostnaderna. Andra fördelar som AIOps-lösningar erbjuder organisationer är:

• Förbättrad tillgänglighet och tillförlitlighet för IT-system
• Bättre teknisk samverkan mellan olika IT-funktioner
• Tidskänslig lösning och prediktiv hantering av potentiella problem
• Snabbare digital transformation genom att hjälpa till med molnmigrering och säkerhet
• Aggregering av övervakningsfunktioner i ett interaktivt, centraliserat system
• Minskning av falsklarm för olika typer av händelser och larm
• Snabbare utveckling av tjänster och bättre anpassning för att förstå deras inverkan

Komma igång med AIOs

För att kunna införa AIO:er i hela företaget måste en organisation identifiera smärtpunkter i sin IT-verksamhet som behöver förbättras. Detta kommer att hjälpa till att slutföra ett affärscase för vilket AIOs kommer att implementeras. Det är absolut nödvändigt att förstå de olika typerna av AIOps-lösningar som finns tillgängliga för att välja den optimala för verksamheten. Domäncentrerade lösningar fungerar bara i vissa användningsfall eftersom de är speciellt utvecklade för en enskild domän. Å andra sidan kan domänagnostiska lösningar fungera över olika domäner. När den föredragna lösningen har valts är det viktigt att formulera en utbyggnads- och styrningsplan.

Om du vill lära dig mer om AIOps och andra AI-tekniker, kolla in de relevanta bloggarna på förena.ai för att utöka din kunskap om denna domän.