Enam contoh penggunaan strategis untuk AIOps

Ada banyak manfaat menggunakan kecerdasan buatan untuk operasi TI. Dengan memasukkan kecerdasan buatan (AI) ke dalam operasi TI, Anda dapat memanfaatkan kekuatan yang sangat besar model pemrosesan bahasa alami (NLP), big data, dan machine learning (ML) untuk mengotomatiskan dan merampingkan alur kerja operasional, serta memantau korelasi peristiwa dan penentuan kausalitas.

Bagi para profesional TI saat ini, AIOps juga merupakan salah satu cara tercepat untuk mewujudkan ROI nyata dari investasi transformasi digital. Otomatisasi proses sering kali berpusat pada upaya untuk mengoptimalkan pengeluaran, mencapai efisiensi operasional yang lebih besar, dan menggabungkan teknologi baru dan inovatif, yang kerap berarti pengalaman pelanggan yang lebih baik.

Tapi dari mana memulainya? Dalam postingan blog ini, kita tidak hanya akan membahas dasar-dasar seperti analisis akar masalah dan deteksi anomali serta melihat enam contoh penggunaan strategis untuk AIOps. Selain itu, kami memiliki beberapa langkah selanjutnya yang praktis untuk memandu perjalanan AIOps Anda.

Saat ini, Anda memiliki opsi yang tampaknya tak terbatas tentang di mana sistem dan aplikasi TI Anda berada—di cloud, on premises, dan bahkan di edge. Daya tarik dari strategi hybrid cloud ini adalah Anda bisa memiliki semua sumber daya yang dibutuhkan untuk memastikan kinerja aplikasi. Namun, "selalu aktif" itu mahal dan terlalu banyak organisasi yang menyediakan berlebihan untuk mengurangi risiko kinerja (tapi justru mengeluarkan biaya berlebihan).

Untuk mengatasi pemborosan ini, pertimbangkan untuk menerapkan FinOps (Keuangan + DevOps). Praktik manajemen keuangan cloud ini merupakan cara bagi tim lintas fungsi—seperti Teknik, Keuangan, dan Produk—untuk bekerja sama dan mengambil alih kepemilikan penggunaan cloud. AIOps membantu Anda mengoperasikan pendekatan ini dengan menggunakan keputusan pengeluaran cloud berbasis data untuk menyeimbangkan biaya dan kinerja dengan aman. Dengan menggunakan perangkat lunak—bukan manusia—Anda dapat mengambil tindakan yang tepat dan memberikan sumber daya yang dibutuhkan aplikasi ketika mereka membutuhkannya. Anda juga akan membangun otomatisasi yang dapat dipercaya untuk tim TI Anda, karena setiap tindakan didukung oleh data. Hasilnya: pengurangan biaya, lebih sedikit kelelahan peringatan, lebih sedikit pemborosan, dan ROI terdokumentasi untuk upaya otomatisasi Anda.

Langkah selanjutnya:

• Mulailah dengan perspektif konsultasi tentang FinOps dan CIO
• Baca Panduan Cepat untuk Mengoperasikan FinOps
• Jelajahi cara mengoperasikan FinOps dengan IBM® Turbonomic

Menurut sebuah studi dari IBM Institute for Business Value, para CEO menempatkan keberlanjutan sebagai tantangan utama—di atas peraturan, risiko siber, dan infrastruktur teknologi. Ada banyak cara untuk mendekati tantangan ini, tetapi CEO yang lebih sukses memanfaatkan investasi keberlanjutan mereka untuk mengoptimalkan operasi dan merangkul transformasi digital—skenario saling menguntungkan yang menggabungkan kinerja keberlanjutan dengan hasil keuangan yang lebih baik.

Untuk memenuhi tantangan keberlanjutan Anda sendiri, mulailah dengan mengoptimalkan pusat data Anda: pusat data di seluruh dunia menyumbang 1-1,5% dari penggunaan listrik global. Anda dapat menciptakan dampak langsung dengan membuat keputusan berbasis data tentang alokasi sumber daya aplikasi. Ketika aplikasi hanya menggunakan apa yang dibutuhkan untuk bekerja, Anda dapat meningkatkan pemanfaatan, mengurangi biaya energi dan emisi karbon, serta mencapai operasi yang efisien secara terus-menerus.

Langkah selanjutnya:

• Mulailah dengan ikhtisar Komputasi Hijau
• Pelajari Bagaimana Teknologi Digital Dapat Membantu Mengoperasikan Keberlanjutan untuk CIO

Saluran integrasi berkelanjutan/pengiriman berkelanjutan—biasanya disebut sebagai saluran CI/CD—adalah alur kerja DevOps yang tangkas dan berfokus pada proses pengiriman perangkat lunak yang sering dan andal. Ini memungkinkan tim DevOps untuk menulis kode, mengintegrasikannya, menjalankan pengujian, mengirimkan rilis, dan menerapkan perubahan pada perangkat lunak secara kolaboratif dan real-time. Karakteristik utama dari saluran CI/CD adalah penggunaan otomatisasi untuk memastikan kualitas kode.

Saat Anda mempertimbangkan cara untuk meningkatkan sistem TI, menggunakan observabilitas untuk membuat saluran CI/CD berkinerja tinggi adalah contoh penggunaan yang sangat baik untuk AIOps. Observabilitas, didukung oleh AI dan otomatisasi, menggantikan alat pemantauan kinerja yang lebih lama dan lebih padat upaya manual. Anda mendapatkan visibilitas keseluruhan lapisan untuk lebih memahami lingkungan Anda dan mempercepat inovasi. Anda juga akan memiliki penemuan otomatis, pemantauan, dan validasi kinerja serta integritas aplikasi dalam produksi, termasuk infrastruktur cloud, mesin virtual, layanan mikro berbasis kontainer, infrastruktur dengan banyak pengguna bersama, dan sistem penyimpanan—semua pelaporan pada metrik seperti penggunaan, ketersediaan, dan waktu respons.

Langkah selanjutnya:

• Mulailah dengan meninjau kembali DevOps
• Dapatkan Panduan Observabilitas untuk Perusahaan
• Baca buku elektronik: Memanfaatkan APM Otomatis untuk Mempercepat CI/CD

Bagi banyak organisasi, aplikasi adalah bisnis mereka. Memastikan bahwa aplikasi tersebut berkinerja secara konsisten dan konstan—tanpa penyediaan dan pengeluaran berlebihan—adalah contoh penggunaan AIOps yang penting.

Seperti halnya FinOps dan TI yang lebih berkelanjutan, contoh penggunaan ini merangkul gagasan bahwa otomatisasi adalah kunci untuk mengoptimalkan biaya cloud. Hal ini karena tim TI, betapa pun terampilnya mereka, tidak memiliki kapasitas untuk terus menentukan konfigurasi komputasi, penyimpanan, dan basis data yang tepat yang diperlukan untuk memberikan kinerja dengan biaya terendah. Perangkat lunak dapat mengidentifikasi kapan dan bagaimana sumber daya digunakan, dan mencocokkan permintaan aktual secara real-time. Seperti banyak contoh penggunaan AIOps, Anda dapat memulai dengan langkah-langkah kecil dan mengambil tindakan yang tidak mengganggu dan dapat dibalik yang segera menurunkan biaya, meningkatkan kinerja, dan membangun kepercayaan.

Langkah selanjutnya:

• Mulailah dengan meninjau kembali operasi cloud
• Jelajahi optimasi biaya cloud dengan IBM Turbonomic

Organisasi terus berupaya untuk meningkatkan ketahanan seluruh sistem TI untuk mengurangi risiko yang terkait dengan kegagalan sistem, pemadaman, dan waktu henti. Dengan menerapkan contoh penggunaan AIOps ini, Anda dapat memperkuat ketahanan TI secara menyeluruh dan memastikan ketersediaan layanan tanpa gangguan.

Dengan memanfaatkan kemampuan analisis akar masalah real-time yang didukung oleh AI dan otomatisasi cerdas, AIOps memungkinkan tim ITOps untuk dengan cepat mengidentifikasi penyebab yang mendasari insiden dan mengambil tindakan segera untuk mengurangi waktu rata-rata untuk deteksi (MTTD) dan waktu rata-rata untuk menyelesaikan (MTTR) insiden. Solusi platform AIOps juga menggabungkan data dari berbagai sumber dan menghubungkan kejadian ke dalam insiden, memberikan visibilitas yang jelas tentang seluruh lingkungan TI melalui visualisasi infrastruktur yang dinamis, kemampuan AI terintegrasi, dan tindakan remediasi yang disarankan.

Dengan menggunakan manajemen TI prediktif, tim TI Anda dapat memanfaatkan AI dan algoritma machine learning untuk mengotomatiskan operasi TI dan jaringan untuk menyelesaikan insiden dengan cepat dan efisien—dan secara proaktif mencegah masalah sebelum terjadi, meningkatkan pengalaman pengguna, memotong biaya, dan mendorong kesuksesan bisnis.

Langkah selanjutnya:

• Mulailah dengan Apa itu manajemen insiden?
• Pelajari cara mengurangi MTTR

Kita semua pernah mengalaminya—tepat ketika Anda menguasai satu alat bisnis, muncul alat lain. Faktanya, 53% organisasi mengatakan bahwa tim TI mereka perlu meluangkan lebih banyak waktu untuk mengelola teknologi dan infrastruktur. Penyebaran alat TI ini—berbagai alat dan aplikasi di seluruh lingkungan TI—mengakibatkan kerumitan, inefisiensi, dan peningkatan upaya manajemen.

Untuk proses manajemen insiden yang lebih tangkas dan efisien serta pengalaman karyawan yang lebih baik, contoh penggunaan alat AIOps sangat menarik. Platform AIOps memberikan gambaran menyeluruh tentang operasi TI Anda sehingga Anda dapat mengonsolidasikan berbagai alat TI ke dalam solusi terpusat—satu panel terpadu untuk pemantauan dan manajemen. Dengan memanfaatkan AI dan otomatisasi, platform AIOps mengumpulkan, menghubungkan, dan menganalisis data dalam jumlah besar dari berbagai sumber. Hal ini juga dapat memicu pemberitahuan, peringatan, dan tindakan remediasi, serta menghapus kebutuhan akan rapat darurat lintas disiplin.

Langkah selanjutnya:

• Mulailah dengan dasar-dasar ITOM
• Dapatkan Panduan Pasar Gartner untuk platform AIOps
• Pelajari cara mempercepat waktu remediasi insiden TI dengan IBM AIOps Insights

Jika Anda tengah mencari cara untuk menanamkan operasi Anda dengan otomatisasi, Anda tidak sendirian. 97% rekan profesional TI Anda percaya bahwa AI—ketika diterapkan pada operasi TI—akan memberikan jenis insight yang dapat ditindaklanjuti yang mereka butuhkan untuk membantu mengotomatiskan dan meningkatkan operasi TI secara keseluruhan.

Dan meskipun yang ideal adalah menerapkan keenam contoh penggunaan, penting untuk dicatat bahwa bahkan menerapkan satu contoh penggunaan saja dapat membantu Anda mewujudkan transformasi digital. Anda akan dapat menemukan dan memperbaiki masalah lebih cepat dan lebih efisien, meningkatkan produktivitas karyawan, dan memberikan pengalaman pelanggan yang lebih baik.

Jelajahi solusi IBM AIOps dan temukan bagaimana AI dan TI memberikan insight berbasis data yang dibutuhkan para pemimpin TI untuk membantu mendorong kinerja bisnis yang luar biasa.