Что такое AIOps?

Искусственный интеллект для ИТ-операций (AIOps) — это процесс, при котором вы используете методы искусственного интеллекта (ИИ) для обслуживания ИТ-инфраструктуры. При этом автоматизируются важнейшие операционные задачи, такие как мониторинг производительности, планирование рабочих нагрузок и резервное копирование данных. Технологии AIOps используют современное машинное обучение (ML) , обработку естественного языка (NLP) и другие передовые методологии искусственного интеллекта для повышения операционной эффективности ИТ. Они обеспечивают упреждающую, персонализированную аналитику ИТ-операций в реальном времени, собирая и анализируя данные из множества различных источников.

Когда ваша организация модернизирует операционные услуги и ИТ-инфраструктуру, вы получаете выгоду от сбора, анализа и применения все больших объемов данных. Далее мы расскажем о нескольких ключевых бизнес-преимуществах использования платформы AIOps.

Сокращение эксплуатационных расходов

AIOps позволяет вашей организации получать практическую информацию из больших данных, сохраняя при этом команду экспертов по данным в составе небольшой команды. Оснащенные решениями AIOps, эксперты по данным помогают ИТ-командам точно решать операционные проблемы и избегать дорогостоящих ошибок.

Кроме того, AIOps позволяет ИТ-специалистам уделять больше времени критически важным задачам, а не обычным повторяющимся задачам. Это помогает вашей организации управлять расходами в условиях все более сложной ИТ-инфраструктуры, одновременно удовлетворяя потребности клиентов.

Сократите время устранения проблем

AIOps предоставляет возможности корреляции 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 максимизирует доступность услуг.

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

Включите прогнозное управление услугами

С помощью AIOps ваша организация может предвидеть будущие проблемы и устранять их, анализируя исторические данные с помощью технологий машинного обучения. Модели МО анализируют большие объемы данных и обнаруживают закономерности, которые не могут быть выявлены человеком. Вместо того чтобы реагировать на проблемы, ваша команда может использовать прогнозную аналитику и обработку данных в реальном времени, чтобы уменьшить перебои в работе критически важных сервисов.

Оптимизация ИТ-операций

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

AIOps предоставляет общую платформу для агрегирования информации из нескольких источников данных. Благодаря AIOps ваши ИТ-команды могут сотрудничать и координировать рабочие процессы без вмешательства человека, что повышает производительность.

Повысьте качество обслуживания клиентов

Инструменты AIOps могут 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 перебои в обслуживании, влияющие на клиентов. Ваша организация может обеспечить оптимальное цифровое обслуживание клиентов, обеспечив доступность услуг и эффективную политику управления инцидентами.

Поддержка миграции в облако

AIOps обеспечивает унифицированный 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-команды могут беспрепятственно управлять данными в различных хранилищах, сетях и приложениях.

AIOps сочетает машинное обучение, большие данные и аналитику. Это помогает вашим ИТ-и операционным отделам поддерживать инициативы по цифровой трансформации.

Мониторинг производительности приложений (APM)

Современные приложения используют сложные программные технологии для запуска и масштабирования в облачной среде. Собирать метрики традиционными методами на основе современных сценариев, таких как обмен данными между такими компонентами, как микросервисы, API и хранилища данных, непросто.

Вместо этого для мониторинга и сбора метрик производительности приложений в широких масштабах команды разработчиков используют искусственный интеллект.

Подробнее о мониторинге производительности приложений (APM)»

Анализ первопричин

Технологии искусственного интеллекта и машинного обучения эффективно помогают определить первопричину инцидента. Они быстро обрабатывают большие данные и сопоставляют несколько вероятных причин. Внедряя AIOps, ваша организация сможет исследовать не только симптомы или предупреждения, но и истинные причины, влияющие на производительность системы.

Обнаружение аномалий

Аномалии — это отклонения от стандартного распределения контролируемых данных. Они часто указывают на аномальное поведение, влияющее на работу системы. AIOps предоставляет возможности оценки и прогнозирования в реальном времени, позволяющие быстро обнаруживать отклонения данных и ускорять корректирующие действия.

Благодаря AIOps ваши ИТ-команды уменьшают зависимость от системных предупреждений при управлении инцидентами. Это также позволяет вашим ИТ-отделам устанавливать основанные на правилах политики, автоматизирующие действия по исправлению ошибок.

Автоматизация и оптимизация облака

Решения AIOps поддерживают облачную трансформацию, обеспечивая прозрачность, наблюдаемость и автоматизацию рабочих нагрузок. Для развертывания и контроля облачных приложений требуется большая гибкость при управлении взаимозависимостями. Организации используют решения AIOps для выделения и масштабирования вычислительных ресурсов по мере необходимости.

Например, инструменты мониторинга AIOps можно использовать для вычисления использования облака и увеличения емкости для поддержки роста трафика.

Поддержка разработки приложений

Команды DevOps используют инструменты AIOps для улучшения качества кода. Они могут автоматизировать проверку кода, применять лучшие практики программирования и обнаруживать ошибки на ранних стадиях разработки. Вместо того чтобы делегировать проверки качества на конец цикла разработки, инструменты AIOps смещают проверку качества влево.

Например, Atlassian использует Amazon CodeGuru для сокращения времени расследования с нескольких дней до часов или минут при возникновении аномалий в производстве.

С помощью AIOps ваша организация применяет более упреждающий подход к решению эксплуатационных проблем 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.

Наблюдайте

Этап наблюдения относится к интеллектуальному сбору данных из вашей ИТ-среды. AIOps улучшает наблюдаемость между разрозненными устройствами и источниками данных в сети вашей организации.

Используя аналитику больших данных и технологии машинного обучения, вы можете получать, агрегировать 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 искусственного интеллекта для отслеживания пути запроса при взаимодействии с API.

Занимайтесь

Этап взаимодействия включает использование экспертов-людей 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-отделы и операционные отделы обмениваются информацией с помощью общей панели управления, что позволяет оптимизировать диагностику и оценку.

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

Закон

Этап принятия решений связан с тем, как технологии AIOps принимают меры по улучшению и обслуживанию ИТ-инфраструктуры. Конечная цель AIOps — автоматизация операционных процессов и переориентация ресурсов команд на решение критически важных задач.

ИТ-команды могут создавать автоматические ответы на основе аналитики, генерируемой алгоритмами машинного обучения. Они могут развернуть более интеллектуальные системы, которые учатся на хронологических событиях и упреждают подобные проблемы с помощью сценариев их автоматического решения. Например, ваши разработчики могут использовать искусственный интеллект для автоматической проверки кодов и подтверждения решения проблем перед выпуском обновлений программного обеспечения затронутым клиентам.

AIOps создает новые возможности для вашей организации по оптимизации операций и сокращению расходов. Однако существует два типа решений AIOps, которые отвечают разным требованиям.

Доменноцентрическая концепция AIOps подразумевает инструменты на базе ИИ, которые предназначены для работы в определенной области. Например, операционные команды используют платформы AIOps, ориентированные на предметную область, для мониторинга производительности сетей, приложений и облачных вычислений.

Доменнонезависимая концепция AIOps подразумевает решения, которые ИТ-команды могут использовать для масштабирования прогнозной аналитики и автоматизации ИИ через сетевые и организационные границы. Эти платформы собирают данные о событиях, полученные из нескольких источников, и сопоставляют их для получения ценной корпоративной информации. 

AIOps — относительно новая концепция, которая способствует использованию машинного обучения и обработки больших данных для улучшения ИТ-операций. Вот как оно сравнивается с несколькими родственными терминами.

AIOps против DevOps

DevOps — это практика разработки программного обеспечения, которая устраняет разрыв между рабочими процессами разработки и поддержки. Она помогает организациям внедрять изменения и быстро решать проблемы пользователей, обмениваясь информацией между разработчиками программного обеспечения и операционными группами.

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

AIOps против MLOPS

MLops — это фреймворк, который помогает командам разработчиков программного обеспечения интегрировать модели машинного обучения в цифровые продукты. Он включает в себя выбор модели и подготовку данных. Сюда входит процесс обучения, оценки и развертывания приложения машинного обучения в производственной среде.

В то же время AIOps — это применение решений машинного обучения для получения полезной информации и повышения эффективности процессов новых и существующих ИТ-систем.

AIOps против УВЕРЕНА

Проектирование надежности сайта (SRE) — это подход, который инженерные группы могут использовать для автоматизации системных операций и выполнения проверок с помощью программных инструментов. Вместо того чтобы полагаться на ручной подход, команды SRE повышают надежность программного обеспечения и качество обслуживания клиентов, автоматически обнаруживая и устраняя проблемы.

Цели AIOps совпадают с SRE. Он использует большие объемы данных бизнес-операций и прогнозную аналитику, полученную от машинного обучения, чтобы помочь инженерам по надежности объектов сократить время разрешения инцидентов.

AIOps против DataOps

DataOps — это инициатива, которая позволяет организациям оптимизировать использование данных в приложениях бизнес-аналитики. Сюда входит настройка конвейеров данных, которые инженеры по обработке данных могут использовать для приема, преобразования и передачи данных из разных доменов для поддержки бизнес-операций.

Между тем AIOps — это более сложная практика. Он использует информацию, предоставляемую DataOps, для обнаружения, анализа и разрешения инцидентов.

Amazon Web Services (AWS) предоставляет несколько сервисов искусственного интеллекта , которые помогут вам начать внедрение AIOps. С их помощью вы можете улучшить качество обслуживания клиентов, улучшить предоставление бизнес-услуг и сократить расходы.

Ниже представлены несколько решений AWS, созданных в соответствии с требованиями AIOps.

• Amazon DevOps Guru — это сервис на базе машинного обучения, который помогает вашим разработчикам программного обеспечения автоматически обнаруживать аномальные операции в облаке.

• Amazon CodeGuru Security — это инструмент для тестирования программного обеспечения, который автоматически сканирует и выявляет уязвимости кода с помощью алгоритмов машинного обучения

• Amazon Lookout for Metrics автоматизирует обнаружение аномалий и мониторинг производительности рабочих нагрузок AWS и сторонних облачных приложений

Начните работу с AIOps на AWS, создав аккаунт уже сегодня.