Что такое AIOps?
AIOps расшифровывается как "искусственный интеллект для ИТ-операций". Речь идет о платформах, использующих машинное обучение (ML) и аналитику для автоматизации ИТ-операций. AIOps использует большие данные, поступающие от операционных устройств, и обладает уникальной способностью мгновенно обнаруживать проблемы и реагировать на них. Используя возможности ML, AIOps разрабатывает стратегию, используя различные формы данных, которые она собирает, чтобы получить автоматизированные выводы, которые постоянно совершенствуются и улучшаются. AIOps стремится решать проблемы быстро меняющегося ИТ-ландшафта, используя преимущества машинного обучения, автоматизации и больших данных.
Продукты AIOps имеют стандартизированный подход к функциональности. Первый шаг в этом процессе включает извлечение данных. Инструменты должны собирать данные, поступающие из различных систем, а затем группировать их таким образом, чтобы сделать следующий этап процесса наиболее эффективным. Затем проводится тщательный анализ агрегированных данных. Используя алгоритмы ML, эти инструменты выявляют закономерности и взаимосвязи между частями данных, а также определяют корневые проблемы и узловые точки в системе. На следующем этапе AIOps применяет свои "навыки критического мышления", чтобы отреагировать на результаты предыдущего анализа. Это влечет за собой автоматическую оптимизацию ИТ-операций, а также использование выявленных закономерностей для обучения и приближения к потенциальным болевым точкам. Эта технология обычно сочетается с возможностью предоставления комплексных аналитических отчетов, которые помогают людям принимать более разумные решения, основанные на данных.
Инструменты AIOps
Чтобы стать AIOps-решениями, инструменты должны обладать определенными операционными компетенциями. Во-первых, они должны уметь нормализовать данные из различных источников, приложений и инфраструктур, чтобы можно было провести точный анализ. Далее, инструменты должны уметь понимать логические потоки, связывающие различные ИТ-активы в организации. Поиск ассоциаций и объединение событий не менее важны, поскольку снижают необходимость вмешательства человека, как и природа искусственного интеллекта (AI). Основная функциональность платформ AIOps заключается в возможности использовать телеметрию - данные, собранные с удаленных точек и направленные в ИТ-систему для анализа, - для прогнозирования, предотвращения или обнаружения проблем, а затем использовать машинное обучение для адаптации и совершенствования процесса.
Почему AIOps?
AIOps обеспечивает анализ и обнаружение ИТ-проблем в режиме реального времени, оптимизируя свой подход с помощью машинного обучения. С ростом внедрения облачных технологий AIOps становится все более необходимым для оптимизации ИТ-операций. Ценность платформ AIOps заключается в том, что они распознают закономерности, учатся и затем совершенствуют свой подход к обнаружению ИТ-проблем с помощью механизмов машинного обучения, не требующих вмешательства человека. Однако AIOps не ограничивается только оповещением; она берет на себя бремя принятия мер по устранению обнаруженных инфраструктурных проблем.
Одна из самых сильных сторон AIOps - это растущие усилия по повышению безопасности облачных сред. Благодаря интеграции с источниками данных об угрозах, AIOps может предсказывать и даже предотвращать атаки на облачные структуры. AIOps также может сыграть важную роль в автоматизации управления событиями безопасности, которое представляет собой процесс идентификации и компиляции событий безопасности в ИТ-среде. Благодаря преимуществам ОД, AIOps может усовершенствовать процесс управления событиями таким образом, что подходы к наблюдению и оповещению могут быть реформированы. Обнаружение мошенничества, безусловно, также является одним из вариантов использования AIOps, поскольку традиционно для этого требуется утомительный процесс просеивания данных и использования предиктивной аналитики для правильного обнаружения мошенничества. Автоматизация многочисленных входов и источников данных, необходимых для этого процесса, позволит организации сэкономить время и средства. В одном из самых простых случаев автоматизации AIOps может отслеживать и "помечать" данные на основе определенного набора правил и категорий, которые для них заданы.
Преимущества AIOps
Из множества преимуществ AIOps, пожалуй, самым очевидным является объединение нескольких различных функций инструментов мониторинга в одном месте. По мере усложнения ландшафта мониторинга одной из самых больших проблем стала необходимость искать информацию в пяти-десяти инструментах мониторинга только для того, чтобы выявить основные причины. AIOps предоставляет единую платформу, где все данные из разнородных источников нормализуются и коррелируются таким образом, что логичнее всего отображать все на одной панели.
Одной из самых больших проблем является растущее количество оповещений в инструментах мониторинга и то, как ими управлять. Именно здесь на помощь приходит AIOps. Инструмент, основанный на алгоритмах ML, который постоянно адаптируется и наращивает свои знания, помогает организовать эти оповещения и сэкономить время и человеческий капитал, необходимые для эффективной работы. AIOps помогает сократить время простоя, одновременно выявляя и определяя приоритетность проблем и предупреждений.
AIOps также обладает одной специфической способностью, которой нет у человека: предиктивной аналитикой. Как уже упоминалось, одним из начальных этапов процесса AIOps является сбор и анализ данных. Эта технология способна принимать обоснованные автоматизированные решения на основе представленных ей данных. Еще один шаг вперед - AIOps способна предсказывать будущие проблемы и устранять их до того, как они окажут негативное влияние на производительность.
В целом эти преимущества и примеры использования оправдывают широкое внедрение AIOps для повышения операционной эффективности ИТ.
Comments
0 comments
Please sign in to leave a comment.