AIOps Araçlarından AIOps Platformuna
Gartner’a göre, “AIOps, BT operasyonları üzerinde uzun vadeli ve dönüştürücü bir etkiye sahip olacaktır.” Araştırma şirketi, kuruluşlar bütçelerini bozmadan veya teknoloji personelini fazla çalıştırmadan BT sonuçlarını iyileştirmenin yollarını ararken, önümüzdeki iki yıl içinde AIOps yatırımlarında önemli bir artış olacağını öngörüyor.
Bazı AIOps araçları manuel süreçlere göre önemli avantajlar sunarken, hepsi kuruluşların beklediği sonuçları veremez. Hem anlık hem de uzun vadeli faydaların farkına varmak için, kuruluşların yönetimi birleştirebilen, operasyonları kolaylaştıran ve genel karmaşıklığı azaltabilen akıllı çözümleri devreye alması gerekir.
AIOps nedir ve zorluklar nelerdir?
Yapay zeka işlemleri (AIOps), önemli görevleri otomatikleştirmek ve beklenmedik kesinti veya yetkisiz veri erişimi gibi yaygın BT sorunları için çözümler önermek için AI tabanlı algoritmaları veri analitiği ile birleştiren yazılım işlemlerine yönelik bir yaklaşımdır. Pratikte, yapay zeka odaklı çözümler, rutin izleme ve yönetim görevlerini yerine getirmelerine izin vererek BT ekiplerinin yükünü azaltmaya yardımcı olur, böylece görev açısından kritik konulara odaklanabilirler.
Paydaşların, müşterilerin ve çalışanların artan beklentilerini karşılamak için kuruluşların% 86'sının bulutta yerel teknolojileri ve mikro hizmetler, kapsayıcılar ve Kubernetes gibi düzenleme platformlarını kullandığını tespit eden son 2020 Küresel CIO Raporumuzdaki verileri düşünün. Modern bulut mimarilerinin tüm faydalarına rağmen, ankete katılan CIO’ların% 63'ü, bu ortamların karmaşıklığının insanların yönetme yeteneğini aştığını söyledi. Bu karmaşıklığı ortadan kaldırmak için kuruluşlar artık ortalama 10 farklı izleme aracı kullanıyor. Bu yatırımlara rağmen, bu kuruluşlar ortamlarındaki uygulamaların ve altyapının yalnızca% 11'ine tam bir görünürlük sağlar.
AIOps çözümleri, gözlemlenebilirliği artırma, süreçleri otomatikleştirme ve ölçeğe göre değeri geliştirme potansiyeli sunar.
AIOps için en iyi yaklaşım ne tür bir AI’dır?
Daha geniş iş dağıtımı, giderek daha karmaşık hale gelen yapay zeka algoritmalarından ve yeni veri ilişkilerini keşfetme hızlarının artmasından kaynaklanırken, aynı zamanda yeni bir BT gerçekliğinin de kabul edilmesidir: AIOps, kalıcı olmak ve hızla gelişmek için dizayn edilmiştir.
Ancak AI’ya yönelik tüm yaklaşımlar aynı değildir ve bazıları modern ortamlarda AIOps için diğerlerinden daha etkilidir.
AI’ya iki yaklaşım
Geleneksel makine öğrenimi yaklaşımı, ölçümleri ve olayları derlemek ve bir dizi ilişkili uyarı üretmek için istatistiklere dayanır. Bu istatistiğe dayalı yaklaşım birçok uyarıyı bulabilir ve bunlara öncelik verebilir, ancak yine de çıktıyı analiz etme ve herhangi bir anormallik veya hatanın temel nedenini belirleme konusunda insanlara güvenir. İstatistik tabanlı makine öğrenimi çözümlerini eğitmek zaman alır ve bu yaklaşım, modern, dinamik bulut yerel ortamlarla kolayca ölçeklenmez.
Diğer bir yaklaşım, bir sorunun temel nedenini hemen belirlemek için sistematik hata ağacı analizini kullanan deterministik AI’dır. Bu yaklaşım, anormallikleri anında algılar — örneğin yavaş yanıt veren bir hizmet — ve gerçek zamanlı olarak tam olarak ne olduğunu ve nerede olduğunu belirlemek için tüm bağımlılıklarını ve tüm bağımlılıklarını (vb.) İnceler. Tüm aşağı akış süreçleri boyunca orijinal arızanın rotasının kolayca görselleştirilebilen bir haritası eşliğinde, deterministik AI yaklaşımı, sorunun tetiklendiği noktayı ve bunun aşağı akış etkilerini bulabilir, böylece analistler çözümleri uygulamaya, yanıtları otomatikleştirmeye ve yeni yenilikler geliştirmeye odaklanabilir.
DevOps ekipleri, hangi AIOps çözümünü benimseyeceklerini değerlendirirken, her birinin tam olarak ne yaptığını ve nasıl yaptığını bilmek önemlidir, çünkü hepsi aynı düzeyde otonom içgörü sağlamaz.
AIOps araçlarının faydaları nelerdir?
Teorik olarak, kurumsal BT ortamlarında bir AIOps çözümünün uygulanması verimliliği artırabilir, genel iş değerini artırabilir ve müşteri başarısını artırabilir.
Etkili bir şekilde uygulanan, AIOps girişimlerinin potansiyel faydaları şunları içerir:
1- İyileştirilmiş uyarı yönetimi
Çok bulutlu ortamlarda uyarı çokluğu, hız ve çeşitli uyarılar katlanarak arttığı için birçok BT ekibi artık “uyarı yorgunluğundan” muzdariptir. Bununla birlikte, CDO Trends tarafından belirtildiği gibi, etkili AIOps uygulaması, yanlış alarmları% 90'a kadar azaltmaya ve gereksiz veya alakasız bildirimlerin etkisini azaltmaya yardımcı olabilir.
2- Gelişmiş olay önceliklendirme
Hangi uyarılar öncelikli yanıt gerektirir ve hangisi bekleyebilir? Veri kaynaklarının ve potansiyel güvenlik endişelerinin muazzam hacmi, bunu herhangi bir BT ekibi için zorlaştırır — birden fazla bulut ortamı ve açık kaynak kaynağı ekleyin ve etkili yönetim neredeyse imkansız hale gelir. Hata ağacı analizine dayalı gelişmiş algoritmalar kullanan AIOps çözümleri, ekiplerin daha hızlı yanıt verebilmesi, daha fazla işlemi otomatikleştirmesi ve işi yönlendiren şeylere odaklanabilmesi için önemli olan uyarıları anında belirleyebilir.
3- Daha az BT harcaması
Dynatrace’in araştırmasına göre, BT ve bulut operasyon ekipleri zamanlarının% 44'ünü sadece “ışıkları açık tutarak” araçların ve teknolojilerin çalışmasını sağlamaya harcarlar. Bununla birlikte, otomatikleştirilmiş AIOps araçlarını uygulayarak, şirketler her yıl ortalama 4,8 milyon dolar tasarruf edebilirler.
4- Kolaylaştırılmış dijital dönüşüm
Kuruluşlar modern ortamlarının karmaşıklığını ortak bir dil ve dijital performansın tüm yönleri için tek bir doğruluk kaynağıyla yönetebiliyorsa dijital dönüşüm iş başarısını da teşvik etmektedir. Burada, AIOps araçları, çoklu bulut ortamlarında sürekli artan veri miktarını, çeşitliliğini ve hızını tüketip analiz ederek ve operasyon iş akışlarını düzene koymak ve otomatikleştirmek için AI analitiğini uygulayarak şirketlerin dijital dönüşümlerini hızlandırmalarına yardımcı olabilir.
AIOps’un işletme üzerindeki etkisi nedir sorusunun yanıtı “insanların manuel görevleri yerine getirme ihtiyacını azaltmaktır.
”Sonuç olarak asıl hedef; Tüm yazılım yığınının tek bir kaynaktan otomatik, uçtan-uca gözlemlenebilirliğini elde ederek, işlemleri otomatikleştirmek ve kolaylaştırmak için ekiplerin kullanabileceği otomatik içgörüler sağlayarak, uzman çalışanların zamanlarını önemli sorunları çözmeye odaklayabilmektir.
