Cosa si intende per AIOps?

L'intelligenza artificiale per le operazioni IT (AIOps) è un processo in cui si utilizzano tecniche di intelligenza artificiale (AI) per mantenere l'infrastruttura IT. Consente di automatizzare attività operative critiche come il monitoraggio delle prestazioni, la pianificazione dei carichi di lavoro e il backup dei dati. Le tecnologie AIOps utilizzano il moderno machine learning (ML) , l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) e altre metodologie di intelligenza artificiale avanzate per migliorare l'efficienza operativa IT. Forniscono informazioni proattive, personalizzate e in tempo reale alle operazioni IT raccogliendo e analizzando i dati da molte fonti diverse.

Quando la tua organizzazione modernizza i servizi operativi e l'infrastruttura IT, ne trarrai vantaggio dall'acquisizione, dall'analisi e dall'applicazione di volumi di dati sempre più grandi. Successivamente, condividiamo diversi vantaggi aziendali chiave derivanti dall'utilizzo di una piattaforma AIOps.

Ridurre i costi operativi

AIOps consente alla tua organizzazione di ricavare informazioni utili dai big data mantenendo un team snello di esperti di dati. Dotati di soluzioni AIOps, gli esperti di dati aiutano i team IT a risolvere i problemi operativi con precisione ed evitare errori costosi.

Inoltre, AIOps consente ai team operativi IT di dedicare più tempo alle attività critiche anziché a quelle comuni e ripetitive. Questo aiuta la tua organizzazione a gestire i costi in un'infrastruttura IT sempre più complessa, soddisfacendo al contempo le richieste dei clienti.

Ridurre i tempi di mitigazione dei problemi

AIOps fornisce funzionalità di correlazione degli eventi. Analizza i dati in tempo reale e determina i pattern che potrebbero indicare anomalie del sistema. Grazie all'analisi avanzata, i team operativi possono condurre un'analisi efficiente delle cause principali e risolvere tempestivamente i problemi di sistema. Ciò massimizza la disponibilità del servizio.

Nel frattempo, gli algoritmi ML separano il rumore dalle fonti di dati. In questo modo, i tuoi ingegneri IT possono concentrarsi su eventi importanti.

Abilita la gestione predittiva dei servizi

Con AIOps, la tua organizzazione può anticipare e mitigare i problemi futuri analizzando i dati storici con le tecnologie ML. I modelli di ML analizzano grandi volumi di dati e riescono a rilevare pattern che sfuggono alle valutazioni umane. Anziché reagire ai problemi, il tuo team può utilizzare l'analisi predittiva e l'elaborazione dei dati in tempo reale per ridurre le interruzioni dei servizi critici.

Semplifica le operazioni IT

In una configurazione convenzionale, i reparti IT devono lavorare con diverse fonti di dati. Ciò rallenta i processi operativi aziendali e potrebbe esporre le organizzazioni a errori umani.

AIOps fornisce un framework comune per l'aggregazione di informazioni provenienti da più fonti di dati. Con AIOps, i tuoi team IT possono collaborare e coordinare i flussi di lavoro senza intervento umano, il che migliora la produttività.

Migliora l'esperienza del cliente

Gli strumenti AIOps possono analizzare grandi quantità di informazioni da chat, e-mail e altri canali. Alcune aziende utilizzano piattaforme AIOps per analizzare il comportamento dei clienti e migliorare l'erogazione dei servizi.

AIOps impedisce inoltre che costose interruzioni del servizio si ripercuotano sui clienti. La tua organizzazione può fornire un'esperienza digitale ottimale ai clienti garantendo la disponibilità del servizio e un'efficace politica di gestione degli incidenti.

Supporta la migrazione al cloud

AIOps fornisce un approccio unificato alla gestione di infrastrutture cloud pubbliche, private o ibride. L'organizzazione può migrare i carichi di lavoro dalle configurazioni tradizionali all'infrastruttura cloud senza preoccuparsi dei complessi movimenti di dati sulla rete. Migliora l'osservabilità, in modo che i team IT possano gestire senza problemi i dati su diversi sistemi di storage, reti e applicazioni.

AIOps combina machine learning, big data e analisi. Aiuta i team IT e operativi a supportare le iniziative di trasformazione digitale.

Monitoraggio delle prestazioni delle applicazioni (APM)

Le applicazioni moderne utilizzano tecnologie software complesse per funzionare e scalare in tutto l'ambiente cloud. È difficile raccogliere metriche con metodi tradizionali da scenari moderni, come lo scambio di dati tra componenti come microservizi, API e archivi di dati.

Pertanto, al fine di raccogliere e compilare metriche rilevanti su larga scala, i team software adottano l'intelligenza artificiale (IA) per il monitoraggio delle prestazioni applicative.

Scopri di più sul monitoraggio delle prestazioni delle applicazioni (APM)»

Analisi delle cause principali

Le tecnologie AI/ML sono efficaci nell'aiutarti a determinare la causa principale di un incidente. Elaborano rapidamente i big data e mettono in correlazione molteplici cause probabili. Adottando AIOps, la tua organizzazione può indagare oltre i sintomi o gli avvisi sulle vere cause che influiscono sulle prestazioni del sistema.

Rilevamento delle anomalie

Le anomalie sono valori anomali che si discostano dalla distribuzione standard dei dati monitorati. Spesso segnalano comportamenti insoliti che influiscono sul funzionamento del sistema. AIOps fornisce funzionalità predittive e di valutazione in tempo reale per rilevare rapidamente le deviazioni dei dati e accelerare le azioni correttive.

Con AIOps, i team IT riducono le dipendenze dagli avvisi di sistema durante la gestione degli incidenti. Consente inoltre ai team IT di impostare policy basate su regole che automatizzano le azioni correttive.

Automazione e ottimizzazione del cloud

Le soluzioni AIOps supportano la trasformazione del cloud fornendo trasparenza, osservabilità e automazione per i carichi di lavoro. L'implementazione e la gestione delle applicazioni cloud richiedono maggiore flessibilità e agilità nella gestione delle interdipendenze. Le organizzazioni utilizzano soluzioni AIOps per fornire e scalare le risorse di calcolo secondo necessità.

Ad esempio, puoi utilizzare gli strumenti di monitoraggio AIOps per calcolare l'utilizzo del cloud e aumentare le capacità per supportare la crescita del traffico.

Supporto allo sviluppo di app

I team DevOps utilizzano gli strumenti AIOps per migliorare la qualità del codice. Tali strumenti consentono di automatizzare la revisione del codice, applicare le best practice di programmazione e rilevare i bug nelle fasi iniziali dello sviluppo. Anziché delegare i controlli di qualità alla fine del ciclo di sviluppo, gli strumenti AIOps spostano i controlli di qualità a sinistra.

Ad esempio, Atlassian utilizza Amazon CodeGuru per ridurre i tempi di indagine da giorni a ore o minuti quando si verificano anomalie in produzione.

Con AIOps, la tua organizzazione adotta un approccio più proattivo per risolvere i problemi operativi IT. Invece di fare affidamento su avvisi di sistema sequenziali, i team IT utilizzano il machine learning e l'analisi dei big data. In questo modo si eliminano i silo di dati, si migliora la consapevolezza della situazione e si automatizzano le risposte personalizzate agli incidenti. Con AIOps, la tua organizzazione è in grado di applicare meglio le politiche IT per supportare le decisioni aziendali.

Successivamente, discutiamo delle fasi AIOps interconnesse.

Osserva

La fase di osservazione si riferisce alla raccolta intelligente di dati dal tuo ambiente IT. AIOps migliora l'osservabilità tra diversi dispositivi e fonti di dati nella rete dell'organizzazione.

Implementando l'analisi dei big data e le tecnologie ML, puoi inserire, aggregare e analizzare enormi quantità di informazioni in tempo reale. Un team operativo IT può identificare i pattern e correlare gli eventi nei dati di log e delle prestazioni. Ad esempio, le aziende utilizzano strumenti di intelligenza artificiale per tracciare il percorso della richiesta in un'interazione API.

Coinvolgere

La fase di coinvolgimento prevede l'utilizzo di esperti umani per risolvere i problemi. I team operativi riducono la dipendenza dalle metriche e dagli avvisi IT convenzionali. Utilizzano l'analisi AIOps per coordinare i carichi di lavoro IT in ambienti multi-cloud. I team IT e operativi condividono le informazioni con un dashboard comune per semplificare gli sforzi di diagnosi e valutazione.

Il sistema invia inoltre avvisi personalizzati e in tempo reale ai team appropriati. Lo fa sia preventivamente che in caso di incidenti.

Atto

La fase di azione si riferisce al modo in cui le tecnologie AIOps intraprendono azioni per migliorare e mantenere l'infrastruttura IT. L'obiettivo finale di AIOps è automatizzare i processi operativi e rifocalizzare le risorse dei team su attività critiche.

I team IT possono creare risposte automatiche basate sull'analisi generata dagli algoritmi ML. Possono implementare sistemi più intelligenti che apprendono dagli eventi storici e prevengono problemi simili mediante script automatici. Ad esempio, gli sviluppatori possono utilizzare l'intelligenza artificiale per ispezionare automaticamente i codici e confermare la risoluzione dei problemi prima di rilasciare aggiornamenti software ai clienti interessati.

L'AIOps offre alle organizzazioni nuove possibilità di semplificare le operazioni e ridurre i costi. Esistono, tuttavia, due tipi di soluzioni AIOps che soddisfano requisiti diversi.

Gli strumenti AIOps incentrati sul dominio si basano sull'IA e sono progettati per funzionare in un ambito specifico. Ad esempio, i team operativi utilizzano piattaforme di AIOps incentrate sul dominio per monitorare le prestazioni di cloud computing, rete e applicazioni.

Le soluzioni AIOps indipendenti dal dominio permettono ai team IT di dimensionare l'analisi predittiva e l'automazione dell'IA fino ai margini della rete e dell'organizzazione. Queste piattaforme raccolgono dati sugli eventi generati da più origini e li mettono in correlazione per fornire preziose informazioni aziendali. 

AIOps è un concetto relativamente nuovo che promuove l'uso dell'apprendimento automatico e dell'elaborazione dei big data per migliorare le operazioni IT. Ecco come si confronta con diversi termini correlati.

AIOps vs. DevOps

DevOps è una pratica software che colma il divario tra i flussi di lavoro di sviluppo e supporto. Aiuta le organizzazioni ad applicare le modifiche e a rispondere rapidamente alle preoccupazioni degli utenti condividendo le informazioni tra software e team operativi.

D'altra parte, AIOps è un approccio per l'utilizzo delle tecnologie AI per supportare i processi IT esistenti. I team DevOps utilizzano gli strumenti AIOps per valutare la qualità della codifica e ridurre continuamente i tempi di consegna del software.

AIOps vs. MLOP

MLOps è un framework che aiuta i team di software a integrare i modelli ML nei prodotti digitali. Implica la selezione del modello e la preparazione dei dati. Include il processo di formazione, valutazione e distribuzione dell'applicazione ML nell'ambiente di produzione.

Nel frattempo, AIOps è l'applicazione di soluzioni ML per generare informazioni fruibili e migliorare l'efficienza dei processi di sistemi IT nuovi ed esistenti.

AIOps vs. SRE

L'ingegneria dell'affidabilità del sito (SRE) è un approccio che i team di progettazione possono utilizzare per automatizzare le operazioni di sistema ed eseguire controlli con strumenti software. Invece di affidarsi ad approcci manuali, i team SRE migliorano l'affidabilità del software e l'esperienza del cliente rilevando e risolvendo automaticamente i problemi.

AIOps condivide obiettivi sovrapposti con SRE. Utilizza gli enormi dati delle operazioni aziendali e le informazioni predittive di origine ML per aiutare i tecnici addetti all'affidabilità del sito a ridurre i tempi di risoluzione degli incidenti.

AIOps vs. DataOps

DataOps è un'iniziativa che consente alle organizzazioni di ottimizzare l'utilizzo dei dati per le applicazioni di business intelligence. Implica la creazione di pipeline di dati che gli ingegneri dei dati possono utilizzare per inserire, trasformare e trasferire dati da diversi domini per supportare le operazioni aziendali.

Nel frattempo, AIOps è una pratica più complessa. Utilizza le informazioni fornite da DataOps per rilevare, analizzare e risolvere gli incidenti.

Amazon Web Services (AWS) fornisce diversi servizi di intelligenza artificiale che ti aiutano a iniziare con le implementazioni AIOps. Puoi utilizzarli per migliorare l'esperienza dei clienti, migliorare l'erogazione dei servizi aziendali e ridurre i costi.

Ecco alcune offerte AWS create per i requisiti AIOps:

• Amazon DevOps Guru è un servizio basato sul machine learning che aiuta i team software a rilevare automaticamente le operazioni anomale sul cloud

• Amazon CodeGuru Security è uno strumento di test del software che analizza e identifica automaticamente le vulnerabilità del codice con algoritmi ML

• Amazon Lookout for Metrics automatizza il rilevamento delle anomalie e il monitoraggio delle prestazioni tra carichi di lavoro AWS e applicazioni cloud di terze parti

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