Coniato da Gartner, il termine AIOps, acronimo di artificial intelligence for IT operations, consiste nell'applicazione delle funzionalità di AI (Artificial Intelligence), quali i modelli di NLP (natural language processing) e machine learning, per automatizzare e semplificare i flussi di lavoro operativi.
Nello specifico, AIOps utilizza le funzionalità di big data, analytics e machine learning per effettuare quanto segue:
Integrando più strumenti di operazioni IT manuali separati con una singola piattaforma di operazioni IT automatizzata e intelligente, AIOps consente ai team di operazioni IT di rispondere più rapidamente, e anche proattivamente, ai rallentamenti e alle interruzioni, con una visibilità e un contesto end-to-end.
Colma il divario che vede da una parte uno scenario IT sempre più diversificato, dinamico e difficile da monitorare e team isolati e, dall'altro, le aspettative degli utenti di interruzioni minime o inesistenti nelle prestazioni e nella disponibilità delle applicazioni. La maggior parte degli esperti considera AIOps il futuro della gestione di ITOps e la domanda non fa che crescere, dato il maggiore focus aziendale sulle iniziative di trasformazione digitale.
Il percorso verso AIOps è diverso in ogni organizzazione. Dopo aver valutato a che punto sei nel tuo percorso verso AIOps, puoi iniziare a integrare gli strumenti che aiutano i team a osservare, prevedere e agire rapidamente in caso di problemi operativi IT. Mentre valuti gli strumenti per migliorare AIOps all'interno della tua organizzazione, assicurati che dispongano delle seguenti funzioni:
Osservabilità: l'osservabilità si riferisce a strumenti software e procedure atti a inserire, aggregare, correlare e analizzare un flusso costante di dati sulle prestazioni da un'applicazione distribuita e dall'hardware su cui viene eseguita, al fine di monitorare, risolvere i problemi ed eseguire il debug dell'applicazione in modo più efficace, per soddisfare le aspettative del cliente, gli accordi sul livello di servizio (SLA) e altri requisiti aziendali. Queste soluzioni possono offrirti una vista olistica di applicazioni, infrastruttura e rete mediante l'aggregazione e il consolidamento dei dati ma non intraprendono azioni correttive per risolvere i problemi IT. Sebbene non intraprendano azioni correttive per risolvere i problemi IT, raccolgono e aggregano dati IT da diverse origini di dati nei domini IT per avvisare gli utenti finali di potenziali problemi, per far sì che i team di assistenza IT implementino le necessarie misure correttive. Sebbene i dati e le visualizzazioni corrispondenti di questi strumenti siano preziosi, creano una dipendenza dalle organizzazioni IT per prendere decisioni e rispondere in modo appropriato ai problemi tecnici. Un'ottimizzazione delle risorse che richiede che un operatore aggiorni manualmente i sistemi operativi potrebbe non riscontrare i vantaggi in situazioni di domanda dinamica.
Analytics predittiva: le soluzioni AIOps possono analizzare e correlare i dati per insight e azioni automatizzate migliori, consentendo ai team IT di mantenere il controllo su ambienti IT sempre più complessi e garantire le prestazioni delle applicazioni. Essere in grado di correlare e isolare i problemi è un grosso passo in avanti per qualsiasi team ITOps. Riduce i tempi per rilevare i problemi che altrimenti potrebbero non essere stati riscontrati nell'organizzazione. Le organizzazioni godranno dei vantaggi del rilevamento delle anomalie, degli avvisi e dei consigli per le soluzioni automatici che, a loro volta, ridurranno i tempi di inattività complessivi e il numero di incidenti e ticket. L'ottimizzazione dinamica delle risorse può essere automatizzata utilizzando l'analytics predittiva, che può garantire le prestazioni delle applicazioni riducendo al contempo in modo sicuro i costi delle risorse anche in presenza di un'elevata variabilità della domanda.
Risposta proattiva: alcune soluzioni AIOps risponderanno in modo proattivo agli eventi indesiderati, come i rallentamenti e le interruzioni, mettendo insieme le prestazioni delle applicazioni e la gestione delle risorse in tempo reale. Eseguendo il feed delle metriche delle prestazioni delle applicazioni negli algoritmi predittivi, possono identificare i modelli e le tendenze che coincidono con diversi problemi IT. Con la capacità di prevedere i problemi IT prima che si verifichino, gli strumenti AIOps possono avviare in risposta un processo automatizzato e pertinente, correggendo rapidamente i problemi. Le organizzazioni saranno in grado di vedere i vantaggi derivanti dall'automazione intelligente, come un tempo medio di rilevamento (MTTD, mean time to detection) migliore.
Questo tipo di tecnologia è il futuro della gestione di ITOps e può aiutare le aziende a migliorare sia l'esperienza dei dipendenti che quella dei clienti. Non solo i sistemi AIOps garantiscono che i problemi di assistenza IT vengano risolti in modo tempestivo, ma forniscono anche una rete di sicurezza per i team ITOps, risolvendo i problemi che potrebbero sfuggire a causa di una svista umana, come i silos organizzativi, i team con risorse insufficienti e altro ancora.
Il vantaggio principale di AIOps è quello di consentire alle operazioni IT di identificare, affrontare e risolvere i rallentamenti e le interruzioni in tempi più rapidi rispetto a quelli possibili passando manualmente al vaglio gli avvisi da più strumenti ITOps. Questo comporta diversi vantaggi specifici:
Passa da una gestione reattiva a una proattiva e quindi predittiva: con funzionalità di analytics predittiva integrate, AIOps apprende costantemente per identificare e dare la priorità agli avvisi più urgenti, consentendo ai team IT di occuparsi dei potenziali problemi prima che causino rallentamenti o interruzioni. Electrolux ha accelerato la risoluzione dei problemi IT da 3 settimane a 1 ora mediante un tempo medio di rilevamento (mean time to detection, MTTD) più rapido e ha risparmiato più di 1.000 ore all'anno automatizzando le attività di riparazione.
AIOps integra funzionalità di big data, analytics avanzata e machine learning per affrontare i seguenti casi di utilizzo:
Il modo più facile per comprendere come funziona AIOps consiste nell'esaminare il ruolo che ogni tecnologia del componente AIOps - big data, machine learning e automazione - riveste nel processo.
AIOps utilizza una piattaforma di big data per aggregare i dati ITOps, i team e gli strumenti separati in un unico posto. Questi dati possono includere:
AIOps applica quindi funzionalità di analitica e machine learning focalizzate a:
È possibile automatizzare continuamente le azioni critiche in tempo reale e senza l'intervento umano, in modo da garantire alle applicazioni l'uso più efficiente delle risorse di elaborazione, storage e rete a ogni livello dello stack.
Migliora il tuo monitoraggio delle prestazioni delle applicazioni per fornire il contesto di cui hai bisogno per risolvere gli incidenti più velocemente
AIOps Insights è un'anteprima del prodotto che consente di convalidare e risolvere i problemi affrontati dai team centrali delle operazioni IT nella gestione dalla disponibilità di risorse IT aziendali mediante la gestione di eventi e incidenti. I leader ITOps sono invitati a partecipare alla beta e ad ottenere l'accesso esclusivo ad AIOps Insights.
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