Cosa si intende per AIOps?
L'intelligenza artificiale per le operazioni IT (AIOps) è un processo in cui si utilizzano tecniche di intelligenza artificiale (IA) per la manutenzione dell'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 moderne soluzioni di machine learning (ML), elaborazione del linguaggio naturale (NLP) e altre metodologie di IA avanzate per migliorare l'efficienza operativa IT. Offrono alle operazioni IT informazioni proattive, personalizzate e in tempo reale raccogliendo e analizzando dati provenienti da molte origini diverse.
Perché l'AIOps è importante?
Quando un'organizzazione modernizza i servizi operativi e l'infrastruttura IT, puoi trarre vantaggio dall'importazione, dall'analisi e dall'applicazione di volumi di dati sempre più grandi. Successivamente, vengono esaminati i diversi vantaggi principali di cui le aziende possono beneficiare utilizzando una piattaforma di AIOps.
Riduzione dei costi operativi
L'AIOps consente all'organizzazione di ricavare informazioni utilizzabili 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, l'AIOps consente ai team operativi IT di dedicare più tempo alle attività critiche anziché a quelle comuni e ripetitive. Questo aiuta l'organizzazione a gestire i costi in un'infrastruttura IT sempre più complessa, soddisfacendo al contempo le richieste dei clienti.
Riduzione dei tempi di risoluzione dei problemi
L'AIOps offre 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.
Gli algoritmi di ML, inoltre, separano il rumore dalle origini dati. In questo modo, gli ingegneri IT possono concentrarsi sugli eventi importanti.
Abilitazione della gestione predittiva dei servizi
Con l'AIOps, l'organizzazione può anticipare e mitigare i problemi futuri analizzando i dati storici attraverso tecnologie di ML. I modelli di ML analizzano grandi volumi di dati e riescono a rilevare pattern che sfuggono alle valutazioni umane. Invece di reagire ai problemi, il team può utilizzare l'analisi predittiva e l'elaborazione dei dati in tempo reale per ridurre le interruzioni dei servizi critici.
Semplificazione delle operazioni IT
In una configurazione convenzionale, i reparti IT devono lavorare con origini dati diverse. Ciò rallenta i processi operativi aziendali e può esporre le organizzazioni a errori umani.
L'AIOps fornisce un framework comune per l'aggregazione di informazioni da più origini dati. Con l'AIOps, i team IT possono collaborare e coordinare i flussi di lavoro senza l'intervento umano, migliorando di conseguenza la produttività.
Miglioramento dell'esperienza del cliente
Gli strumenti AIOps possono analizzare grandi quantità di informazioni provenienti da chat, e-mail e altri canali. Alcune aziende utilizzano le piattaforme di AIOps per analizzare il comportamento dei clienti e migliorare l'erogazione dei servizi.
Inoltre, l'AIOps contribuisce a evitare che costose interruzioni del servizio abbiano un impatto sui clienti. L'organizzazione può fornire ai clienti un'esperienza digitale ottimale garantendo la disponibilità del servizio e una policy di gestione degli incidenti efficace.
Supporto della migrazione al cloud
L'AIOps offre 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, permettendo ai team IT di gestire agevolmente i dati su diversi sistemi di archiviazione, reti e applicazioni.
Quali sono alcuni casi d'uso dell'AIOps?
L'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 sofisticate per l'esecuzione e il dimensionamento nell'ambiente cloud. È difficile raccogliere metriche utilizzando i metodi tradizionali negli scenari attuali, ad esempio negli scambi di dati tra componenti come microservizi, API e archiviazione 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.
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Analisi della causa principale
Le tecnologie di IA/ML sono un valido aiuto per determinare la causa principale di un incidente. Elaborano rapidamente i big data e mettono in correlazione molteplici cause probabili. Attraverso l'adozione dell'AIOps, l'organizzazione può spingersi oltre i sintomi e gli avvisi, individuando le vere cause che incidono sulle prestazioni del sistema.
Rilevamento di anomalie
Le anomalie rappresentano valori inusuali che si discostano dalla distribuzione standard dei dati monitorati. Spesso segnalano comportamenti insoliti che influiscono sul funzionamento del sistema. L'AIOps offre funzionalità predittive e di valutazione in tempo reale per rilevare rapidamente le deviazioni dei dati e accelerare le azioni correttive.
Durante la gestione degli incidenti, l'AIOps riduce la dipendenza dei team IT dagli avvisi di sistema. Inoltre, consente ai team IT di impostare policy basate su regole che automatizzano le azioni di remediation.
Automazione e ottimizzazione del cloud
Le soluzioni AIOps supportano la trasformazione del cloud offrendo 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 le soluzioni AIOps per fornire e dimensionare le risorse di calcolo in base alle esigenze.
Ad esempio, è possibile 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 applicazioni
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. Invece di rimandare i controlli di qualità alla fine del ciclo di sviluppo, gli strumenti AIOps spostano i controlli di qualità verso l'inizio del processo.
Ad esempio, Atlassian utilizza Amazon CodeGuru per ridurre i tempi di indagine da giorni a ore o addirittura minuti nel caso di anomalie riscontrate durante la produzione.
Come funziona l'AIOps?
Con l'AIOps, le organizzazioni adottano un approccio più proattivo alla risoluzione dei 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 l'AIOps, l'organizzazione è in grado di applicare più produttivamente le policy IT a supporto delle decisioni aziendali.
Di seguito vengono illustrate le fasi AIOps interconnesse.
Osservazione
La fase di osservazione si riferisce alla raccolta intelligente di dati dall'ambiente IT. L'AIOps migliora l'osservabilità tra diversi dispositivi e origini dati nella rete dell'organizzazione.
Implementando l'analisi dei big data e le tecnologie di ML, è possibile importare, 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 IA per tracciare il percorso della richiesta in un'interazione API.
Coinvolgi
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 tramite un pannello di controllo comune per semplificare gli sforzi di diagnosi e valutazione.
Inoltre, il sistema invia degli avvisi personalizzati e in tempo reale ai team appropriati. Lo fa sia preventivamente sia in caso di incidenti.
Esecuzione di azioni
La fase di azione si riferisce al modo in cui le tecnologie AIOps intraprendono operazioni per migliorare e mantenere l'infrastruttura IT. L'obiettivo finale dell'AIOps è automatizzare i processi operativi e rifocalizzare le risorse dei team sulle attività cruciali.
I team IT possono creare risposte automatizzate basate sulle analisi generate dagli algoritmi di 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'IA per ispezionare automaticamente i codici e confermare la risoluzione dei problemi prima di rilasciare aggiornamenti software ai clienti interessati.
Quali sono le tipologie di AIOps?
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.
Qual è la differenza tra l'AIOps e altri termini correlati?
L'AIOps è un concetto relativamente nuovo che promuove l'uso del machine learning e dell'elaborazione di big data per migliorare le operazioni IT. Esaminiamo analogie e differenze con alcuni termini correlati.
AIOps e DevOps
Il 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 i team addetti al software e alle operazioni.
L'AIOps, invece, è un approccio che impiega le tecnologie di IA per supportare i processi IT esistenti. I team DevOps utilizzano gli strumenti AIOps per valutare la qualità del codice e ridurre continuamente i tempi di distribuzione del software.
AIOps e MLOps
Il MLOps è un framework che aiuta i team di software a integrare i modelli di ML nei prodotti digitali. Implica la selezione del modello e la preparazione dei dati. Comprende il processo di addestramento, valutazione e implementazione dell'applicazione del ML nell'ambiente di produzione.
L'AIOps, invece, è l'applicazione di soluzioni di ML per generare informazioni utilizzabili e migliorare l'efficienza dei processi dei sistemi IT nuovi ed esistenti.
AIOps e 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.
L'AIOps ha alcuni obiettivi in comune con l'SRE. Utilizza l'enorme quantità di dati delle operazioni aziendali e le informazioni predittive basate sul ML per aiutare gli ingegneri dell'affidabilità del sito a ridurre i tempi di risoluzione degli incidenti.
AIOps e DataOps
DataOps è un'iniziativa che consente alle organizzazioni di ottimizzare l'utilizzo dei dati per le applicazioni di business intelligence. Implica la configurazione di pipeline di dati che gli ingegneri dei dati possono utilizzare per importare, trasformare e trasferire dati da diversi domini a supporto delle operazioni aziendali.
Sotto questo profilo, l'AIOps è una pratica più complessa. Utilizza le informazioni fornite da DataOps per rilevare, analizzare e risolvere gli incidenti.
In che modo AWS può supportare i requisiti AIOps?
Amazon Web Services (AWS) fornisce diversi servizi di IA/ML che consentono di muovere i primi passi con le implementazioni AIOps. Possono essere utilizzati per ottimizzare 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 su ML che aiuta i team software a rilevare automaticamente operazioni anomale sul cloud
- Sicurezza di Amazon CodeGuru è uno strumento di test del software che analizza e identifica automaticamente le vulnerabilità del codice con algoritmi di ML
- Amazon Lookout per le metriche 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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