AIOps

menu icon

AIOps

AIOps wykorzystuje sztuczną inteligencję, aby uprościć zarządzanie operacjami IT oraz przyspieszyć i zautomatyzować rozwiązywanie problemów w złożonych, nowoczesnych środowiskach IT.

Czym jest AIOps?

AIOps (sztuczna inteligencja dla operacji IT — artificial intelligence for IT operations) to zastosowanie sztucznej inteligencji (AI) do usprawnienia operacji IT. AIOps wykorzystuje zazwyczaj duże zbiory danych, analitykę i funkcje uczenia maszynowego do wykonywania niże opisanych czynności:

  • Gromadzenie i agregowanie ogromnych i stale rosnących wolumenów danych operacyjnych generowanych przez wiele komponentów infrastruktury IT, aplikacji i narzędzi do monitorowania wydajności.
  • Inteligentne oddzielanie „sygnałów” od „szumu”, aby zidentyfikować znaczące zdarzenia i wzorce związane z wydajnością systemu i problemami z dostępnością.
  • Diagnozowanie przyczyn źródłowych i zgłaszanie ich działowi IT w celu szybkiego reagowania i zastosowania środków zaradczych — lub, w niektórych przypadkach, automatyczne rozwiązywanie problemów bez interwencji człowieka.

Zastępując wiele oddzielnych, obsługiwanych przez użytkownika narzędzi IT jedną, inteligentną i zautomatyzowaną platformą operacyjną, AIOps umożliwia zespołom IT szybsze — a nawet proaktywne — reagowanie na spowolnienia i przestoje przy znacznie mniejszym nakładzie pracy.

Wypełnia lukę pomiędzy coraz bardziej zróżnicowanym, dynamicznym i trudnym do monitorowania krajobrazem IT a oczekiwaniami użytkowników odnośnie niewielkich lub zerowych przerw w działaniu i dostępności aplikacji. Większość ekspertów uważa AIOps za przyszłość zarządzania operacjami IT.

Dowiedz się więcej o AIOps

Dlaczego potrzebujemy AIOps?

Obecnie większość organizacji przechodzi z tradycyjnej infrastruktury oddzielnych, statycznych systemów fizycznych do dynamicznej mieszanki środowisk lokalnych, chmury zarządzanej, chmury prywatnej i chmur publicznych, opartych na zasobach zwirtualizowanych lub zdefiniowanych programowo, które ciągle się skalują i na nowo konfigurują.

Aplikacje i systemy w tych środowiskach generują tsunami danych, których wolumen stale rośnie. Firma Gartner szacuje, że przeciętna infrastruktura IT w przedsiębiorstwie generuje co roku dwa do trzech razy więcej danych operacyjnych.

Tradycyjne rozwiązania do zarządzania IT oparte na domenach nie nadążają za tym wolumenem. Nie są w stanie w inteligentny sposób porządkować znaczących zdarzeń z powodu zatłoczenia danych. Nie potrafią korelować danych w różnych, ale współzależnych środowiskach. Nie są też w stanie dostarczyć w czasie rzeczywistym informacji i analiz predykcyjnych, których zespoły operacyjne IT potrzebują, aby reagować na problemy wystarczająco szybko i spełniać tym samym oczekiwania użytkowników oraz poziomu obsługi klienta.

Wybierz technologię AIOps, ponieważ dostarcza informacji na temat danych odnośnie wydajności i zależności we wszystkich środowiskach, analizuje dane w celu wyodrębnienia istotnych zdarzeń związanych ze spowolnieniami lub przestojami oraz automatycznie ostrzega personel IT o problemach, ich przyczynach źródłowych i zalecanych rozwiązaniach.

Jak działa AIOps?

Najłatwiejszy sposób, aby zrozumieć, jak działa AIOps i przeanalizować rolę, jaką odgrywa w tym procesie każda technologia składająca się na AIOps (duże zbiory danych, uczenie maszynowe i automatyzacja).

AIOps wykorzystuje platformę wielkich zbiorów danych do agregowania odseparowanych danych operacyjnych IT w jednym miejscu. Dane te mogą obejmować:

  • Dane historyczne dotyczące wydajności i zdarzeń
  • Przesyłanie strumieniowe zdarzeń operacyjnych w czasie rzeczywistym
  • Dzienniki i pomiary systemowe
  • Dane sieciowe, w tym dane pakietu
  • Dane i zgłoszenia związane z incydentami
  • Powiązane dane oparte na dokumentach

Następnie AIOps korzysta z ukierunkowanych funkcji analitycznych i uczenia maszynowego:

  • Oddzielenie ważnych alertów wydarzeń od „szumu”: AIOps wykorzystuje analizy, takie jak stosowanie reguł i dopasowywanie wzorców, do przeczesywania danych operacyjnych IT i oddzielania sygnałów — ważnych, anormalnych alertów o zdarzeniach — od szumu (wszystkich innych elementów).
  • Identyfikowanie przyczyn źródłowych i proponowanie rozwiązań: korzystając z algorytmów charakterystycznych dla branży lub środowiska, AIOps może korelować nietypowe zdarzenia z innymi danymi zdarzeń w różnych środowiskach, aby znaleźć przyczynę przestoju lub problemu z wydajnością i zasugerować środki zaradcze.
  • Automatyzacja odpowiedzi, w tym proaktywne rozwiązania w czasie rzeczywistym: AIOps może automatycznie kierować alerty i zalecane rozwiązania do odpowiednich zespołów IT, a nawet tworzyć zespoły reagowania w oparciu o charakter problemu i rodzaj zalecanego rozwiązania. W wielu przypadkach może przetwarzać wyniki uczenia maszynowego w celu wyzwalania automatycznych odpowiedzi systemu, które rozwiązują problemy w czasie rzeczywistym, zanim użytkownicy zorientują się, że wystąpiły.
  • Ciągła nauka usprawniająca obsługę przyszłych problemów: na podstawie wyników analizy funkcje uczenia maszynowego mogą zmieniać algorytmy lub tworzyć nowe, aby jeszcze wcześniej identyfikować problemy i proponować skuteczniejsze rozwiązania. Modele sztucznej inteligencji mogą również pomóc systemowi w poznawaniu i dostosowywaniu się do zmian w środowisku, takich jak udostępnienie lub ponowne skonfigurowanie nowej infrastruktury przez zespoły DevOps.

Zalety AIOps

Nadrzędną zaletą AIOps jest to, że umożliwia identyfikowanie w operacjach IT problemów ze spowolnieniami i przestojami oraz pozwala je rozwiązywać szybciej niż za pomocą ręcznego przeszukiwania alertów z wielu narzędzi operacyjnych IT. Daje to kilka konkretnych korzyści:

  • Szybszy średni czas rozwiązania problemu (mean time to resolution — MTTR): eliminując szum w operacjach IT i korelując dane operacyjne z wielu środowisk IT, AIOps jest w stanie zidentyfikować przyczyny źródłowe i zaproponować rozwiązania szybciej i dokładniej niż zrobiłby to człowiek. Pozwala to organizacjom wyznaczać i osiągać niewyobrażalne wcześniej wskaźniki MTTR. Na przykład dostawca usług telekomunikacyjnych Nextel Brazil był w stanie wykorzystać AIOps do skrócenia czasu reakcji na incydenty z 30 minut do mniej niż 5 minut.
  • Przejście od zarządzania reaktywnego po proaktywne i predykcyjne: ponieważ technologia AIOps nigdy nie przestaje się uczyć, jest coraz lepsza w identyfikowaniu mniej pilnych alertów lub sygnałów, które są powiązane z pilniejszymi sytuacjami. Oznacza to, że może generować alerty predykcyjne, dzięki którym zespoły IT rozwiązują potencjalne problemy, zanim doprowadzą one do spowolnień lub przestojów.
  • Modernizacja operacji IT i zespołu operacyjnego IT: zamiast otrzymywać wszystkie alerty z każdego środowiska, zespoły operacyjne AIOps otrzymują tylko alerty spełniające określone progi lub parametry poziomu usług — wraz z całościowym kontekstem wymaganym do postawienia najlepszej możliwej diagnozy oraz podjęcia najlepszych i najszybszych działań naprawczych. Im AIOps więcej się uczy i automatyzuje, tym mniej wysiłku ludzkiego potrzeba do zapewnienia ciągłości roboczej, a zespół operacyjny IT może skuteczniej skupić się na zadaniach o większej wartości strategicznej dla firmy.

Przykłady wdrożeń AIOps

Oprócz optymalizacji operacji IT, widoczność i automatyzacja AIOps wspiera i pomaga w implementowaniu innych ważnych inicjatyw biznesowych i informatycznych, takich jak:

  • Transformacja cyfrowa: polega na tworzeniu złożoności IT (np. wielu środowisk, zwirtualizowanych zasobów, dynamicznej infrastruktury), z którą AIOps ma się uporać. Właściwe rozwiązanie AIOps daje organizacji więcej swobody i elastyczności do przeprowadzenia transformacji w oparciu o strategiczne cele biznesowe, bez martwienia się o obciążenie operacji IT.
  • Wdrożenie chmury/migracja do chmury: w większości organizacji wdrożenie chmury następuje stopniowo, a nie masowo, co skutkuje powstaniem hybrydowego środowiska wielochmurowego (chmura prywatna, chmura publiczna, wielu dostawców) z wieloma współzależnościami, które mogą zmieniać się zbyt szybko i często, aby można je było dokumentować. Przedstawiając jasne informacje na temat tych współzależności, AIOps może radykalnie zmniejszyć ryzyko operacyjne związane z migracją do chmury i podejściem do chmury hybrydowej.
  • Wdrożenie DevOps: DevOps przyspiesza rozwój, dając zespołom programistów więcej możliwości udostępniania i rekonfiguracji infrastruktury, ale zespoły IT nadal muszą nią zarządzać. AIOps zapewnia widoczność i automatyzację potrzebną technologii IT do obsługi modelu DevOps bez dodatkowego wysiłku związanego z zarządzaniem.

AIOps i IBM Cloud

IBM Cloud pozwala tworzyć i wdrażać w systemach opartych na wielu chmurach oraz w istniejącej infrastrukturze IT. Rozwiązania AIOps firmy IBM zwiększają wydajność nowych operacji IT dzięki scentralizowanemu wglądowi we wszystkie środowiska, dzięki czemu zespoły operacyjne mogą szybciej diagnozować problemy i eliminować incydenty.

IBM Cloud Pak for Watson AIOps wykorzystuje uczenie maszynowe i rozumienie języka naturalnego do korelowania ustrukturyzowanych i nieustrukturyzowanych danych w całym łańcuchu narzędzi operacyjnych w czasie rzeczywistym, aby ujawnić ukryte analizy i pomóc szybciej zidentyfikować przyczyny źródłowe. Eliminując potrzebę korzystania z wielu paneli kontrolnych, Watson AIOps przekazuje analizy i zalecenia bezpośrednio do przepływów pracy zespołu, aby przyspieszyć przetwarzanie incydentów.

Aby rozpocząć, zarejestruj się w IBMid i utwórz swoje konto w IBM Cloud.