ما المقصود بالذكاء الاصطناعي لعمليات تقنية المعلومات؟

يستفيد الذكاء الاصطناعي لعمليات تقنية المعلومات من البيانات الكبيرة والتحليلات وقدرات التعلم الآلي من أجل:

• استيعاب الكميات الضخمة (والمتزايدة باستمرار) من البيانات التي تولدها مكونات تقنية المعلومات وطلبات التطبيقات وأدوات مراقبة الأداء وأنظمة تذاكر الخدمة في مجموعة تقنيات المؤسسة وتجميعها.

• فصل الإشارات بذكاء عن "الضوضاء" لتحديد الأحداث والأنماط المهمة المتعلقة بأداء التطبيقات ومشكلات التوافر.

• تشخيص الأسباب الجذرية وإبلاغ قسم تقنية المعلومات وعمليات التطوير بها من أجل الاستجابة السريعة للحوادث ومعالجتها أو، في بعض الأحيان، حل هذه المشكلات تلقائيًا من دون تدخل بشري.

ومن خلال دمج أدوات عمليات تكنولوجيا المعلومات (ITOps) اليدوية المنفصلة في منصة واحدة ذكية ومؤتمتة، يُمكن للذكاء الاصطناعي لعمليات تقنية المعلومات أن يُمكِّن فرق عمليات تكنولوجيا المعلومات من الاستجابة بسرعة - وغالبًا بشكل استباقي - للتباطؤ والانقطاعات، مع الحفاظ على الرؤية الشاملة والسياق.

يساعد ذلك الشركات على سد الفجوة بين بيئات تقنية المعلومات المتنوعة والديناميكية وصعبة المراقبة وفرق تقنية المعلومات المعزولة من ناحية، وتوقعات المستخدمين بشأن أداء التطبيقات وتوافرها من ناحية أخرى. مع انتشار مبادرات التحول الرقمي في مختلف قطاعات الأعمال، يرى العديد من الخبراء أن الذكاء الاصطناعي لعمليات تقنية المعلومات هو مستقبل إدارة عمليات تقنية المعلومات.

يمكن أن يشتمل الذكاء الاصطناعي لعمليات تقنية المعلومات على مجموعة من إستراتيجيات الذكاء الاصطناعي وميزاته، بما في ذلك إخراج البيانات وتجميعها، والخوارزميات، والتنسيق، والتصور.

تتولى الخوارزميات ترميز الخبرة في مجال تقنية المعلومات، ومنطق الأعمال، والأهداف، ما يمكّن منصات الذكاء الاصطناعي لعمليات تقنية المعلومات من تحديد أولويات الأحداث الأمنية واتخاذ قرارات الأداء. وتشكل الخوارزميات الأساس للتعلم الآلي (ML) وتمكّن المنصات من وضع خطوط أساس والتكيف مع تغيرات البيانات البيئية.

يستخدم التعلم الآلي الخوارزميات والتقنيات — مثل التعلم الخاضع للإشراف وغير الخاضع للإشراف والتعلم المعزز والتعلم العميق — لمساعدة الأنظمة على التعلم من مجموعات البيانات الكبيرة والتكيف مع المعلومات الجديدة. وفي الذكاء الاصطناعي لعمليات تقنية المعلومات، يساعد التعلم الآلي على اكتشاف الأعطال وتحليل الأسباب الجذرية (RCA) وربط الأحداث والتحليل التنبئي.

تجمع برامج الذكاء الاصطناعي لعمليات تقنية المعلومات البيانات من مختلف مكونات الشبكة ومصادر البيانات. وتفسر التحليلات البيانات غير المنسقة لإنشاء بيانات وبيانات وصفية جديدة تساعد كلاً من الأنظمة والفرق على تحديد الاتجاهات وعزل المشكلات والتنبؤ بمتطلبات السعة وإدارة الأحداث.

تمكّن ميزات الأتمتة في أدوات الذكاء الاصطناعي لعمليات تقنية المعلومات أنظمة الذكاء الاصطناعي لعمليات تقنية المعلومات من العمل بناءً على رؤى في الوقت الفعلي. على سبيل المثال، قد تتوقع التحليلات التنبئية زيادة في حركة مرور البيانات وتطلق سير عمل أتمتة لتخصيص مساحة تخزين إضافية حسب الحاجة (وفقًا لقواعد الخوارزمية).

تعرض أدوات العرض المصور للبيانات في الذكاء الاصطناعي لعمليات تقنية المعلومات البيانات من خلال لوحات المعلومات والتقارير والرسوم البيانية، بحيث يمكن لفرق تقنية المعلومات مراقبة التغييرات واتخاذ قرارات تتجاوز قدرات برامج الذكاء الاصطناعي لعمليات تقنية المعلومات.

يستخدم الذكاء الاصطناعي لعمليات تقنية المعلومات منصة بيانات كبيرة لتجميع بيانات عمليات تقنية المعلومات والفرق والأدوات المعزولة في مكان واحد. يمكن أن تشمل هذه البيانات ما يلي:

• بيانات الأداء والأحداث التاريخية
• أحداث العمليات في الوقت الفعلي
• سجلات النظام والمقاييس
• بيانات الشبكة، بما في ذلك بيانات الحزم
• البيانات المتعلقة بالحوادث وإصدار التذاكر
• بيانات طلبات التطبيقات
• بيانات البنية التحتية

ثم تطبق منصات الذكاء الاصطناعي لعمليات تقنية المعلومات أدوات التحليلات المركزة والتعلم الآلي من أجل:

• فصل تنبيهات الأحداث المهمة عن "الضوضاء". يمشط الذكاء الاصطناعي لعمليات تقنية المعلومات بيانات عمليات تقنية المعلومات ويفصل الإشارات، ما يميز أحداث الأعطال عن الضوضاء (كل شيء آخر) ويحدد أنماط البيانات.

• تحديد الأسباب الجذرية واقتراح الحلول. يمكن للذكاء الاصطناعي لعمليات تقنية المعلومات ربط أحداث الأعطال ببيانات الأحداث الأخرى عبر البيئات للتركيز على سبب الانقطاع أو مشكلة الأداء واقتراح الحلول.

• أتمتة الاستجابات، بما في ذلك الحلول الاستباقية في الوقت الفعلي. على الأقل، يمكن لأدوات الذكاء الاصطناعي لعمليات تقنية المعلومات توجيه التنبيهات والحلول الموصى بها تلقائيًا إلى فرق تقنية المعلومات المناسبة، وحتى إنشاء فرق استجابة بناءً على طبيعة المشكلة والحل. وفي كثير من الحالات، يمكنها أيضًا معالجة نتائج التعلم الآلي وتشغيل استجابات النظام التلقائية لمعالجة المشكلات فور ظهورها (وغالبًا قبل أن يدرك المستخدمون حدوثها).

• التعلم المستمر لتحسين التعامل مع المشكلات المستقبلية. يمكن أن تساعد نماذج الذكاء الاصطناعي الأنظمة على فهم التغييرات في البيئة والتكيف معها (عندما يوفر فريق عمليات التطوير بنية تحتية جديدة أو يعيد تكوين البنية التحتية الحالية، على سبيل المثال).

تختلف رحلة الوصول إلى الذكاء الاصطناعي لعمليات تقنية المعلومات في كل مؤسسة. بمجرد أن يضع قادة الأعمال إستراتيجية الذكاء الاصطناعي لعمليات تقنية المعلومات، يمكنهم البدء في دمج الأدوات التي تساعد فرق تقنية المعلومات على مراقبة مشكلات تقنية المعلومات والتنبؤ بها والاستجابة لها بسرعة. 

عند اختيار الأدوات لتحسين الذكاء الاصطناعي لعمليات تقنية المعلومات، تراعي العديد من الفرق الميزات التالية:

• القابلية للملاحظة: القابلية للملاحظة هي مدى قدرتك على فهم الحالة الداخلية أو حالة نظام معقد بناءً على معرفتك بنتائجه الخارجية فقط. كلما زادت قابلية النظام للملاحظة، زادت سرعة فرق العمل ودقتها في تحديد مسار المشكلات المحددة في الأداء وصولاً إلى أسبابها الجذرية، كل ذلك من دون الحاجة إلى إجراء اختبارات أو برمجة إضافية.
  
  توفر أدوات القابلية للملاحظة الرائدة رؤية عميقة للخدمات والتطبيقات التجارية الحديثة الموزعة من أجل تحديد المشكلات وحلها بشكل أسرع وأكثر تلقائية.
  
  في مجال تقنية المعلومات والحوسبة السحابية، تستخدم قابلية الملاحظة أدوات وممارسات برمجية متقدمة لتجميع تدفقات ثابتة من بيانات الأداء من التطبيقات الموزعة — والأجهزة والشبكات التي تعمل عليها — وربطها ببعضها وتحليلها. كما تتيح قابلية الملاحظة مراقبة التطبيقات والشبكات بشكل أكثر فعالية، وإجراءات استكشاف الأخطاء وإصلاحها، بحيث تستمر الأنظمة في تلبية توقعات تجربة المستخدم واتفاقيات مستوى الخدمة (SLA) ومتطلبات الأعمال الأخرى.
  
  
• التحليلات التنبئية: التحليلات التنبئية هي فرع من فروع التحليلات المتقدمة التي تضع تنبؤات حول النتائج المستقبلية باستخدام البيانات القديمة والنمذجة الإحصائية وتقنيات استخراج البيانات والتعلم الآلي. في الذكاء الاصطناعي لعمليات تقنية المعلومات، تستخدم الفرق التحليلات التنبئية للعثور على أنماط البيانات وتحديد المخاطر والفرص.
  
  تُغمر المؤسسات الحديثة ببيانات من مستودعات بيانات متباينة في كل أنحاء المؤسسة. وتستخدم التحليلات التنبئية أدوات مثل نماذج الانحدار اللوجستي والخطي والشبكات العصبية وأشجار القرار للحصول على رؤى قابلة للتنفيذ من كميات هائلة من بيانات المؤسسة ووضع تنبؤات حول أحداث النظام المستقبلية.
  
  
• الاستجابة الاستباقية: تستجيب بعض حلول الذكاء الاصطناعي لعمليات تقنية المعلومات بشكل استباقي للأحداث غير المقصودة (مثل التباطؤ وحالات الانقطاع)، ما يجمع بين أداء التطبيقات وإدارة الموارد في الوقت الفعلي.
  
  من خلال إدخال مقاييس أداء التطبيقات في الخوارزميات التنبئية، يمكن للفرق تحديد الأنماط والاتجاهات التي تتزامن مع مشكلات تقنية المعلومات المختلفة. ونظرًا إلى قدرتها على التنبؤ بمشكلات تقنية المعلومات قبل حدوثها، يمكن لأدوات الذكاء الاصطناعي لعمليات تقنية المعلومات أتمتة الحلول لمعالجة مشكلات النظام على الفور.
  
  تشكل تقنيات أتمتة الاستجابة للحوادث جزءًا لا يتجزأ من الإدارة الفعالة لأنظمة تقنية المعلومات. ويمكنها مساعدة الشركات على تحسين تجربة العملاء وتحسين مقاييس الأداء الرئيسية بشكل كبير، مثل متوسط الوقت اللازم للكشف (MTTD). علاوة على ذلك، توفر أنظمة الذكاء الاصطناعي لعمليات تقنية المعلومات شبكة أمان لفرق عمليات تقنية المعلومات، حيث تعالج المشكلات التي قد تغفلها الرقابة البشرية وحدها.
  

يمكن لمنصات الذكاء الاصطناعي لعمليات تقنية المعلومات أن توفر للمؤسسات مستويات متفاوتة من الأتمتة، اعتمادًا على احتياجاتها في مجال تقنية المعلومات وإستراتيجيتها في مجال الذكاء الاصطناعي لعمليات تقنية المعلومات.

باستخدام النهج غير المرتبط بمجال معين، يجمع برنامج الذكاء الاصطناعي لعمليات تقنية المعلومات البيانات من مجموعة واسعة من المصادر لحل المشكلات عبر مختلف المجالات التشغيلية (الشبكات والتخزين والأمان، على سبيل المثال). توفر هذه الأدوات رؤية شاملة ومتكاملة للأداء العام، ما يساعد المؤسسات على معالجة المشكلات التي تمتد عبر مجالات متعددة.

ومع ذلك، قد لا توفر هذه الأدوات الرؤى التفصيلية التي تحتاج إليها فرق تقنية المعلومات لمعالجة نقاط الضعف المحددة أو تلبية الاحتياجات الفريدة للصناعة. إن الطبيعة الواسعة للأدوات غير المرتبطة بمجال معين تعني أنها تتفوق في تقديم نظرة عامة، ولكنها قد تعجز عن تقديم حلول محددة لإدارة الحوادث للتحديات الدقيقة.

تركز أدوات الذكاء الاصطناعي لعمليات تقنية المعلومات المرتبطة بمجال معين على مجال محدد، سواء كان بيئة تقنية معلومات أو صناعة معينة. على الرغم من أن هذه الأدوات لا تغطي مجال تقنية المعلومات بالكامل، فإنها متخصصة للغاية، وتستغل نماذج الذكاء الاصطناعي المدربة على مجموعات بيانات خاصة بمجالها. يتيح هذا التخصص لها تقديم رؤى وحلول دقيقة.

على سبيل المثال، في سياق الشبكة، يمكن للأداة التي تركز على مجال معين تحديد سبب الاختناق بدقة من خلال فهم بروتوكولات الشبكة وأنماطها القياسية. وبفضل تدريبها المتخصص وتركيزها، يمكنها تحديد ما إذا كان التباطؤ ناتجًا عن هجوم موزع لحجب الخدمة (DDoS) أو مجرد خطأ في تكوين النظام.

بغض النظر عن نوع الأداة التي تختارها المؤسسة، من المهم أن تتولى الفرق المهام التالية:

• تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي باستخدام مجموعات بيانات شاملة وتمثيلية لتحقيق أقصى قدر من الموثوقية والدقة.

• استخدام نماذج ذكاء اصطناعي شفافة وعادلة حتى تتمكن الأطراف المعنية من فهم عملية صنع القرار القائمة على الذكاء الاصطناعي.

• تدريب فرق تقنية المعلومات على استخدام الأدوات والرؤى بفعالية من أجل انتقال أكثر سلاسة إلى الذكاء الاصطناعي لعمليات تقنية المعلومات.

• تعيين شخص للإشراف على استنتاجات نموذج الذكاء الاصطناعي والتحقق من صحتها للحفاظ على انضباط الفرق والأنظمة.

الذكاء الاصطناعي لعمليات تقنية المعلومات وعمليات التطوير منهجيتان مصممتان لتحسين عمليات تقنية المعلومات، لكنهما تركزان على جوانب مختلفة من دورة حياة البرمجيات.

تهدف عمليات التطوير إلى دمج فرق التطوير والعمليات لتعزيز التعاون والكفاءة طوال عملية تطوير البرمجيات. وهي تبسط عمليات البرمجة والاختبار والنشر وتؤتمتها، وتسرع عمليات التكامل المستمر والتسليم المستمر (CI/CD)، ما يتيح إصدار برمجيات أسرع وأكثر موثوقية.

تستخدم عمليات التطوير أيضًا أدوات مثل البنية التحتية كرمز ومنصات التعاون للتخلص من العزلة بين الفرق والتأكد من إمكانية تسليم تحديثات البرامج بسرعة، من دون الإضرار بمستوى الجودة.

بينما تركز عمليات التطوير على التسريع والتحسين لتطوير البرامج ونشرها، يستخدم الذكاء الاصطناعي لعمليات تقنية المعلومات الذكاء الاصطناعي لتحسين أداء بيئات تقنية المعلومات في المؤسسات، ما يضمن تشغيل الأنظمة بسلاسة وكفاءة. تستخدم منصات الذكاء الاصطناعي لعمليات تقنية المعلومات التعلم الآلي وتحليلات البيانات الكبيرة لتحليل كميات هائلة من البيانات التشغيلية لمساعدة فرق تقنية المعلومات على اكتشاف المشكلات ومعالجتها بشكل استباقي.

عند استخدامهما معًا، يمكن أن تساعد خدمات الذكاء الاصطناعي لعمليات تقنية المعلومات وعمليات التطوير الشركات على إنشاء نهج تكميلي وشامل لإدارة دورة حياة البرمجيات بالكامل.

يمكن أن تساعد خدمات الذكاء الاصطناعي لعمليات تقنية المعلومات الشركات على معالجة العديد من حالات الاستخدام، بما في ذلك:

تحدد تحليلات الأسباب الجذرية (RCAs) السبب الأساسي للمشكلات من أجل معالجتها بالحلول المناسبة. وتساعد تحليلات الأسباب الجذرية الفرق على تجنب العمل غير المنتج المتمثل في معالجة أعراض المشكلة، بدلًا من معالجة المشكلة الأساسية.

على سبيل المثال، يمكن لمنصة الذكاء الاصطناعي لعمليات تقنية المعلومات تتبع مصدر انقطاع الشبكة لحل المشكلة على الفور وإعداد إجراءات وقائية لمنع تكرار المشكلة نفسها في المستقبل.

يمكن لأدوات الذكاء الاصطناعي لعمليات تقنية المعلومات فحص كميات كبيرة من البيانات القديمة واكتشاف نقاط البيانات غير النمطية داخل مجموعة البيانات. تساعد هذه القيم الخارجية الفرق على تحديد المشكلات (مثل حالات اختراق أمن البيانات) والتنبؤ بها وتجنب العواقب المحتملة المكلفة لتلك الأحداث (العلاقات العامة السلبية والغرامات التنظيمية وانخفاض ثقة المستهلكين، من بين أمور أخرى).

غالبًا ما تكون التطبيقات الحديثة مفصولة بطبقات متعددة من التجريد، ما يجعل من الصعب فهم أي الخوادم المحلية وموارد التخزين وموارد الشبكات الأساسية تدعم أي التطبيقات. يساعد الذكاء الاصطناعي لعمليات تقنية المعلومات على سد هذه الفجوة.

يعمل كأداة مراقبة للبنية التحتية السحابية وأنظمة المحاكاة الافتراضية والتخزين، ويقدم تقارير عن المقاييس بما في ذلك الاستخدام والتوافر وأوقات الاستجابة. علاوة على ذلك، يستخدم الذكاء الاصطناعي لعمليات تقنية المعلومات قدرات ربط الأحداث لتوحيد المعلومات وتجميعها بحيث يمكن للمستخدمين استهلاك المعلومات وفهمها بسهولة أكبر.

بالنسبة إلى معظم المؤسسات، يكون اعتماد السحابة تدريجيًا وليس نقلة شاملة. وغالبًا ما ينتج عن ذلك بيئات سحابة متعددة هجينة (بما في ذلك العديد من الأجزاء المترابطة التي تعتمد على تقنيات مثل واجهات برمجة التطبيقات و الخدمات الصغيرة) مع تبعيات متعددة يمكن أن تتغير بسرعة كبيرة وبشكل متكرر بحيث يتعذر توثيقها. من خلال توفير رؤية واضحة لهذه التبعيات المترابطة، يمكن للذكاء الاصطناعي لعمليات تقنية المعلومات أن يقلل بشكل كبير من المخاطر التشغيلية المرتبطة بالانتقال إلى السحابة ونُهج السحابة الهجينة .

تسرع عمليات التطوير عملية التطوير من خلال منح فرق التطوير مزيدًا من القوة لتوفير البنية التحتية لتقنية المعلومات وإعادة تكوينها، ولكن لا يزال يتعين على الفرق إدارة البنية. ويوفر الذكاء الاصطناعي لعمليات تقنية المعلومات الرؤية والأتمتة التي تحتاج إليها فرق تقنية المعلومات لدعم عمليات التطوير من دون الحاجة إلى الإفراط في الإشراف البشري.

تتمثل الميزة الرئيسية للذكاء الاصطناعي لعمليات تقنية المعلومات في أنه يمكّن فرق عمليات تقنية المعلومات من تحديد حالات التباطؤ والانقطاع ومعالجتها وحلها بشكل أسرع مما يمكنهم تنفيذه يدويًا من خلال فحص التنبيهات الواردة من أدوات ومكونات متعددة. وهذا يمكّن الشركات من تحقيق ما يلي:

من خلال تجاوز ضوضاء عمليات تقنية المعلومات وربط بيانات العمليات من بيئات تقنية المعلومات المتعددة، يمكن للذكاء الاصطناعي لعمليات تقنية المعلومات تحديد الأسباب الجذرية واقتراح الحلول بسرعة ودقة تتجاوز القدرة البشرية. تتيح عمليات تحديد المشكلات وحل الحوادث بشكل أسرع للمؤسسات تحديد أهداف لمتوسط الوقت اللازم للإصلاح لم يكن من الممكن التفكير فيها سابقًا وتحقيقها.

يؤدي التحديد التلقائي للمشكلات التشغيلية وإعادة برمجة نصوص الاستجابة إلى تقليل التكاليف التشغيلية وتخصيص الموارد بشكل أكثر دقة. كما أنه يقلل من أحمال التشغيل على موظفي تقنية المعلومات ويوفر الوقت للموظفين لأداء أعمال أكثر ابتكارًا وتعقيدًا، ما يحسن تجربة الموظفين.

تسهل عمليات التكامل داخل أدوات مراقبة الذكاء الاصطناعي لعمليات تقنية المعلومات التعاون بشكل أكثر فعالية بين فرق عمليات التطوير وعمليات تقنية المعلومات والحوكمة والأمن. كما أن تحسين الرؤية والتواصل والشفافية يمكّن هذه الفرق من تحسين عملية اتخاذ القرار والاستجابة للمشكلات بشكل أسرع.

بفضل قدرات التحليلات التنبئية المدمجة، تتعلم منصات الذكاء الاصطناعي لعمليات تقنية المعلومات باستمرار كيفية تحديد التنبيهات الأكثر إلحاحًا وترتيبها حسب الأولوية. وهذا يساعد فرق تقنية المعلومات على معالجة المشكلات المحتملة قبل أن تؤدي إلى فترة تعطل غير مخطط لها وتعطيل الخدمة وانقطاعها.