Cos'è AIOps?

Attualmente, il 91% dei responsabili delle decisioni IT riconosce che l'automazione è un punto di svolta per il domani: prevede che nei prossimi tre-cinque anni tutti i sistemi IT saranno in grado di reagire autonomamente in linea con gli obiettivi aziendali. La chiave per il funzionamento automatizzato (AO) nell'IT è l'uso dell'intelligenza artificiale tramite AIOps. È un sistema che utilizza la tecnologia AI per anticipare/identificare eventi proattivi e reattivi da dati non strutturati generati da vari strumenti di monitoraggio e altre fonti. Ciò ha importanti implicazioni per l'IT così come lo conosciamo oggi.

Cos'è AIOps?

Gartner definisce AIOps come un mezzo per " combinare big data e machine learning per automatizzare i processi delle operazioni IT, inclusa la correlazione degli eventi, il rilevamento delle anomalie e la determinazione del nesso di causalità ". Gartner ha coniato la frase nel 2016 come classificazione di settore per le tecnologie di analisi di machine learning che migliorano l'analisi delle operazioni IT.

Da allora, abbiamo assistito all'ascesa di AIOps non solo come metodologia, ma anche come tipo di piattaforma software che racchiude tutti gli strumenti di cui l'IT ha bisogno per l'analisi e la gestione dei dati di eventi/macchine, senza doverli creare da zero.

In poche parole, AIOps unisce diverse soluzioni di operazioni IT manuali in un'unica piattaforma di operazioni IT intuitiva, intelligente e automatizzata. Grazie alla visibilità e al contesto end-to-end, tu e il tuo team potete reagire più rapidamente, anche preventivamente, a rallentamenti e interruzioni. Al suo centro, si trova un diluvio di dati (ora adeguatamente organizzati) e algoritmi avanzati di analisi dei dati.

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Quali sono i componenti di AIOps?

AIOps utilizza i seguenti elementi per migliorare le operazioni IT:

1. Consolidamento dei dati da fonti diverse

AIOps raccoglie dati da diversi flussi dell'infrastruttura IT, come record di eventi, monitoraggio del sistema, app, dati di lavoro e ticket. L'eliminazione dei silos di informazioni semplifica la gestione, il monitoraggio e la connessione degli eventi di rete per identificare le cause.

2. Algoritmi AI

Copre gli algoritmi ML e AI specifici del settore o dell'IT. Gli obiettivi e le risorse primarie di un'azienda IT ne determinano i contenuti e le strutture. Questi algoritmi stabiliscono gli obiettivi operativi a cui l'intelligenza artificiale darà la priorità.

3. Regole aziendali

AIOps utilizza la logica aziendale e la classificazione dei modelli per identificare in modo affidabile gli eventi che richiedono una reazione. Può persino utilizzare metodi di apprendimento automatico che consentono loro di creare regole univoche per individuare anomalie dipendenti da set di dati di addestramento. La distinzione tra attività di rete "normale" e "anomala" viene stabilita tramite regole e schemi.

4. Trattamento dei dati

L'elaborazione dei dati in tempo reale consente ai team ITOps di raggiungere i propri obiettivi di ottimizzazione delle prestazioni e aiuta gli analisti della sicurezza a implementare contromisure. L'intelligenza artificiale consente l'acquisizione e l'analisi efficaci di enormi quantità di dati su larga scala e anche in tempo reale. Di conseguenza, è possibile rilevare anomalie e reagire più rapidamente agli eventi riconosciuti dagli strumenti AIOps.

5. Tecnologie cognitive

Questa è la caratteristica che definisce AIOps. L'esame intelligente di grandi quantità di dati è realizzato dall'intelligenza artificiale. Attraverso equazioni matematiche che correlano e setacciano i dati della macchina per generare istogrammi, grafici e immagini, esegue un'analisi approfondita. Inoltre, l'apprendimento automatico può "imparare" dalle tue azioni e modificare il modello di conseguenza, in modo autonomo. Gli approfondimenti vengono presentati utilizzando dashboard dinamici (e spesso in tempo reale).

6. Flussi di lavoro connessi

AIOps può essere utilizzato per automatizzare e coordinare diverse operazioni IT. Può, ad esempio, condurre una valutazione in tempo reale delle funzionalità appena introdotte o un'ispezione dettagliata del registro per scoprire guasti e anomalie. Per consentire ciò, le piattaforme AIOps sono connesse ad altri componenti dell'ecosistema di monitoraggio IT tramite API (Application Programming Interface).

Come funziona AIOps?

Il funzionamento di AIOps può essere suddiviso in tre fasi.

• In primo luogo, raccoglie e aggrega le enormi e sempre crescenti quantità di dati generati da diversi componenti dell'infrastruttura IT. Questo può contenere requisiti applicativi, strumenti di monitoraggio delle prestazioni o sistemi di ticket di servizio.

• In secondo luogo, distingue in modo intelligente tra "segnali" e "rumore". Quindi organizza e collega queste informazioni rilevanti in base a vari parametri, come lingua, cronologia e topologia. Ciò facilita l'identificazione di incidenti e modelli critici associati alle prestazioni del sistema e ai problemi di disponibilità, insieme a falsi positivi e falsi negativi minimi.

• In terzo luogo, identifica le cause alla base degli incidenti e informa i dipartimenti IT e DevOps per rimediare tempestivamente. In alcuni casi, può persino affrontare queste difficoltà automaticamente senza l'intervento umano.

• Infine, facilita la collaborazione tra le persone che gestiscono l'infrastruttura IT. Non solo AIOps avviserà gli operatori e i gruppi interessati, ma incoraggerà anche la collaborazione tra di loro, soprattutto quando le persone sono geograficamente disperse. Inoltre, mantiene i dati degli eventi che aiutano ad accelerare la diagnosi futura di circostanze simili.

6 principali vantaggi di AIOps

Sia le aziende tecnologiche che le imprese con grandi team IT stanno ora adottando sempre più AIOps per i seguenti motivi:

1. Maggiore osservabilità

L'osservabilità è la capacità di consumare, aggregare e analizzare un flusso continuo di dati sulle prestazioni provenienti da programmi dispersi e dall'hardware su cui operano. Ciò consente un monitoraggio, una risoluzione dei problemi e un debug più efficienti dell'applicazione al fine di soddisfare i contratti di servizio (SLA) e altre esigenze aziendali.

2. Automatizza le azioni predittive

I sistemi AIOps possono analizzare e correlare i dati per fornire analisi avanzate e azioni automatizzate. Utilizzando l'analisi predittiva, è possibile automatizzare l'ottimizzazione dinamica delle risorse, garantendo le prestazioni delle applicazioni e riducendo in modo sicuro il costo delle risorse, anche durante una significativa imprevedibilità della domanda.

3. Ridurre al minimo i tempi di inattività

I tempi di inattività di sistemi e applicazioni possono essere costosi a causa della perdita di entrate, della riduzione della produttività e dei danni alla reputazione. AIOps consente ai team IT, DevOps, DevSecOps o SRE (Site Reliability Engineering) di riconoscere e rispondere ai problemi in via di sviluppo prima che diventino problemi significativi e disastrosi.

4. Tenere il passo con le minacce alla sicurezza

Man mano che gli ambienti si sviluppano in termini di complessità e dimensioni, aumenta anche il numero di pericoli da affrontare. Le tecniche manuali non possono tenere il passo con il ritmo del cambiamento, ma le soluzioni AIOps ti consentono di identificare, valutare, dare priorità e risolvere i problemi di vulnerabilità.

5. Ottimizzare l'utilizzo delle risorse umane

Il rilevamento automatico dei problemi operativi e gli script di reazione riprogrammati ridurranno i costi operativi consentendo un'efficiente allocazione delle risorse. Ciò consente inoltre alle risorse umane di concentrarsi su attività nuove e complicate, con il risultato di una migliore esperienza dei dipendenti.

6. Migliora i risultati

Eliminando il disordine operativo IT e integrando i dati operativi da diverse impostazioni IT, AIOps può identificare i problemi alla radice e suggerire rimedi in modo più rapido e accurato di quanto potrebbe fare un essere umano. Ciò consente alle aziende di stabilire e raggiungere obiettivi di tempo medio di risoluzione (MTTR) che prima erano irraggiungibili. Questo fa una grande differenza per le organizzazioni di servizi condivisi e i fornitori di servizi gestiti.

C'è uno svantaggio di AIOps?

AIOps ha diversi vantaggi; tuttavia, la sua implementazione ha la sua parte di svantaggi. L'implementazione di AIOps richiede l'introduzione di sostanziali modifiche ai processi informatici. Inoltre, cambia i ruoli ei doveri del personale IT. I dipendenti potrebbero considerare questa una minaccia poiché temono che possa comportare il trasferimento o il licenziamento.

Inoltre, è necessaria una conoscenza completa di AIOps per automatizzare le attività in modo efficace. Sebbene questa tecnologia automatizzi la maggior parte dei processi, non è del tutto indipendente. Ciò richiede la presenza di un individuo all'interno dell'organizzazione che conosca perfettamente le sue operazioni.

AIOps automatizza principalmente operazioni regolari che non richiedono conoscenze specialistiche. Ciò consente ai dipendenti IT di concentrarsi su altre attività produttive, come il miglioramento dei processi e l'ottimizzazione del sistema. Al contrario, se le persone sono ora limitate ad attività che AIOps può facilmente svolgere, ciò potrebbe creare un problema di risorse.

Pensieri finali

Alcune delle migliori opzioni da considerare sono AppDynamics, Splunk Enterprise, Moogsoft, Sumo Logic e Per sfruttare appieno i vantaggi di AIOps, le organizzazioni devono fare di più che adottare strumenti con algoritmi basati sulla correlazione statistica. Le organizzazioni devono implementare una piattaforma AIOps che offra trasparenza, osservabilità e responsabilità end-to-end. istantanea; la tua decisione dipenderà dagli esatti vantaggi aziendali di AIOps che stai cercando di ottenere, dai casi d'uso e dal tuo attuale panorama IT.