AIOps

menu icon

AIOps

AIOps использует искусственный интеллект для упрощения управления ИТ-операциями, а также ускорения и автоматизации решения проблем в сложных современных ИТ-средах.

Что такое AIOps?

AIOps (artificial intelligence for IT operations) — это приложение искусственного интеллекта для повышения эффективности ИТ-операций. В частности, AIOps используют возможности больших данных, аналитики и машинного обучения для следующих целей:

  • Сбор и агрегирование огромных и постоянно увеличивающихся объемов операционных данных, генерируемых несколькими компонентами ИТ-инфраструктуры, приложениями и инструментами мониторинга производительности
  • Интеллектуальное отсеивание «сигналов» из «шума» для определения важных событий и шаблонов, связанных с производительностью системы и проблемами доступности.
  • Диагностика первопричин и информирование ИТ для быстрого реагирования и восстановления — или, в некоторых случаях, автоматическое решение этих вопросов без вмешательства человека.

Заменяя несколько отдельных, ручных инструментов ИТ-операций на единую, интеллектуальную и автоматизированную платформу, AIOps позволяют командам ИТ-операций реагировать быстрее — и даже на упреждение — на замедление и перебои в работе, прилагая при этом гораздо меньше усилий.

AIOps устраняют разрыв между все более разнообразным, динамичным и сложным для мониторинга ИТ-ландшафтом, с одной стороны, и ожиданиями пользователей относительно постоянной или почти постоянной доступности приложений, с другой. Большинство экспертов считают AIOps будущим управления ИТ-операциями.

Дополнительная информация об AIOps

Зачем нужны AIOps?

Сегодня большинство организаций переходят от традиционной инфраструктуры отдельных статических физических систем к динамическому сочетанию локальных, управляемых облачных, частных облачных и публичных облачных сред, работающих на виртуализированных или программно-определяемых ресурсах, постоянно изменяющихся и масштабируемых.

Приложения и системы в этих средах генерируют огромные объемы данных, которые постоянно продолжают расти. По оценкам Gartner, средняя ИТ-инфраструктура предприятия генерирует в два-три раза больше данных об ИТ-операциях каждый год.

Традиционные решения по управлению информационными ИТ-доменами не могут справиться с этими объемами. Они не могут интеллектуально отсортировать важные события из множества окружающих данных. Они не могут сопоставить данные в разных, но взаимозависимых средах. Кроме того, они не могут предоставить аналитическую информацию и прогнозный анализ в режиме реального времени, которые необходимы ИТ-отделам для оперативного реагирования на проблемы, чтобы обеспечить соответствие ожиданиям пользователей и клиентов в отношении уровня обслуживания.

AIOps обеспечивают видимость данных о производительности и зависимостях во всех средах, анализируют данные для извлечения важных событий, связанных с замедлением работы или отключениями, и автоматически оповещают сотрудников ИТ о проблемах, их первопричинах и рекомендуемых решениях.

Как работают AIOps?

Самый простой способ понять, как работают AIOps — проанализировать роль, которую каждая технология AIOps (большие данные, машинное обучение и автоматизация) — играет в этом процессе.

AIOps используют платформу больших данных для агрегирования разрозненных данных ИТ-операций в одном месте. Эти данные могут включать следующее:

  • Исторические данные о производительности и событиях
  • Потоковые операции в реальном времени
  • Системные журналы и метрики
  • Сетевые данные, включая пакетные данные
  • Данные, связанные с инцидентами, и запросы
  • Связанные данные на основе документов

Затем AIOps применяет целенаправленную аналитику и возможности машинного обучения:

  • Отделение важных оповещений о событиях от 'шума': AIOps используют аналитику, такую ​​как применение правил и сопоставление с образцом, для анализа данных ИТ-операций и отделения сигналов — важных предупреждений об аномальных событиях — от шума (все остальное).
  • Выявление первопричин и предложение решений: используя отраслевые или зависящие от среды алгоритмы, AIOps могут соотносить аномальные события с другими данными о событиях в разных средах, чтобы определить причину сбоя или проблемы с производительностью и предложить меры по их устранению.
  • Автоматизация ответов, включая упреждающее разрешение в режиме реального времени: как минимум, AIOps могут автоматически направлять предупреждения и рекомендуемые решения в соответствующие ИТ-группы или даже создавать группы реагирования в зависимости от характера проблемы и решения. Во многих случаях оно может задействовать результаты машинного обучения, чтобы запускать автоматические действия и решать проблемы в режиме реального времени еще до того, как пользователи узнают об их возникновении.
  • Постоянное обучение для более эффективного решения будущих проблем: на основе результатов аналитики функции машинного обучения могут изменять алгоритмы или создавать новые, чтобы выявлять проблемы на еще более раннем этапе и рекомендовать более эффективные решения. Модели искусственного интеллекта также могут помочь системе узнать и адаптироваться к таким изменениям в среде, как новая инфраструктура, подготовленная или перенастроенная командами DevOps.

Преимущества AIOps

Основным преимуществом AIOps является то, что они позволяют ИТ-специалистам выявлять, расследовать и устранять замедления и сбои быстрее, чем если бы они вручную фильтровали предупреждения от нескольких инструментов. Это обеспечивает ряд конкретных преимуществ:

  • Меньшее среднее время устранения (MTTR): отделяя шум от реальных событий и сопоставляя операционные данные из нескольких ИТ-сред, AIOps могут выявлять первопричины и предлагать решения быстрее и точнее, чем человек. Это позволяет организациям ставить и достигать ранее немыслимых показателей MTTR. Например, оператор связи Nextel Brazil использовал AIOps для сокращения времени реагирования на инцидент с 30 до менее 5 минут.
  • Переход от реактивного к упреждающему и прогнозирующему управлению: поскольку AIOps никогда не перестают обучаться, они продолжает совершенствоваться в обнаружении менее срочных предупреждений или сигналов, которые соотносятся с более срочными ситуациями. Это означает, что AIOps могут предоставлять прогнозные предупреждения, позволяющие ИТ-специалистам устранять потенциальные проблемы до того, как они приведут к замедлению работы или отключениям.
  • Модернизация ИТ-операций и ИТ-отделов: вместо того чтобы получать все предупреждения из каждой среды, сотрудники AIOps получают только предупреждения, которые соответствуют определенным пороговым значениям или параметрам уровня обслуживания — вместе со всем контекстом, необходимым для проведения наилучшей диагностики и принятия наиболее эффективных и быстрых корректирующих действий. Чем больше AIOps узнает и автоматизирует, тем больше он помогает «держать руку на пульсе» с меньшими человеческими усилиями, и тем больше ваша ИТ-команда может сосредоточиться на стратегических задачах для бизнеса.

Примеры использования AIOps

Помимо оптимизации ИТ-операций, прозрачность и автоматизация AIOps могут поддерживать и помогать в реализации других важных коммерческих и ИТ-инициатив:

  • Переход на цифровые технологии: цифровая трансформация — это то, что создает сложность ИТ (например, наличие нескольких сред, виртуализированные ресурсы, динамическая инфраструктура), для решения которой предназначены AIOps. Правильное решение AIOps дает организации больше свободы и гибкости для перехода на цифровые технологии на основе стратегических бизнес-целей, не беспокоясь о нагрузке на ИТ-операции.
  • Внедрение/миграция в облако: для большинства организаций внедрение облака происходит постепенно, а не сразу, что приводит к созданию гибридной мультиоблачной среды (частное облако, публичное облако, несколько поставщиков), со множеством взаимозависимостей, которые могут меняться слишком быстро и часто для их документирования. Обеспечивая четкую видимость этих взаимозависимостей, AIOps могут значительно снизить операционные риски миграции в облако и гибридного облачного подхода.
  • Внедрение DevOps: DevOps ускоряет разработку, давая командам разработчиков больше возможностей для предоставления и перенастройки инфраструктуры, но ИТ-отделы все еще должны управлять этой инфраструктурой. AIOps обеспечивают прозрачность и автоматизацию, необходимые ИТ-отделам для поддержки DevOps, без дополнительных усилий по управлению.

AIOps и IBM Cloud

IBM Cloud обеспечивает возможность разработки и развертывания в мультиоблачных архитектурах и существующих ИТ-системах. Решения AIOps от IBM позволяют повысить эффективность новых ИТ-операций, обеспечивая централизованный мониторинг всех сред, чтобы ваши операционные группы могли быстрее диагностировать проблемы и устранять инциденты.

IBM Cloud Pak для Watson AIOps использует машинное обучение и понимание естественного языка для сопоставления структурированных и неструктурированных данных в вашей операционной цепочке инструментов в режиме реального времени, чтобы выявить скрытые возможности и помочь быстрее определить первопричины. Устраняя необходимость в нескольких панелях мониторинга, Watson AIOps передает информацию и рекомендации непосредственно в рабочие процессы вашей команды, чтобы ускорить устранение проблем.

Для того чтобы приступить к работе, зарегистрируйтесь для получения IBMid и создайте учетную запись IBM Cloud.