الذكاء الاصطناعي لعمليات تكنولوجيا المعلومات

menu icon

الذكاء الاصطناعي لعمليات تكنولوجيا المعلومات

يستخدم الذكاء الاصطناعي لعمليات تكنولوجيا المعلومات الذكاء الاصطناعي لتبسيط إدارة عمليات تكنولوجيا المعلومات وتسريع وتنفيذ حل المشكلات آليا في بيئات تشغيل تكنولوجيا المعلومات الحديثة والمعقدة.

ما هو الذكاء الاصطناعي لعمليات تكنولوجيا المعلومات؟

AIOps (وهو اختصار الذكاء الاصطناعي لعمليات تكنولوجيا المعلومات) هو عبارة عن تطبيق الذكاء الاصطناعي (AI) لتحسين عمليات تكنولوجيا المعلومات. وعلى وجه التحديد، يستخدم الذكاء الاصطناعي لعمليات تكنولوجيا المعلومات البيانات الكبيرة والتحليلات وإمكانيات التعلم الآلي للقيام بما يلي:

  • تجميع وضم الأحجام الكبيرة والمتزايدة باستمرار من بيانات العمليات التي تم إنشاؤها بواسطة العديد من مكونات البنية الأساسية لتكنولوجيا المعلومات والتطبيقات وأدوات مراقبة الأداء
  • فرز 'الإشارات' بذكاء من 'الضوضاء' لتحديد الأحداث والأنماط الهامة المتعلقة بمشكلات إتاحة وأداء النظام.
  • تشخيص الأسباب الجذرية وإبلاغ تكنولوجيا المعلومات بها للاستجابة لها ومعالجتها بسرعة - أو حل هذه المشكلات تلقائيًا بدون تدخل بشري في بعض الحالات.

من خلال استبدال العديد من أدوات عمليات تكنولوجيا المعلومات المنفصلة واليدوية بمنصة عمليات تكنولوجيا معلومات واحدة تكون ذكية وآلية، فان الذكاء الاصطناعي لعمليات تكنولوجيا المعلومات يُمكنّ فرق عمليات تكنولوجيا المعلومات من الاستجابة بشكل أسرع - وبصورة استباقية - لحالات التباطؤ والأعطال، وبجهد أقل بكثير.

فهو يسد الفجوة بين مشهد تكنولوجيا المعلومات المتنوع والديناميكي والذي يصعب مراقبته بشكل متزايد، من ناحية، وبين توقعات المستخدمين بحدوث انقطاع طفيف أو عدم حدوث انقطاع في أداء التطبيق وتوافره، من ناحية أخرى. ويرى معظم الخبراء أن الذكاء الاصطناعي لعمليات تكنولوجيا المعلومات هو مستقبل إدارة عمليات تكنولوجيا المعلومات.

معرفة المزيد عن الذكاء الاصطناعي لعمليات تكنولوجيا المعلومات

لماذا نحتاج إلى الذكاء الاصطناعي لعمليات تكنولوجيا المعلومات؟

تنتقل معظم المؤسسات اليوم من البنية الأساسية التقليدية للأنظمة الفعلية المنفصلة والثابتة إلى مزيج ديناميكي من البيئات السحابية المحلية والمُدارة والعامة والخاصة، والتي يتم تشغيلها على مصادر افتراضية أو محددة حسب البرامج والتي تقوم بتوسيع نطاقها وإعادة التوصيف باستمرار.

تكوّن التطبيقات والأنظمة عبر هذه البيئات مجموعة كبيرة من البيانات المستمرة في التزايد. وفي الواقع، تقدر شركة Gartner أن متوسط البنية الأساسية لتكنولوجيا المعلومات في المؤسسة يكون من ضعفين إلى ثلاثة أضعاف من بيانات عمليات تكنولوجيا المعلومات كل سنة.

ولا تستطيع حلول إدارة تكنولوجيا المعلومات التقليدية المستندة إلى النطاق مواكبة هذا الحجم. فهي لا يمكنها أن تفرز بذكاء الأحداث المهمة من مجموعة البيانات المحيطة. ولا يمكنها ربط البيانات عبر بيئات مختلفة ولكنها متداخلة. ولا يمكنها تزويد فرق عمليات تكنولوجيا المعلومات بالتحليل التنبؤي والرؤية في الوقت الفعلي للاستجابة للمشكلات بالسرعة الكافية لتلبية توقعات مستوى خدمة المستخدمين والعملاء.

يُمكنك البدء بالذكاء الاصطناعي لعمليات تكنولوجيا المعلومات الذي يوفر رؤية لبيانات الأداء والارتباطات عبر جميع بيئات التشغيل، ويحلل البيانات لاستخراج الأحداث المهمة المتعلقة بحالات التباطؤ أو الأعطال، ويقوم آليا بتنبيه موظفي تكنولوجيا المعلومات بالمشكلات وأسبابها الجذرية والحلول الموصى بها.

كيف يعمل الذكاء الاصطناعي لعمليات تكنولوجيا المعلومات؟

إن أسهل طريقة لمعرفة طريقة عمل الذكاء الاصطناعي لعمليات تكنولوجيا المعلومات هي عن طريق مراجعة الدور الذي تقوم به كل تقنية من تقنيات مكونات الذكاء الاصطناعي لعمليات تكنولوجيا المعلومات والبيانات الكبيرة، والتعلم الآلي، والتشغيل الآلي في العملية.

يستخدم الذكاء الاصطناعي لعمليات تكنولوجيا المعلومات منصة للبيانات الكبيرة لتجميع بيانات عمليات تكنولوجيا المعلومات المنعزلة في مكان واحد. ويمكن أن تتضمن هذه البيانات ما يلي:

  • الأداء السابق وبيانات الأحداث
  • بث أحداث العمليات في الوقت الفعلي
  • سجلات ومقاييس النظام
  • بيانات الشبكة، متضمنة بيانات المجموعة
  • البيانات المتعلقة بالحوادث وإصدار بطاقات طلب الخدمة
  • البيانات ذات الصلة المتعلقة بالوثائق

يطبق الذكاء الاصطناعي لعمليات تكنولوجيا المعلومات بعد ذلك إمكانيات التعلم الآلي والتحليلات المركز عليها:

  • فصل تنبيهات الأحداث المهمة عن "الضجيج": يستخدم الذكاء الاصطناعي لعمليات تكنولوجيا المعلومات تحليلات مثل تطبيق القواعد ومطابقة الأنماط المطابقة للبحث من خلال بيانات عمليات تكنولوجيا المعلومات الخاصة بك وفصل الإشارات - وتنبيهات الأحداث غير الطبيعية المهمة - عن الضجيج (وأي شيء آخر).
  • تحديد الأسباب الجذرية واقتراح الحلول: باستخدام خوارزميات خاصة بالبيئة أو المجال، يمكن أن يربط الذكاء الاصطناعي لعمليات تكنولوجيا المعلومات الأحداث غير الطبيعية ببيانات الأحداث الأخرى عبر بيئات التشغيل للإشارة إلى سبب العطل أو مشكلة الأداء واقتراح العلاج.
  • التشغيل الآلي لحالات الاستجابة، بما في ذلك التوصل لحل استباقي في الوقت الفعلي: يمكن للذكاء الاصطناعي لعمليات تكنولوجيا المعلومات أن يقوم على الأقل وبصورة آلية بتوجيه التنبيهات والحلول الموصى بها إلى فرق تكنولوجيا المعلومات المناسبة، أو حتى تكوين فرق استجابة حسب طبيعة المشكلة والحل. وفي العديد من الحالات، يمكنه معالجة نتائج التعلم الآلي لبدء استجابات آلية من النظام والتي تعالج المشاكل في الوقت الفعلي، قبل أن يدرك المستخدمون أنها حدثت.
  • التعلم باستمرار لتحسين التعامل مع المشاكل في المستقبل: اعتمادًا على نتائج التحليلات، يمكن أن تقوم إمكانيات التعلم الآلي بتغيير الخوارزميات أو إنشاء خوارزميات جديدة لتحديد المشاكل في وقت مبكر والتوصية بحلول أكثر فعالية. ويمكن لنماذج الذكاء الاصطناعي أيضًا أن تساعد النظام في تعلم التغييرات في البيئة والتكيف معها، مثل البنية الأساسية الجديدة التي تم توفيرها أو إعادة توصيفها من قبل فرق DevOps.

مزايا الذكاء الاصطناعي لعمليات تكنولوجيا المعلومات

تتمثل الميزة الشاملة للذكاء الاصطناعي لعمليات تكنولوجيا المعلومات في أنها تمكن عمليات تكنولوجيا المعلومات من تحديد حالات التباطؤ والأعطال والتعامل معها وحلها بشكل أسرع مما يمكنها القيام به من خلال فرز التنبيهات يدويًا من أدوات عمليات تكنولوجيا المعلومات المتعددة. ويسفر ذلك عن عدة مزايا محددة:

  • تحقيق زمن متوسط أسرع للحل (MTTR): من خلال التخلص من ضجيج عمليات تكنولوجيا المعلومات وربط بيانات العمليات من بيئات تشغيل تكنولوجيا المعلومات المتعددة، يكون الذكاء الاصطناعي لعمليات تكنولوجيا المعلومات قادرًا على تحديد الأسباب الجذرية واقتراح الحلول بطريقة أسرع وأكثر دقة عن البشر. وهذا يمكّن المؤسسات من تحديد وتحقيق أهداف زمن متوسط أسرع للحل لم يكن من الممكن تصورها سابقًا. على سبيل المثال، تمكنت شركة Nextel Brazil، وهي مقدم خدمات الاتصالات، من استخدام الذكاء الاصطناعي لعمليات تكنولوجيا المعلومات لتقليل أوقات الاستجابة للحوادث من 30 دقيقة إلى أقل من 5 دقائق.
  • الانتقال من الإدارة التفاعلية مرورًا بالاستباقية ووصولًا إلى التنبؤية: نظرًا لعدم توقف الذكاء الاصطناعي لعمليات تكنولوجيا المعلومات أبدًا عن التعلم، فإنه يستمر في التحسن في تحديد الإشارات أو التنبيهات الأقل إلحاحًا والتي ترتبط بحالات أكثر إلحاحًا. وهذا يعني أنه يمكن أن يقدم تنبيهات تنبؤية تسمح لفرق تكنولوجيا المعلومات بمعالجة المشاكل المحتملة قبل أن تؤدي إلى حدوث تباطؤ أو انقطاع.
  • تحديث عمليات تكنولوجيا المعلومات وفريق عمليات تكنولوجيا المعلومات التابع لك: بدلًا من مواجهة جميع التنبيهات من جميع البيئات، لا تتلقى فرق عمليات الذكاء الاصطناعي لعمليات تكنولوجيا المعلومات سوى التنبيهات التي تتفق مع حدود أو معلمات محددة لمستوى الخدمة المزودة بالسياق المطلوب لإجراء أفضل تشخيص ممكن واتخاذ أفضل وأسرع إجراء تصحيحي. كلما زادت عملية تعلم الذكاء الاصطناعي لعمليات تكنولوجيا المعلومات والتشغيل الآلي لها، ساعد ذلك على "مواصلة العمل" بجهد بشري أقل، وكان فريق عمليات تكنولوجيا المعلومات لديك قادرًا على التركيز على المهام ذات القيمة الاستراتيجية الأكبر للأعمال بصورة أكبر.

حالات استخدام الذكاء الاصطناعي لعمليات تكنولوجيا المعلومات

بالإضافة إلى تحسين عمليات تكنولوجيا المعلومات، يمكن أن تقدم رؤية وآلية الذكاء الاصطناعي لعمليات تكنولوجيا المعلومات الدعم والمساعدة على تحفيز مبادرات تكنولوجيا المعلومات والأعمال المهمة الأخرى:

  • التحول الرقمي: التحول الرقمي هو ما يقوم بتكوين تعقيد تكنولوجيا المعلومات (على سبيل المثال، بيئات متعددة، ومصادر افتراضية، وبنية أساسية ديناميكية) والتي تم تصميم الذكاء الاصطناعي لعمليات تكنولوجيا المعلومات لمعالجتها. يمنح الحل المناسب للذكاء الاصطناعي لعمليات تكنولوجيا المعلومات المنظمة مزيدًا من الحرية والمرونة للتحول على أساس الأهداف الاستراتيجية للأعمال التجارية، دون القلق بشأن عبء عمليات تكنولوجيا المعلومات.
  • استخدام/الانتقال إلى البيئة السحابية: بالنسبة لمعظم المؤسسات، يتم استخدام البيئة السحابية تدريجيًا، وليس بصورة شاملة، مما ينتج عن ذلك بيئة متعددة الأوساط السحابية مختلطة (بيئة سحابية خاصة، وبيئة سحابية عامة، والعديد من الموردين)، مع العديد من أوجه الترابط التي يمكن أن تتغير بسرعة كبيرة جدًا وبشكل متكرر ليتم توثيقها. ومن خلال توفير رؤية واضحة لأوجه الترابط هذه، يمكن أن يقوم الذكاء الاصطناعي لعمليات تكنولوجيا المعلومات بتقليل المخاطر التشغيلية للانتقال إلى البيئة السحابية ونهج البيئة السحابية المختلط بشكل كبير.
  • استخدام DevOps:‏ DevOps يعمل على تسريع التطوير من خلال منح فرق التطوير المزيد من القدرة لتوفير البنية الأساسية وإعادة توصيفها، ولكن لا يزال يتعين على تكنولوجيا المعلومات إدارة تلك البنية الأساسية. يوفر الذكاء الاصطناعي لعمليات تكنولوجيا المعلومات الرؤية والتشغيل الآلي اللذان تحتاج إليهما تكنولوجيا المعلومات لدعم DevOps دون بذل مزيد من الجهد الإضافي في الإدارة.

الذكاء الاصطناعي لعمليات تكنولوجيا المعلومات وIBM Cloud

تسمح IBM Cloud بالتكوين والنشر عبر بنيات أساسية متعددة الأوساط السحابية وتكنولوجيا المعلومات الموجودة بالفعل. تعمل حلول الذكاء الاصطناعي لعمليات تكنولوجيا المعلومات المقدمة من IBM على تمكين كفاءات جديدة لعمليات تكنولوجيا المعلومات من خلال توفير رؤية مركزية عبر جميع بيئات التشغيل بحيث تتمكن فرق العمليات التابعة لك من تشخيص المشكلات وحل الحوادث بشكل أسرع.

يستخدم IBM Cloud Pak for Watson AIOps التعلم الآلي وفهم اللغة الطبيعية لربط البيانات الهيكلية وغير الهيكلية عبر سلسلة أدوات العمليات الخاصة بك في الوقت الفعلي للكشف عن الرؤى الخفية والمساعدة في تحديد الأسباب الجذرية بشكل أسرع. لإلغاء الحاجة إلى العديد من لوحات المعلومات، يقوم Watson AIOps بتوفير الرؤى والتوصيات مباشرة في مسارات عمل فريقك لتسريع حل الحوادث.

للبدء، يجب التسجيل للحصول على IBMid ولانشاء حساب IBM Cloud الخاص بك.