Apa itu AIOps?
Kecerdasan buatan untuk operasi IT (AIOps) adalah proses di mana Anda menggunakan teknik kecerdasan buatan (AI) untuk memelihara infrastruktur IT. Anda mengotomatiskan tugas-tugas operasional penting, seperti pemantauan performa, penjadwalan beban kerja, dan pencadangan data. Teknologi AIOps menggunakan machine learning (ML) modern, pemrosesan bahasa alami (NLP), dan metodologi AI canggih lainnya untuk meningkatkan efisiensi operasional IT. Teknologi tersebut membawa wawasan proaktif, dipersonalisasi, dan waktu nyata ke operasi IT dengan mengumpulkan dan menganalisis data dari berbagai sumber.
Mengapa AIOps penting?
Ketika organisasi Anda memodernisasi layanan operasional dan infrastruktur IT, Anda akan mendapatkan keuntungan ketika Anda menyerap, menganalisis, dan menerapkan volume data yang kian membesar. Selanjutnya, kami berbagi beberapa keuntungan bisnis utama dari penggunaan platform AIOps.
Mengurangi biaya operasional
AIOps memungkinkan organisasi Anda memperoleh wawasan yang dapat ditindaklanjuti dari big data sekaligus mempertahankan tim ahli data dalam jumlah kecil. Dilengkapi dengan solusi AIOps, ahli data menambah tim IT untuk menyelesaikan masalah operasional dengan presisi dan menghindari kesalahan yang mahal.
Selain itu, AIOps memungkinkan tim operasi IT untuk menghabiskan lebih banyak waktu pada tugas-tugas penting daripada yang umum dan berulang. Hal ini membantu organisasi Anda mengelola biaya di tengah infrastruktur IT yang makin kompleks sambil memenuhi permintaan pelanggan.
Mengurangi waktu mitigasi masalah
AIOps menyediakan kemampuan korelasi peristiwa. AIOps menganalisis data waktu nyata dan menentukan pola yang mungkin menunjuk ke anomali sistem. Dengan analitik lanjutan, tim operasi Anda dapat melakukan analisis akar penyebab yang efisien dan segera menyelesaikan masalah sistem dengan segera. Hal ini memaksimalkan ketersediaan layanan.
Sementara itu, algoritma ML memisahkan noise dari sumber data. Jadi, rekayasawan IT Anda dapat fokus pada peristiwa penting.
Mengaktifkan manajemen layanan prediktif
Dengan AIOps, organisasi Anda dapat mengantisipasi dan memitigasi masalah pada masa mendatang dengan menganalisis data historis menggunakan teknologi ML. Model ML menganalisis volume data yang besar dan mendeteksi pola yang luput dari penilaian manusia. Alih-alih bereaksi terhadap masalah, tim Anda bisa menggunakan analitik prediktif dan pemrosesan data waktu nyata untuk mengurangi gangguan pada layanan penting.
Menyederhanakan operasi IT
Dalam pengaturan konvensional, departemen IT harus bekerja dengan sumber data yang berbeda. Hal ini memperlambat proses operasi bisnis dan mungkin membuat organisasi mengalami kesalahan manusia.
AIOps menyediakan kerangka kerja umum untuk mengumpulkan informasi dari berbagai sumber data. Dengan AIOps, tim IT Anda dapat berkolaborasi dan mengoordinasikan alur kerja tanpa campur tangan manusia, yang meningkatkan produktivitas.
Meningkatkan pengalaman pelanggan
Alat AIOps dapat menganalisis sejumlah besar informasi dari obrolan, email, dan saluran lainnya. Beberapa perusahaan menggunakan platform AIOps untuk menganalisis perilaku pelanggan dan meningkatkan pemberian layanan.
AIOps juga mencegah gangguan layanan yang merugikan pelanggan. Organisasi Anda dapat memberikan pengalaman pelanggan digital yang optimal dengan memastikan ketersediaan layanan dan kebijakan manajemen insiden yang efektif.
Mendukung migrasi cloud
AIOps menyediakan pendekatan terpadu untuk mengelola infrastruktur cloud publik, privat, atau hibrida. Organisasi Anda dapat memigrasikan beban kerja dari pengaturan tradisional ke infrastruktur cloud tanpa perlu mengkhawatirkan pergerakan data yang kompleks di jaringan. AIOps meningkatkan observabilitas sehingga tim IT Anda dapat mengelola data dengan lancar di berbagai penyimpanan, jaringan, dan aplikasi.
Apa saja kasus penggunaan AIOps?
AIOps menggabungkan machine learning, big data, dan analitik. AIOps membantu tim IT dan operasional Anda untuk mendukung inisiatif transformasi digital.
Pemantauan performa aplikasi (APM)
Aplikasi modern menggunakan teknologi perangkat lunak yang kompleks untuk menjalankan dan menskalakan di seluruh lingkungan cloud. Mengumpulkan metrik dengan metode tradisional dari skenario modern, seperti pertukaran data antara komponen semisal layanan mikro, API, dan penyimpanan data, merupakan hal yang menantang.
Sebaliknya, tim perangkat lunak mengadopsi AI untuk pemantauan performa aplikasi guna mengumpulkan dan mengompilasi metrik yang relevan dalam skala besar.
Baca mengenai pemantauan performa aplikasi (APM) »
Analisis akar penyebab
Teknologi AI/ML efisien dalam membantu Anda menentukan akar penyebab suatu insiden. Teknologi tersebut dengan cepat memproses big data dan berkorelasi antara beberapa kemungkinan penyebab. Dengan mengadopsi AIOps, organisasi Anda dapat menyelidiki di luar gejala atau peringatan tentang penyebab sebenarnya yang memengaruhi performa sistem.
Deteksi anomali
Anomali adalah outlier yang menyimpang dari distribusi standar data yang dipantau. Anomali sering menunjukkan perilaku abnormal yang memengaruhi operasi sistem. AIOps menyediakan penilaian waktu nyata dan kemampuan prediktif untuk mendeteksi penyimpangan data dengan cepat dan mempercepat tindakan korektif.
Dengan AIOps, tim IT Anda mengurangi dependensi pada peringatan sistem saat mengelola insiden. AIOps juga memungkinkan tim IT Anda untuk menetapkan kebijakan berbasis aturan yang mengotomatiskan tindakan remediasi.
Otomatisasi dan optimisasi cloud
Solusi AIOps mendukung transformasi cloud dengan memberikan transparansi, observabilitas, dan otomatisasi untuk beban kerja. Melakukan deployment dan mengelola aplikasi cloud membutuhkan fleksibilitas dan ketangkasan yang lebih besar saat mengelola interdependensi. Organisasi menggunakan solusi AIOps untuk menyediakan dan menskalakan sumber daya komputasi sesuai kebutuhan.
Misalnya, Anda dapat menggunakan alat pemantauan AIOps untuk mengomputasi penggunaan cloud dan meningkatkan kapasitas untuk mendukung pertumbuhan lalu lintas.
Dukungan pengembangan aplikasi
Tim DevOps menggunakan alat AIOps untuk meningkatkan kualitas kode. Alat AIOps dapat mengotomatiskan peninjauan kode, menerapkan praktik terbaik pemrograman, dan mendeteksi bug lebih awal dalam tahap pengembangan. Daripada mendelegasikan pemeriksaan kualitas di akhir siklus pengembangan, alat bantu AIOps menggeser pemeriksaan kualitas ke kiri.
Misalnya, Atlassian menggunakan Amazon CodeGuru untuk mengurangi waktu investigasi dari hari menjadi jam atau menit ketika anomali terjadi dalam produksi.
Bagaimana cara kerja AIOps?
Dengan AIOps, organisasi Anda mengambil pendekatan yang lebih proaktif untuk menyelesaikan masalah operasional IT. Alih-alih mengandalkan peringatan sistem berurutan, tim IT Anda menggunakan machine learning dan analitik big data. Hal ini memecah silo data, meningkatkan kesadaran situasional, dan mengotomatiskan respons yang dipersonalisasi terhadap insiden. Dengan AIOps, organisasi Anda lebih mampu menegakkan kebijakan IT untuk mendukung keputusan bisnis.
Selanjutnya, kami membahas fase AIOps yang saling berhubungan.
Amati
Fase amati mengacu pada pengumpulan data cerdas dari lingkungan IT Anda. AIOps meningkatkan observabilitas di antara perangkat dan sumber data yang berbeda di seluruh jaringan organisasi Anda.
Dengan melakukan deployment analitik big data dan teknologi ML, Anda dapat menyerap, mengumpulkan, dan menganalisis sejumlah besar informasi secara waktu nyata. Tim operasi IT dapat mengidentifikasi pola dan mengorelasikan peristiwa dalam log dan data performa. Misalnya, bisnis menggunakan alat AI untuk melacak jalur permintaan dalam interaksi API.
Libatkan
Fase libatkan mencakup penggunaan ahli manusia untuk menyelesaikan masalah. Tim operasi mengurangi ketergantungan mereka pada metrik dan peringatan IT konvensional. Mereka menggunakan analitik AIOps untuk mengoordinasikan beban kerja IT di lingkungan multicloud. Tim IT dan operasional berbagi informasi dengan dasbor umum untuk menyederhanakan upaya dalam diagnosis dan penilaian.
Sistem ini juga memunculkan peringatan yang dipersonalisasi dan waktu nyata ke tim yang sesuai. Sistem melakukan ini baik secara preventif maupun dalam kasus insiden.
Act
Fase tindakan mengacu pada cara teknologi AIOps mengambil tindakan untuk meningkatkan dan memelihara infrastruktur IT. Tujuan akhir dari AIOps adalah untuk mengotomatiskan proses operasional dan memfokuskan kembali sumber daya tim pada tugas-tugas penting.
Tim IT dapat membuat respons otomatis berdasarkan analitik yang dihasilkan algoritma ML. Mereka dapat melakukan deployment sistem yang lebih cerdas yang belajar dari kejadian-kejadian sebelumnya dan mencegah masalah serupa dengan skrip otomatis. Misalnya, developer Anda dapat menggunakan AI untuk memeriksa kode secara otomatis dan mengonfirmasi penyelesaian masalah sebelum mereka merilis pembaruan perangkat lunak kepada pelanggan yang terkena dampak.
Apa saja jenis AIOps?
AIOps menciptakan kemungkinan baru bagi organisasi Anda untuk menyederhanakan operasi dan mengurangi biaya. Namun, ada dua jenis solusi AIOps yang memenuhi persyaratan yang berbeda.
AIOps yang berpusat pada domain adalah alat yang ditenagai AI yang dirancang untuk berfungsi dalam lingkup tertentu. Misalnya, tim operasional menggunakan platform AIOps yang berpusat pada domain untuk memantau performa jaringan, aplikasi, dan komputasi cloud.
AIOps agnostik domain adalah solusi yang dapat digunakan tim IT untuk menskalakan analitik prediktif dan otomatisasi AI melintasi batas jaringan dan organisasi. Platform ini mengumpulkan data peristiwa yang dihasilkan dari berbagai sumber dan menghubungkannya untuk memberikan wawasan bisnis yang berharga.
Apa perbedaan antara AIOps dan istilah terkait lainnya?
AIOps adalah konsep yang relatif baru yang mempromosikan penggunaan machine learning dan pemrosesan big data untuk meningkatkan operasi IT. Inilah cara membandingkannya dengan beberapa istilah terkait.
AIOps vs. DevOps
DevOps adalah praktik perangkat lunak yang menjembatani kesenjangan antara pengembangan dan alur kerja dukungan. DevOps membantu organisasi menerapkan perubahan dan dengan cepat mengatasi kekhawatiran pengguna dengan berbagi informasi antara perangkat lunak dan tim operasi.
Di sisi lain, AIOps adalah pendekatan untuk menggunakan teknologi AI untuk mendukung proses IT yang ada. Tim DevOps menggunakan alat AIOps untuk menilai kualitas pengodean dan mengurangi waktu pengiriman perangkat lunak secara terus menerus.
AIOps vs. MLOps
MLOps adalah kerangka kerja yang membantu tim perangkat lunak mengintegrasikan model ML ke dalam produk digital. MLOps melibatkan pemilihan model dan persiapan data. MLOps mencakup proses di mana Anda melatih, mengevaluasi, dan melakukan deployment aplikasi ML di lingkungan produksi.
Sementara itu, AIOps adalah penerapan solusi ML untuk menghasilkan wawasan yang dapat ditindaklanjuti dan meningkatkan efisiensi proses sistem IT baru dan yang sudah ada.
AIOps vs. SRE
Rekayasa reliabilitas situs (SRE) adalah pendekatan yang dapat digunakan tim rekayasa untuk mengotomatiskan operasi sistem dan melakukan pemeriksaan dengan alat perangkat lunak. Alih-alih mengandalkan pendekatan manual, tim SRE meningkatkan keandalan perangkat lunak dan pengalaman pelanggan dengan mendeteksi dan menyelesaikan masalah secara otomatis.
AIOps memiliki tujuan yang tumpang tindih dengan SRE. AIOps menggunakan data besar operasi bisnis dan wawasan prediktif bersumber ML untuk membantu rekayasawan keandalan situs mengurangi waktu penyelesaian insiden.
AIOps vs. DataOps
DataOps adalah inisiatif yang memungkinkan organisasi untuk mengoptimalkan penggunaan data untuk aplikasi kecerdasan bisnis. DataOps melibatkan penyiapan alur data yang dapat digunakan rekayasawan data untuk menyerap, mengubah, dan mentransfer data dari domain yang berbeda untuk mendukung operasi bisnis.
Sementara itu, AIOps adalah praktik yang lebih kompleks. AIOps menggunakan informasi yang disediakan DataOps untuk mendeteksi, menganalisis, dan menyelesaikan insiden.
Bagaimana AWS dapat mendukung kebutuhan AIOps Anda?
Amazon Web Services (AWS) menyediakan beberapa layanan AI/ML yang membantu Anda memulai implementasi AIOps. Anda dapat menggunakannya untuk meningkatkan pengalaman pelanggan, meningkatkan pengiriman layanan bisnis, dan mengurangi biaya.
Berikut adalah beberapa penawaran AWS yang dibangun untuk kebutuhan AIOps:
- Amazon DevOps Guru adalah layanan yang ditenagai ML yang membantu tim perangkat lunak Anda mendeteksi operasi abnormal di cloud secara otomatis
- Keamanan Amazon CodeGuru adalah alat pengujian perangkat lunak yang secara otomatis memindai dan mengidentifikasi kerentanan kode dengan algoritma ML
- Amazon Lookout for Metrics mengotomatiskan deteksi anomali dan pemantauan performa di seluruh beban kerja AWS dan aplikasi cloud pihak ketiga
Mulai AIOps di AWS dengan membuat akun sekarang juga.
