Vượt Qua Tự Động Hóa: AI Đang Thay Đổi Gì Trong Hoạt Động CNTT

Giảm Tiếng Ồn Trong Giám Sát

Một trong những lĩnh vực mà chúng tôi đã thấy cải thiện đáng kể là giám sát.

Các môi trường công nghệ lớn tạo ra một lượng đáng kể các cảnh báo, và không phải tất cả đều cần cùng mức độ chú ý. Các cảnh báo trùng lặp, các bất thường tạm thời và các sự kiện có ưu tiên thấp có thể tạo ra tiếng ồn không cần thiết, khiến các đội ngũ khó xác định các vấn đề có ảnh hưởng thực sự đến hoạt động.

Bằng cách tích hợp phát hiện bất thường dựa trên AI và giảm tiếng ồn vào môi trường giám sát của chúng tôi, chúng tôi đã đạt được mức giảm 75% tiếng ồn trong giám sát.

Đối với đội ngũ, điều này có nghĩa là ít thời gian hơn để xử lý các cảnh báo không cần thiết và nhiều thời gian hơn để điều tra các vấn đề cần chú ý. Nó cũng giúp chúng tôi phát hiện các mẫu bất thường sớm hơn và cung cấp cho các kỹ sư thông tin tốt hơn khi họ bắt đầu điều tra một sự cố.

Đây là một lĩnh vực mà AI đặc biệt hữu ích vì nó có thể xử lý nhanh chóng khối lượng lớn thông tin. Nhưng khi một điều bất thường đã được xác định, việc hiểu nguyên nhân và tác động tiềm năng vẫn thường đòi hỏi một người am hiểu môi trường.

Cải Thiện Các Hoạt Động CNTT Thông Thường

Chúng tôi cũng đang sử dụng tự động hoá để quản lý các hoạt động điểm cuối thường xuyên thông qua nền tảng Giám Sát và Quản Lý Từ Xa hỗ trợ AI.

Điều này bao gồm các lĩnh vực như điều phối bản vá, kiểm tra sức khỏe, khắc phục bằng kịch bản và khắc phục sự cố từ xa.

Trước đây, mức tuân thủ bản vá thường xuyên dưới 50%, phần lớn do khối lượng công việc thủ công và quy mô môi trường. Với khung RMM hỗ trợ AI được triển khai, mức tuân thủ hiện đã đạt tới phần trăm thứ 95.

Việc cải thiện này đã giúp chúng tôi tăng cường độ ổn định của các điểm cuối và giảm mức độ phơi nhiễm với các lỗ hổng đã biết, đồng thời giảm lượng công việc lặp lại mà các kỹ sư phải quản lý thủ công.

Đây là một ví dụ tốt cho việc tự động hoá có ý nghĩa. Quy trình này có thể dự đoán được; nó cần được thực hiện một cách nhất quán và phải hoạt động trên hàng ngàn điểm cuối.

Công nghệ có thể quản lý phần lớn các hoạt động này ở chế độ nền, trong khi đội ngũ tập trung vào các ngoại lệ, việc leo thang và các vấn đề cần điều tra sâu hơn.

Nơi Con Người Vẫn Tạo Sự Khác Biệt

Không phải mọi vấn đề CNTT đều tuân theo một mẫu dự đoán được.

Đội ngũ của chúng tôi làm việc trên các môi trường hạ tầng, mạng, hệ thống và yêu cầu khách hàng khác nhau. Một vấn đề có vẻ đơn giản ban đầu đôi khi có thể liên quan đến nhiều phụ thuộc hoặc yêu cầu sự phối hợp giữa các đội ngũ khác nhau.

AI có thể giúp xác định các bất thường, phân tích thông tin và đưa ra các nguyên nhân tiềm năng, nhưng đội ngũ vẫn cần hiểu những gì đang diễn ra trong môi trường rộng hơn.

Điều này trở nên đặc biệt quan trọng khi một vấn đề ảnh hưởng đến nhiều hệ thống, hoặc khi giải pháp kỹ thuật rõ ràng có thể gây hậu quả ở nơi khác.

Đây là nơi kinh nghiệm trở nên quan trọng.

Một kỹ sư am hiểu môi trường có thể nhìn xa hơn một cảnh báo riêng lẻ và xem xét những gì đã thay đổi, các hệ thống nào được kết nối, liệu các vấn đề tương tự đã từng xảy ra chưa, và hành động cụ thể có thể ảnh hưởng như thế nào đến toàn bộ hoạt động.

Đối với chúng tôi, AI hoạt động tốt nhất khi nó cung cấp cho kỹ sư đó thông tin tốt hơn để làm việc thay vì cố gắng loại bỏ họ hoàn toàn khỏi quy trình.

Hỗ Trợ Môi Trường Yêu Cầu Cao

Quy mô của môi trường đồng nghĩa chúng tôi phải tìm cách tăng năng lực mà không chỉ đơn giản là tăng khối lượng công việc thủ công.

Tự động hoá đã giúp giải quyết vấn đề này.

Các hoạt động điểm cuối thường xuyên có thể diễn ra một cách nhất quán ở chế độ nền. Các công cụ giám sát có thể lọc và hợp nhất tín hiệu trước khi chúng tới các kỹ sư. Khả năng dự đoán có thể giúp xác định các vấn đề tiềm năng sớm hơn, trong khi việc khắc phục tự động có thể giải quyết các vấn đề đã biết mà không cần chờ ai can thiệp thủ công.

Điều này mang lại cho đội ngũ nhiều năng lực hơn để tập trung vào duy trì dịch vụ, việc leo thang và các vấn đề kỹ thuật phức tạp hơn.

Nó cũng thay đổi cách chúng tôi suy nghĩ về năng suất trong Hoạt Động CNTT. Lợi ích không chỉ là một nhiệm vụ được hoàn thành nhanh hơn. Mà là các kỹ sư có nhiều thời gian hơn để thực hiện những công việc mà kinh nghiệm của họ có thể tạo ra tác động lớn hơn.

Quản Trị Vẫn Quan Trọng

Khi AI và tự động hoá trở nên mạnh mẽ hơn, quản trị ngày càng trở nên quan trọng.

Cần có sự rõ ràng về những hoạt động nào có thể được tự động hoá, khi nào một kỹ sư cần can thiệp và ai chịu trách nhiệm khi một quy trình tự động không hoạt động như mong đợi.

Điều này đặc biệt quan trọng trong các môi trường công nghệ lớn. Một hành động tự động được áp dụng trên hàng ngàn điểm cuối có thể gây ra tác động rộng hơn nhiều so với một hành động được thực hiện trên một máy riêng lẻ.

Vì lý do đó, chúng ta vẫn cần các lộ trình leo thang rõ ràng, các mức truy cập được xác định, và các biện pháp kiểm soát phù hợp cho hoạt động tự động.

Cách tiếp cận này phù hợp với National Institute of Standards and Technology’s AI Risk Management Framework, vốn nhấn mạnh việc giám sát liên tục các hệ thống AI, các trách nhiệm và quy trình được xác định rõ ràng cho việc giám sát và can thiệp của con người.

Đối với chúng tôi, quản trị không phải là làm chậm việc sử dụng AI. Nó là đảm bảo rằng chúng ta có thể sử dụng nó một cách tự tin và có trách nhiệm trong môi trường vận hành thực tế.

Vai trò của Kỹ sư CNTT đang tiến triển

Khi ngày càng nhiều hoạt động thường lệ được tự động hoá, vai trò của kỹ sư cũng đang thay đổi.

Kiến thức kỹ thuật vẫn là yếu tố thiết yếu, nhưng giá trị ngày càng tăng của khả năng diễn giải thông tin, hiểu các phụ thuộc, và điều tra các vấn đề không có câu trả lời rõ ràng.

Kỹ sư cũng cần hiểu các công cụ họ đang sử dụng. Nếu một hệ thống hỗ trợ AI đề xuất một hành động, người chịu trách nhiệm cần có đủ kiến thức về môi trường để xác định liệu đề xuất đó có hợp lý hay không.

Điều này khiến đào tạo trở thành một phần quan trọng của việc áp dụng AI.

Các đội ngũ của chúng tôi cần hiểu công nghệ có thể làm gì, giới hạn của nó ở đâu và khi nào cần đưa vấn đề lên cấp cao hơn hoặc điều tra theo cách khác.

NIST cũng khuyến nghị việc xác định rõ ràng trách nhiệm cho những người vận hành và giám sát các hệ thống AI, cùng với đào tạo phù hợp và tiêu chuẩn năng lực.

Những Điều Chúng Tôi Đã Học Được Đến Nay

Kinh nghiệm của chúng tôi cho đến nay cho thấy một số ứng dụng AI hữu ích nhất trong hoạt động CNTT thực tế và thiết thực.

Việc giảm 75% tiếng ồn giám sát có nghĩa là các kỹ sư dành ít thời gian hơn cho các cảnh báo không cần thiết. Việc nâng mức tuân thủ bản vá từ dưới 50% lên đến phần trăm thứ 95 đã tăng cường tính nhất quán trong quản lý các điểm cuối. Tự động hoá trên hơn 10.000 điểm cuối đang giúp chúng tôi quản lý một môi trường mà nếu không sẽ đòi hỏi một lượng lớn công việc thủ công lặp đi lặp lại.

Cùng lúc đó, các phần phức tạp hơn của hoạt động CNTT vẫn phụ thuộc mạnh mẽ vào con người.

Công nghệ có thể phát hiện một mẫu bất thường hoặc tự động hoá một giải pháp đã biết. Một kỹ sư có kinh nghiệm hiểu môi trường rộng hơn, các phụ thuộc liên quan, và tác động tiềm tàng của quyết định đang được thực hiện.

Sự cân bằng đó ngày càng trở nên quan trọng khi AI trở thành một phần của hoạt động CNTT hàng ngày.

Đối với tôi, giá trị của AI rất thực tiễn. Nó giúp chúng tôi quản lý quy mô, cung cấp cho các đội ngũ của chúng tôi khả năng quan sát tốt hơn và loại bỏ một số công việc lặp đi lặp lại có thể lấy đi thời gian cho các vấn đề quan trọng hơn.

Công nghệ đang trở nên mạnh mẽ hơn, nhưng kinh nghiệm của những người quản lý môi trường vẫn quan trọng không kém.