Coniato da Gartner, l'acronimo AIOps, ovvero intelligenza artificiale per l'esercizio IT, indica l'applicazione di capacità di intelligenza artificiale (AI), come l'elaborazione del linguaggio naturale e i modelli di machine learning, per automatizzare e razionalizzare workflow operativi.
In particolare, l'AIOps sfrutta capacità a livello di big data, analitica e machine learning per eseguire le operazioni seguenti:
Integrando più strumenti manuali e distinti, in un'unica piattaforma intelligente e automatizzata, dedicata all'esercizio IT, l'AIOps consente ai gruppi assegnati di rispondere in modo più celere, persino proattivo, a rallentamenti e periodi di interruzione, con visibilità e contesto end-to-end.
L'AIOPS colma il divario che separa, da un lato, un panorama IT sempre più eterogeneo, dinamico, difficile da monitorare e contraddistinto da gruppi scarsamente integrati e, dall'altro, le aspettative degli utenti per prestazioni e disponibilità applicative senza, o quasi, interruzioni. La maggior parte degli esperti ritiene che l'AIOps rappresenti il futuro nella gestione dell'esercizio IT e, alla luce della crescente attenzione dei business verso iniziative di trasformazione digitale, la domanda non farà che aumentare.
Il percorso di adozione dell'AIOps si differenzia da un'organizzazione all'altra. Una volta individuato il punto in cui ti trovi all'interno di tale percorso, puoi iniziare a incorporare strumenti per aiutare i gruppi a osservare, predire e agire rapidamente in caso di problemi operativi a livello IT. Nel considerare i diversi strumenti per migliorare l'AIOps nella tua organizzazione, dovrai assicurarti che presentino le seguenti caratteristiche:
Osservabilità: l'osservabilità si riferisce agli strumenti e alle pratiche software per l'acquisizione, l'aggregazione e l'analisi di un flusso costante di dati prestazione da un'applicazione distribuita e dall'hardware su cui viene eseguita. L'intento è monitorare, risolvere eventuali problemi ed eseguire il debug in modo più efficace per rispondere alle aspettative di esperienza del cliente e al contempo soddisfare i Service Level Agreement (SLA) e altri requisiti di business. Mediante l'aggregazione e il consolidamento dei dati, queste soluzioni possono fornire una visione olistica attraverso tutte le applicazioni, l'infrastruttura e la rete, ma senza intraprendere azioni correttive per affrontare eventuali problemi IT. Malgrado ciò, sono comunque in grado di raccogliere e aggregare i dati IT da una varietà di origini dei dati in tutti i domini IT per avvisare gli utenti finali di potenziali problemi, in attesa che i gruppi dedicati al servizio IT implementino le necessarie correzioni. Per quanto preziosi, i dati e le corrispondenti visualizzazioni provenienti da questi strumenti creano una dipendenza nei confronti delle organizzazioni IT, in particolare per quanto riguarda i processi decisionali e la capacità di rispondere a problemi tecnici con efficacia. L'ottimizzazione delle risorse che preveda l'intervento di un operatore per l'aggiornamento manuale dei sistemi operativi potrebbe non vedere i vantaggi in situazioni in cui la domanda è dinamica.
Analisi predittiva: le soluzioni AIOps sono in grado di analizzare e correlare i dati al fine di ottimizzare la conoscenza e l'automazione, consentendo ai gruppi IT di mantenere il controllo su ambienti IT sempre più complessi e garantire le massime prestazioni a livello applicativo. Essere in grado di correlare e isolare i problemi rappresenta un enorme passo avanti per qualsiasi gruppo operazioni IT. Riduce i tempi necessari a rilevare nodi da sciogliere difficilmente identificabili in altro modo. D'altro canto, le organizzazioni trarranno vantaggi significativi automatizzando il rilevamento anomalie, gli avvisi e le raccomandazioni per la soluzione dei problemi e, grazie a ciò, riscontreranno inoltre una diminuzione dei tempi di inattività complessivi nonché del numero di incidenti e ticket. L'ottimizzazione dinamica delle risorse può essere automatizzata con l'analisi predittiva, il che può garantire prestazioni applicative ottimali e ridurre in modo sicuro i costi delle risorse anche in caso di elevata variabilità della domanda.
Risposta proattiva: alcune soluzioni AIOps risponderanno in modo proattivo a eventi imprevisti, come rallentamenti e periodi di interruzione, centralizzando in tempo reale la gestione delle prestazioni delle applicazioni e delle risorse. Inserendo metriche delle prestazioni applicative in algoritmi predittivi, dette soluzioni sono in grado di identificare pattern e tendenze che coincidono con problemi IT diversi. Grazie alla capacità di previsione, gli strumenti AIOps possono anticipare gli eventuali problemi IT avviando in risposta processi pertinenti e automatizzati e rettificando rapidamente la situazione. Le organizzazioni saranno in grado di vedere i vantaggi dell'automazione intelligente, ad esempio in un minor tempo medio di rilevamento (MTTD).
Aiutando il business a migliorare l'esperienza sia a livello dei dipendenti sia a livello del cliente, questo tipo di tecnologia rappresenta il futuro della gestione dell'esercizio IT. I sistemi AIOps, infatti, non solo assicurano una soluzione tempestiva dei problemi del servizio IT, ma forniscono anche una rete di protezione per i gruppi dedicati all'esercizio IT, affrontando disfunzioni che potrebbero passare inosservate, quali ambiti organizzativi a bassa integrazione, gruppi con risorse insufficienti e altro ancora.
Il vantaggio principale dell'AIOps è che consente all'esercizio IT di identificare, affrontare e risolvere rallentamenti e periodi di interruzione più rapidamente di quanto non sia possibile fare vagliando manualmente gli avvisi provenienti da più strumenti IT dedicati. Ciò si traduce in diversi vantaggi chiave:
Transizione da gestione reattiva a proattiva e predittiva: grazie a capacità integrate di analitica predittiva, l'AIOps apprende di continuo a identificare e assegnare priorità agli avvisi più urgenti, consentendo ai gruppi IT di affrontare potenziali problemi prima che causino rallentamenti o periodi di interruzione. Electrolux ha accelerato la risoluzione dei problemi IT da 3 settimane a un'ora grazie a un minor tempo medio di rilevamento (MTTD, Meantime to Detection) e risparmiato oltre 1.000 ore all'anno automatizzando le attività di riparazione.
L'AIOps incorpora big data, analitica avanzata e capacità di apprendimento automatico come illustrano i seguenti casi d'uso:
Per comprendere il funzionamento dell'AIOps il modo più semplice è esaminare il ruolo svolto nel processo da ogni tecnologia componente, vale a dire big data, apprendimento automatico e automazione.
L'AIOps utilizza una piattaforma big data per aggregare in un unico luogo dati, gruppi e strumenti a bassa integrazione dell'esercizio IT. Questi dati possono includere:
L'AIOps applica quindi capacità di analisi mirata e apprendimento automatico:
Automatizza in modo continuo le azioni critiche in tempo reale, e senza intervento umano, per offrire alle tue applicazioni in modo proattivo l'utilizzo più efficiente delle risorse di calcolo, archiviazione e rete a ogni livello dello stack.
Arricchisci il monitoraggio delle prestazioni delle applicazioni con il contesto di cui hai bisogno per risolvere gli incidenti più velocemente
AIOps Insights è una soluzione SaaS che affronta e risolve i problemi che i gruppi di operazioni IT centrali devono affrontare nella gestione della disponibilità delle risorse IT aziendali tramite la gestione degli eventi e degli incidenti basata sull'intelligenza artificiale.
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