ما المقصود بالذكاء الاصطناعي لعمليات تكنولوجيا المعلومات (AIOps)؟

الذكاء الاصطناعي لعمليات تكنولوجيا المعلومات (AIOps) هو عملية تستخدم فيها تقنيات الذكاء الاصطناعي (AI) للحفاظ على البنية التحتية لتكنولوجيا المعلومات. يُمكنك أتمتة المهام التشغيلية المهمة مثل مراقبة الأداء وجدولة أعباء العمل والنُسَخ الاحتياطي للبيانات. تستخدم تقنيات AIOps التعلم الآلي الحديث (ML) ومعالجة اللغة الطبيعية (NLP) ومنهجيات الذكاء الاصطناعي المتقدمة الأخرى لتحسين الكفاءة التشغيلية لتكنولوجيا المعلومات. فهي توفر رؤى استباقية وشخصية وفي الوقت الفعلي لعمليات تكنولوجيا المعلومات من خلال جمع وتحليل البيانات من العديد من المصادر المختلفة.

عندما تقوم مؤسستك بتحديث الخدمات التشغيلية والبنية التحتية لتكنولوجيا المعلومات، فإنك تستفيد عند استيعاب كميات كبيرة من البيانات وتحليلها وتطبيقها بشكل متزايد. بعد ذلك، نشارك العديد من المزايا التجارية الرئيسية لاستخدام منصة AIOps.

خفض التكاليف التشغيلية

تسمح AIOps لمؤسستك باستخلاص رؤى قابلة للتنفيذ من البيانات الضخمة مع الحفاظ على فريق بسيط من خبراء البيانات. بفضل حلول AIOps، يعمل خبراء البيانات على زيادة فرق تكنولوجيا المعلومات لحل المشكلات التشغيلية بدقة وتجنب الأخطاء المكلفة.

علاوة على ذلك، تسمح AIOps لفرق تشغيل تكنولوجيا المعلومات بقضاء المزيد من الوقت في المهام الحرجة بدلاً من المهام الشائعة والمتكررة. يساعد هذا مؤسستك على إدارة التكاليف وسط البنية التحتية لتكنولوجيا المعلومات المعقدة بشكل متزايد مع تلبية متطلبات العملاء.

تقليل وقت تخفيف المشكلة

يوفر AIOps إمكانات ارتباط الأحداث. يحلل البيانات في الوقت الفعلي ويحدد الأنماط التي قد تشير إلى أوجه الخلل التي في النظام. باستخدام التحليلات المتقدمة، يمكن لفرق التشغيل لديك إجراء تحليل قوي للأسباب الجذرية وحل مشكلات النظام على الفور. هذا يزيد من توفر الخدمة.

وفي الوقت نفسه، تفصل خوارزميات ML الضوضاء عن مصادر البيانات. لذلك، يمكن لمهندسي تكنولوجيا المعلومات التركيز على الأحداث المهمة.

تمكين إدارة الخدمة التنبؤية

باستخدام AIOps، يمكن لمؤسستك توقع المشكلات المستقبلية والتخفيف من حدتها من خلال تحليل البيانات التاريخية باستخدام تقنيات ML. تقوم نماذج تعلّم الآلة بتحليل كميات كبيرة من البيانات واكتشاف الأنماط التي تغفل عنها التقييمات البشرية. بدلاً من الاستجابة للمشكلات، يمكن لفريقك استخدام التحليلات التنبؤية ومعالجة البيانات في الوقت الفعلي لتقليل الانقطاعات في الخدمات الهامة.

تبسيط عمليات تكنولوجيا المعلومات

في الإعداد التقليدي، يجب أن تعمل أقسام تكنولوجيا المعلومات مع مصادر بيانات متباينة. يؤدي هذا إلى إبطاء عمليات العمليات التجارية وقد يعرض المؤسسات لأخطاء بشرية.

يوفر AIOps إطارًا مشتركًا لتجميع المعلومات من مصادر بيانات متعددة. باستخدام AIOps، يمكن لفرق تكنولوجيا المعلومات التعاون وتنسيق سير العمل دون تدخل بشري، مما يحسن الإنتاجية.

رفع مستوى تجربة العملاء

يمكن لأدوات AIOps تحليل كميات كبيرة من المعلومات من الدردشات ورسائل البريد الإلكتروني والقنوات الأخرى. تستخدم بعض الشركات منصات AIOps لتحليل سلوك العملاء وتحسين تقديم الخدمات.

تمنع AIOps أيضًا اضطرابات الخدمة المكلفة من التأثير على العملاء. يمكن لمؤسستك توفير تجربة عملاء رقمية مثالية من خلال ضمان توفر الخدمة وسياسة إدارة الحوادث الفعالة.

دعم الترحيل السحابي

توفر AIOps نهجًا موحدًا لإدارة البنى التحتية السحابية العامة أو الخاصة أو المختلطة. يُمكن لمؤسستك ترحيل أعباء العمل من الإعدادات التقليدية إلى البنية التحتية السحابية بدون القلق بشأن حركات البيانات المعقدة على الشبكة. فهي تعمل على تحسين إمكانية الملاحظة، حتى تتمكن فرق تكنولوجيا المعلومات لديك من إدارة البيانات بسلاسة عبر وحدات التخزين والشبكات والتطبيقات المختلفة.

تجمع AIOps بين التعلم الآلي والبيانات الضخمة والتحليلات. إنها تساعد فرق تكنولوجيا المعلومات والتشغيل لديك على دعم مبادرات التحول الرقمي.

مراقبة أداء التطبيقات (APM)

تستخدم التطبيقات الحديثة تقنيات برمجية معقدة للتشغيل والتوسع عبر بيئة السحابة. من الصعب جمع المقاييس بالطرق التقليدية من السيناريوهات الحديثة - مثل تبادل البيانات بين المكونات مثل الخدمات المصغرة وواجهات برمجة التطبيقات ومخازن البيانات.

بدلاً من ذلك، تستخدم فرق البرمجيات الذكاء الاصطناعي في مراقبة أداء التطبيقات لجمع المقاييس ذات الصلة وتجميعها على نطاق واسع.

اقرأ عن مراقبة أداء التطبيقات (APM)»

تحليل السبب الجذري

تقنيات AI/ML فعالة في مساعدتك على تحديد السبب الجذري للحادث. هذه التقنيات تعالج البيانات الكبيرة بسرعة وتربط بين العديد من الأسباب المحتملة. من خلال اعتماد AIOps، يمكن لمؤسستك التحقيق فيما وراء الأعراض أو التنبيهات للأسباب الحقيقية التي تؤثر على أداء النظام.

اكتشاف الحالات الشاذة

الحالات الشاذة هي القيم المتطرفة التي تنحرف عن التوزيع القياسي للبيانات المراقبة. أوجه الخلل في الغالب تُشير إلى سلوكيات غير طبيعية تؤثر على عمليات النظام. يوفر AIOps تقييمًا في الوقت الفعلي وقدرات تنبؤية لاكتشاف انحرافات البيانات بسرعة وتسريع الإجراءات التصحيحية.

باستخدام AIOps، تقلل فرق تكنولوجيا المعلومات لديك من الاعتماد على تنبيهات النظام عند إدارة الحوادث. كما يسمح لفرق تكنولوجيا المعلومات لديك بوضع سياسات قائمة على القواعد تعمل على أتمتة إجراءات المعالجة.

التشغيل الآلي للسحابة والتحسين

تدعم حلول AIOps التحول السحابي من خلال توفير الشفافية والمراقبة والأتمتة لأحمال العمل. إن نشر التطبيقات السحابية وإدارتها يتطلب قدرًا أكبر من المرونة والسرعة عند إدارة التبعيات المتداخلة. تستخدم المؤسسات حلول AIOps لتوفير موارد الحوسبة وتوسيع نطاقها حسب الحاجة.

على سبيل المثال، يمكنك استخدام أدوات مراقبة AIOps لحساب استخدام السحابة وزيادة القدرات لدعم نمو حركة المرور.

دعم تطوير التطبيقات

تستخدم فرق DevOps أدوات AIOps لتحسين جودة التعليمات البرمجية. يُمكن لهذه الفرق أتمتة مراجعة التعليمات البرمجية، وتطبيق أفضل ممارسات البرمجة، واكتشاف الأخطاء في وقت مبكر في مراحل التطوير. بدلاً من تفويض فحوصات الجودة إلى نهاية دورة التطوير، تقوم أدوات AIOps بتحويل اختبارات الجودة إلى اليسار.

على سبيل المثال، يستخدم Atlassian Amazon CodeGuru لتقليل وقت التحقيق من أيام إلى ساعات أو دقائق عند حدوث حالات شاذة في الإنتاج.

باستخدام AIOps، تتخذ مؤسستك نهجًا أكثر استباقية لحل المشكلات التشغيلية لتكنولوجيا المعلومات. بدلاً من الاعتماد على تنبيهات النظام المتسلسلة، تستخدم فرق تكنولوجيا المعلومات تعلّم الآلة وتحليلات البيانات الكبيرة. يؤدي ذلك إلى تقسيم مستودعات البيانات وتحسين الوعي بالحالة وأتمتة الاستجابات المخصصة للحوادث. باستخدام AIOps، تكون مؤسستك أكثر قدرة على فرض سياسات تكنولوجيا المعلومات لدعم قرارات الأعمال.

بعد ذلك، نناقش مراحل AIOps المترابطة.

راقب

تشير مرحلة المراقبة إلى التجميع الذكي للبيانات من بيئة تكنولوجيا المعلومات لديك. تعمل AIOps على تحسين إمكانية الملاحظة بين الأجهزة المختلفة ومصادر البيانات عبر شبكة مؤسستك.

من خلال نشر تحليلات البيانات الضخمة وتقنيات التعلم الآلي، يمكنك استيعاب كميات هائلة من المعلومات وتجميعها وتحليلها في الوقت الفعلي. يُمكن لفريق عمليات تكنولوجيا المعلومات تحديد الأنماط والربط بين الأحداث في بيانات السجلات وبيانات الأداء. على سبيل المثال، تستخدم الشركات أدوات الذكاء الاصطناعي لتتبع مسار الطلب في تفاعل API.

شارك

تتضمن مرحلة المشاركة استخدام خبراء بشريين لحل المشكلات. تعمل فرق العمليات على تقليل اعتمادها على مقاييس وتنبيهات تكنولوجيا المعلومات التقليدية. تستخدم هذه الفرق تحليلات AIOps لتنسيق أعباء عمل تكنولوجيا المعلومات في البيئات متعددة السحابات. تشارك فرق تكنولوجيا المعلومات والتشغيل المعلومات مع لوحة معلومات مشتركة لتبسيط الجهود في التشخيص والتقييم.

يقوم النظام أيضًا بإرسال تنبيهات شخصية وفي الوقت الفعلي إلى الفرق المناسبة. وهي تفعل ذلك بشكل استباقي وفي حالة وقوع حوادث.

قانون

تشير مرحلة الفعل إلى كيفية اتخاذ تقنيات AIOps إجراءات لتحسين البنية التحتية لتكنولوجيا المعلومات والحفاظ عليها. الهدف النهائي من AIOps هو أتمتة العمليات التشغيلية وإعادة تركيز موارد الفرق على المهام الحرجة.

يمكن لفرق تكنولوجيا المعلومات إنشاء استجابات آلية استنادًا إلى التحليلات التي تولدها خوارزميات ML. يمكن لهذه الفرق نشر أنظمة أكثر ذكاءً تتعلم من الأحداث التاريخية وتستبق المشكلات المشابهة باستخدام برامج نصية آلية. على سبيل المثال، يمكن للمطورين استخدام الذكاء الاصطناعي لفحص الرموز تلقائيًا وتأكيد حل المشكلات قبل إصدار تحديثات البرامج للعملاء المتأثرين.

يخلق الذكاء الاصطناعي لعمليات تكنولوجيا المعلومات (AIOps) إمكانياتٍ جديدةً لمؤسستك لتبسيط العمليات وتقليل التكاليف. ومع ذلك، يوجد نوعان من حلول AIOps التي تلبي المتطلبات المختلفة.

AIOps القائم على المجال وهي أدوات مدعومة بالذكاء الاصطناعي مصممة كي تعمل ضمن نطاق محدد. على سبيل المثال، تستخدم الفرق التشغيلية منصات AIOps القائمة على المجال في مراقبة أداء الشبكات والتطبيقات وأداء الحوسبة السحابية.

AIOps غير المرتبط بالمجال وهي حلول تستخدمها فرق تكنولوجيا المعلومات في توسعة نطاق التحليلات التنبؤية وأتمتة الذكاء الاصطناعي عبر حدود الشبكة وعبر الحدود المؤسسية. تجمع هذه المنصات بيانات الأحداث التي يتم إنشاؤها من مصادر متعددة وتربط بينها بهدف تقديم معلومات ورؤى أعمال قيّمة. 

AIOps هو مفهوم جديد نسبيًا يعزز استخدام التعلم الآلي ومعالجة البيانات الضخمة لتحسين عمليات تكنولوجيا المعلومات. إليك كيفية مقارنتها بالعديد من المصطلحات ذات الصلة.

مقابل AIOps. DevOps

DevOps هي ممارسة برمجية تعمل على سد الفجوة بين عمليات التطوير والدعم. وهي تساعد المؤسسات على تطبيق التغييرات ومعالجة مخاوف المستخدمين بسرعة من خلال مشاركة المعلومات بين فرق البرامج والعمليات.

من ناحية أخرى، AIOps هو نهج لاستخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي لدعم عمليات تكنولوجيا المعلومات الحالية. تستخدم فرق DevOps أدوات AIOps لتقييم جودة الترميز وتقليل وقت تسليم البرامج باستمرار.

مقابل AIOps. أعضاء البرلمان

MLOPs هو إطار يساعد فرق البرامج على دمج نماذج ML في المنتجات الرقمية. تتضمن اختيار النموذج وتجهيز البيانات. وهي تتضمن العملية التي تقوم فيها بتدريب وتقييم ونشر تطبيق ML في بيئة الإنتاج.

وفي الوقت نفسه، فإن AIOps هو تطبيق حلول ML لتوليد رؤى قابلة للتنفيذ وتحسين كفاءة العملية لأنظمة تكنولوجيا المعلومات الجديدة والحالية.

مقابل AIOps. SRE

هندسة موثوقية الموقع (SRE) هي نهج يمكن للفرق الهندسية استخدامه لأتمتة عمليات النظام وإجراء عمليات التحقق باستخدام أدوات البرامج. بدلاً من الاعتماد على الأساليب اليدوية، تعمل فرق SRE على تحسين موثوقية البرامج وتجربة العملاء من خلال اكتشاف المشكلات وحلها تلقائيًا.

تشترك AIOps في الأهداف المتداخلة مع SRE. يستخدم البيانات الضخمة لعمليات الأعمال والرؤى التنبؤية من مصادر ML لمساعدة مهندسي موثوقية الموقع على تقليل وقت حل الحوادث.

مقابل AIOps. داتاأوبس

DataOps هي مبادرة تسمح للمؤسسات بتحسين استخدام البيانات لتطبيقات ذكاء الأعمال. يتضمن إعداد خطوط أنابيب البيانات التي يمكن لمهندسي البيانات استخدامها لاستيعاب البيانات وتحويلها ونقلها من مجالات مختلفة لدعم العمليات التجارية.

وفي الوقت نفسه، تعد AIOps ممارسة أكثر تعقيدًا. يستخدم المعلومات التي توفرها DataOps لاكتشاف الحوادث وتحليلها وحلها.

توفر Amazon Web Services (AWS) العديد من خدمات الذكاء الاصطناعي التي تساعدك على البدء في تطبيقات AIOps. يمكنك استخدامها لتحسين تجارب العملاء وتحسين تقديم خدمات الأعمال وتقليل التكاليف.

فيما يلي مجموعة من عروض AWS المصممة لمتطلبات AIOps:

• Amazon DevOps Guru هي خدمة مدعومة من ML تساعد فرق البرامج الخاصة بك على اكتشاف العمليات غير الطبيعية على السحابة تلقائيًا

• Amazon CodeGuru Security هي أداة اختبار برمجية تقوم تلقائيًا بمسح وتحديد نقاط الضعف في التعليمات البرمجية باستخدام خوارزميات ML

• تقوم Amazon Lookout for Metrics بأتمتة اكتشاف الأعطال ومراقبة الأداء عبر أحمال عمل AWS والتطبيقات السحابية التابعة لجهات خارجية

ابدأ مع AIOps على AWS من خلال إنشاء حساب اليوم.