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

AIOps är en förkortning för Artificiell intelligens för IT-drift, ett begrepp som myntades 2017 av Gartner. AIOps syftar till att använda stora mängder data, avancerade analytiska funktioner och maskinlärning för att förbättra IT-teamens operativa och funktionella arbetsflöden. Dessa plattformar körs på multilagers-teknik och möjliggör samtidig användning av flera datakällor och analytiska verktyg.

De applikationsmiljöer som finns i stora företag producerar enorma mängder data och logginformation. Denna ökande komplexitet av inkommande data och den hybrida naturen av tjänster och applikationer belastar IT-driften avsevärt. Följaktligen använder allt fler företag AIOps än någonsin. Målet är att automatisera IT-driften, identifiera mönster på ett intelligent sätt, förbättra vanliga processer och uppgifter och lösa IT-problem. AIOps kombinerar tjänstehantering, prestandahantering och automatisering för att uppnå kontinuerliga insikter och förbättringar.

Implementering av AIOps

AIOps-lösningar möjliggör ett centraliserat system för interaktion mellan olika IT-funktioner för att optimera driften. De har en standardiserad metod som liknar den mänskliga kognitiva funktionen. Nedan följer det stegvisa förfarandet för implementering av AIOps:

• Gå igenom stora mängder data i en modern IT-miljö och välj endast relevant information med hjälp av fördefinierade filter- och prioriteringstekniker.
• Utför en grundlig korrelationsanalys av data för att upptäcka underliggande mönster, beroenden och relationer inom data genom att intelligent minska bruset från den.
• Samla data i olika kluster och grupper för att förbereda dem för avancerad analys.
• Undersök rotorsakerna till olika trender och händelser och lära känna fokusområdena för den operativa informationen för inferensändamål.
• Underlätta samarbete mellan tvärfunktionella IT-team och eskalera meddelanden till relevanta operatörer i händelse av vissa händelser eller problem.
• Automatisera lösning och avhjälpande utan mänskligt ingripande.

AIOps nyckelfunktioner

Några av de viktigaste funktionerna är följande:

Bullerreducering

Buller, dvs. larm och varningar, plågar IT-team varje timme. AIOps minskar bullret intelligent genom att identifiera rotproblem och ge lösningar med hög hastighet. Detta minskar i sin tur den genomsnittliga tiden för att svara och reparera (MTTR).

Händelsekorrelation

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

Samordning av koordination

AIOps-plattformar strömlinjeformar friktionsfri samordning mellan ITOps, DevOps, Säkerhet, SRE och styrningsteam. Det tillhandahåller lämplig analys och övervakningsdata till varje funktion för att påskynda samarbete mellan team inom företaget.

Automatisering

Dessa lösningar automatiserar rutinprotokoll som t.ex. bearbetning av mindre systemvarningar, uppfyllande av användarbegäranden eller tilldelning av IT-resurser till team. De är också kapabla att automatisera incidentresponser och rättelser. Detta påskyndar IT-driften och möjliggör snabbare och mer effektivt arbetsflödesdelning.

Avhjälpande och lösning

Genom att utföra kraftfull rotorsaksanalys kan AIOps felsöka problem i stor skala och automatisera lösningar för återkommande anomala incidenter och beteenden.

AIOps användningsfall

AIOps-system utnyttjar stora mängder data, prediktiv modellering och avancerad analys för att motverka vanliga användningsfall som:

Proaktiv anomaliupptäckt

Genom analys av historiska stora mängder data identifierar AIOps anomala datapunkter. Detta möjliggör för IT-team att känna igen avvikelser från normala beteenden lätt och förhindra dyra problem som dataintrång eller arkitekturhaverier.

Rotorsaksanalys

AIOps hjälper till att exakt diagnostisera rotorsakerna till problem och avhjälpa dem med lämpliga lösningar. Detta kan hjälpa IT-team genom att avlasta dem från arbetsbördan att spåra de grundläggande symtomen på dessa problem. AIOps-plattformar ställer också in säkerhetsprotokoll för att skydda mot framtida problem.

Prestandaövervakning

AIOps används också som ett verktyg för att övervaka hela nätverksinfrastrukturen. Det övervakar hälsan och prestandan för varje komponent; sändande faktorer som tillgänglighet, svarstider och användbarhet.

Prediktiv analys

Förutom att upptäcka operativa problem i tid använder det också avancerade maskinlärningsmodeller för att göra förutsägelser om potentiella framtida problem.

Molnmigration

I fall där företag antar en hybridmolnmodell ger AIOps utmärkt insyn i beroenden och ökar driftseffektiviteten. Det hjälper också till att tämja molnspridning (okontrollerade molninstanser), vilket förhindrar onödiga overheadkostnader.

AIOps fördelar

Fördelarna för företagen är obegränsade och sträcker sig från förbättring av anställdas produktivitet till en direkt minskning av funktionella kostnader. Andra fördelar som AIOps-lösningar erbjuder organisationer är:

• Ökad tillgänglighet och tillförlitlighet för IT-system
• Bättre tekniskt samarbete mellan olika IT-funktioner
• Tidskritisk lösning och prediktiv hantering av potentiella problem
• Snabbare digital transformation genom att hjälpa till med molnmigration och säkerhet
• Sammanfogning av övervakningsfunktioner i ett interaktivt, centraliserat system
• Minskning av falska larm för olika typer av händelser och varningar
• Snabbare utveckling av tjänster och bättre samstämmighet i förståelsen av deras påverkan

Att komma igång med AIOps

För att anta AIOps i hela företaget måste en organisation identifiera smärtstillande punkter i sin IT-drift som behöver förbättras. Detta hjälper till att fastställa ett affärsfall för vilket AIOps kommer att implementeras. Det är viktigt att förstå de olika typerna av AIOps-lösningar som finns tillgängliga för att välja den optimala för företaget. Domänspecifika lösningar fungerar endast i vissa användningsfall eftersom de är specifikt utvecklade för en enda domän. Å andra sidan kan domänagnostiska lösningar fungera över olika domäner. När den föredragna lösningen har valts är det viktigt att formulera en implementerings- och styrningsplan.

Om du vill lära dig mer om AIOps och andra AI-teknologier, kolla in relevanta blogginlägg på unite.ai för att utöka din kunskap om detta område.