Что такое AIOps?

Когда ваша организация модернизирует свои операционные службы и ИТ-инфраструктуру, вы приобретаете преимущества при получении, анализе и применении все больших объемов данных. Далее мы расскажем о нескольких ключевых бизнес-преимуществах использования платформы AIOps. 

Снижение эксплуатационных расходов

AIOps дает возможность организации получать практическую информацию из больших данных без надобности привлекать команду из множества экспертов по данным. Вооружившись решениями AIOps, эксперты по работе с данными дополняют ИТ-команды, чтобы точно решать операционные вопросы и избегать дорогостоящих ошибок.

Более того, благодаря AIOps операционные команды ИТ-специалистов могут уделять больше времени критическим задачам, а не обычным и повторяющимся. Это помогает организации управлять расходами в условиях усложняющейся ИТ-инфраструктуры, одновременно удовлетворяя потребности клиентов. 

Сокращение затраченного времени на устранение проблем

AIOps предоставляет возможности корреляционного анализа событий. С помощью AIOps можно анализировать данные в реальном времени и определять закономерности, которые могут указывать на отклонения в системе. Благодаря расширенной аналитике операционные команды могут проводить эффективный анализ первопричин и оперативно устранять системные проблемы. Это обеспечивает максимальную доступность сервиса.

Между тем алгоритмы МО отделяют шум от источников данных. Таким образом, ИТ-инженеры могут сосредоточиться на важных событиях. 

Включение прогнозного управления услугами

Благодаря AIOps ваша организация может предвидеть и устранять будущие проблемы, анализируя хронологические данные с помощью технологий МО. Модели МО анализируют большие объемы данных и обнаруживают закономерности, которые не могут быть выявлены человеком. Вместо того чтобы реагировать на проблемы, команда может использовать прогнозную аналитику и обработку данных в режиме реального времени. Это поможет сократить количество сбоев в работе критически важных служб.  

Оптимизация ИТ-операций

В обычной среде ИТ-командам приходится работать с разрозненными источниками данных. Это замедляет бизнес-процессы и может привести к человеческим ошибкам.

AIOps предоставляет общую структуру для сбора информации из нескольких источников данных. С помощью AIOps ИТ-команды могут сотрудничать и координировать рабочие процессы без вмешательства человека, что повышает производительность. 

Повышение качества обслуживания клиентов

С помощью инструментов AIOps можно анализировать большие объемы информации из чатов, электронных писем и других каналов. Некоторые компании используют платформы AIOps для анализа поведения клиентов и улучшения предоставления услуг.

AIOps также предотвращает дорогостоящие сбои в обслуживании, влияющие на клиентов. Ваша организация может предоставить оптимальное цифровое обслуживание клиентов, обеспечив доступность услуг и эффективную политику управления инцидентами.

Поддержка миграции в облако

AIOps обеспечивает единый подход к управлению публичными, частными или гибридными облачными инфраструктурами. Ваша организация может переносить рабочие нагрузки из традиционных систем в облачную инфраструктуру, не заботясь о сложном перемещении данных в сети. Это улучшает наблюдаемость, поэтому ваши ИТ-специалисты могут беспрепятственно управлять данными в различных хранилищах, сетях и приложениях.

Благодаря AIOps ваша организация применяет более упреждающий подход к решению операционных проблем в области ИТ. Вместо того чтобы полагаться на последовательные системные оповещения, ваши ИТ-специалисты используют машинное обучение и аналитику больших данных. Это позволяет структурировать данные из разрозненных источников, улучшить ситуационную ориентированность и автоматизировать персонализированное реагирование на инциденты. Благодаря AIOps ваша организация сможет лучше применять ИТ-политики для поддержки бизнес-решений.

Далее мы обсудим взаимосвязанные фазы AIOps. 

Наблюдение

Фаза наблюдения – это интеллектуальный сбор данных из вашей ИТ-среды. AIOps улучшает наблюдаемость между разными устройствами и источниками данных в сети организации.

Развертывая аналитику больших данных и технологии МО, вы можете получать, собирать и анализировать огромные объемы информации в режиме реального времени. Команда специалистов по ИТ-операциям может выявлять закономерности, а также сопоставлять события в журнале и данных о производительности. Например, компании используют инструменты ИИ для отслеживания пути запроса во взаимодействии с API. 

Использование

Фаза использования включает вовлечение экспертов для решения проблем. Операционные команды сокращают зависимость от традиционных ИТ-метрик и оповещений. Они используют аналитику AIOps для координации рабочих ИТ-нагрузок в мультиоблачных средах. ИТ- и операционные команды обмениваются информацией с помощью общей панели управления, что дает возможность оптимизировать диагностику и оценку.

Система также отправляет персонализированные оповещения соответствующим командам в режиме реального времени. Она делает это как в упреждающем порядке, так и в случае инцидентов.

Принятие мер

Фаза принятия мер относится к тому, как технологии AIOps принимают меры по улучшению и обслуживанию ИТ-инфраструктуры. Конечная цель AIOps – автоматизировать операционные процессы и переориентировать ресурсы команд на выполнение критически важных задач.

ИТ-команды могут создавать автоматические ответы на основе аналитики, генерируемой алгоритмами МО. Они могут развернуть более интеллектуальные системы, которые учатся на хронологических событиях и упреждают подобные проблемы с помощью сценариев их автоматического решения. Например, разработчики могут использовать ИИ для автоматической проверки кодов и подтверждения решения проблем перед выпуском обновлений программного обеспечения для клиентов, которых затронула проблема. 

AIOps – это новая концепция, к которой относится использование машинного обучения и больших данных для улучшения ИТ-процессов. Ниже описаны различия между AIOps и похожими технологиями. 

Сравнение AIOps и DevOps

DevOps – это методология разработки программного обеспечения, которая автоматизирует рабочие процессы, включая разработку и поддержку. Она помогает организациям вносить изменения и быстро решать проблемы пользователей, обмениваясь информацией между командами, которые занимаются разработкой и эксплуатацией.

С другой стороны, AIOps – это подход к использованию технологий ИИ для поддержки существующих ИТ-процессов. Команды DevOps используют инструменты AIOps для оценки качества программирования и постоянного сокращения времени доставки программного обеспечения. 

Сравнение AIOps и MLOps

MLOps – это набор практик, который помогает командам разработчиков программного обеспечения интегрировать модели МО в цифровые продукты. Он включает в себя выбор модели и подготовку данных. Набор практик состоит из процесса обучения, оценки и развертывания приложения МО в производственной среде.

Между тем, AIOps – это применение решений МО для получения полезной аналитической информации и повышения эффективности процессов в новых и существующих ИТ-системах. 

Сравнение AIOps и SRE

Инжиниринг надежной работы сайтов (SRE) – это подход, который команды разработчиков могут использовать для автоматизации системных операций и выполнения проверок с помощью программных инструментов. Вместо ручного управления команды SRE повышают надежность программного обеспечения и качество обслуживания клиентов, автоматически обнаруживая проблемы и устраняя их.

Цели AIOps и SRE одинаковые. SRE использует огромные данные корпоративных операций и прогнозную аналитику, полученную на основе МО, чтобы помочь инженерам по надежности сайтов сократить время разрешения инцидентов. 

Сравнение AIOps и DataOps

DataOps – это набор практик, с помощью которого организации могут оптимизировать использование данных для приложений бизнес-аналитики. Набор практик предполагает создание конвейеров данных, с помощью которых инженеры по обработке данных могут получать, преобразовывать и передавать данные из различных доменов для поддержки корпоративных операций.

Между тем AIOps – это набор более сложных практик. Он использует информацию, предоставляемую DataOps, для обнаружения, анализа и разрешения инцидентов.