AIOps คืออะไร
ปัญญาประดิษฐ์สำหรับการดำเนินงานด้านไอที (AIOps) เป็นกระบวนการที่คุณใช้เทคนิคปัญญาประดิษฐ์ (AI) ในการบำรุงรักษาโครงสร้างพื้นฐานด้านไอที คุณทำงานเชิงการดำเนินงานที่สำคัญโดยอัตโนมัติ เช่น การตรวจสอบประสิทธิภาพ การกำหนดเวลาเวิร์กโหลด และการสำรองข้อมูล เทคโนโลยี AIOps ต่างๆ ใช้แมชชีนเลิร์นนิง (ML) สมัยใหม่, การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) และระเบียบวิธี AI ขั้นสูงอื่นๆ เพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพการดำเนินงานด้านไอที โดยนำข้อมูลเชิงรุกที่ปรับแต่งเองและเป็นข้อมูลเชิงลึกแบบเรียลไทม์ไปใช้ในการดำเนินงานด้านไอทีโดยการรวบรวมและวิเคราะห์ข้อมูลจากแหล่งที่มาต่างๆ มากมาย
เหตุใด AIOps จึงสำคัญ
เมื่อองค์กรของคุณปรับปรุงบริการการปฏิบัติงานและโครงสร้างพื้นฐานด้านไอทีให้ทันสมัย คุณจะได้รับประโยชน์เมื่อคุณนำเข้า วิเคราะห์ และใช้ข้อมูลในปริมาณมากยิ่งขึ้น ในลำดับต่อไป เราจะเล่าถึงข้อได้เปรียบทางธุรกิจที่สำคัญต่างๆ มากมายจากการใช้แพลตฟอร์ม AIOps
ลดต้นทุนในการดำเนินงาน
AIOps ช่วยให้องค์กรของคุณได้รับข้อมูลเชิงลึกที่นำไปใช้ได้จริงจาก Big Data ในขณะเดียวกันก็รักษาทีมผู้เชี่ยวชาญด้านข้อมูลไว้ในปริมาณที่พอเหมาะ เมื่อใช้งานโซลูชัน AIOps ผู้เชี่ยวชาญด้านข้อมูลจะสามารถขยายทีมไอทีเพื่อแก้ไขปัญหาการปฏิบัติงานด้วยความแม่นยำและหลีกเลี่ยงข้อผิดพลาดที่มีค่าใช้จ่ายสูง
นอกจากนี้ AIOps ยังช่วยให้ทีมปฏิบัติงานด้านไอทีสามารถนำเวลาไปใช้กับงานสำคัญๆ ได้มากขึ้น แทนที่จะใช้กับงานทั่วไปที่ต้องทำซ้ำๆ ซึ่งจะช่วยให้องค์กรของคุณสามารถจัดการต้นทุนท่ามกลางโครงสร้างพื้นฐานด้านไอทีที่ซับซ้อนมากขึ้นได้พร้อมทั้งตอบสนองความต้องการของลูกค้าได้อีกด้วย
ลดเวลาในการบรรเทาปัญหา
AIOps ให้ความสามารถในการเชื่อมโยงเหตุการณ์ โดยจะวิเคราะห์ข้อมูลแบบเรียลไทม์และกำหนดรูปแบบที่อาจชี้ไปที่ความผิดปกติของระบบ ด้วยการวิเคราะห์ขั้นสูง ทีมปฏิบัติงานของคุณสามารถดำเนินการวิเคราะห์ต้นเหตุได้อย่างมีประสิทธิภาพ และแก้ไขปัญหาของระบบได้อย่างทันท่วงที ซึ่งจะเพิ่มความพร้อมในการให้บริการให้สูงสุด
ในขณะเดียวกัน อัลกอริทึม ML จะแยกสิ่งรบกวนออกจากแหล่งที่มาของข้อมูล วิศวกรไอทีของคุณจึงสามารถโฟกัสไปที่เหตุการณ์สำคัญได้
เปิดใช้งานการจัดการบริการเชิงคาดการณ์
AIOps ช่วยให้องค์กรของคุณสามารถคาดการณ์และบรรเทาปัญหาในอนาคตได้โดยการวิเคราะห์ข้อมูลในอดีตด้วยเทคโนโลยี ML โมเดล ML จะวิเคราะห์ข้อมูลในปริมาณมากและตรวจจับรูปแบบที่หลุดรอดจากการประเมินโดยมนุษย์ ทีมของคุณสามารถใช้การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์และการประมวลผลข้อมูลแบบเรียลไทม์เพื่อลดการหยุดชะงักของบริการที่สำคัญได้ แทนที่จะตอบสนองต่อปัญหา
เพิ่มความคล่องตัวให้กับการดำเนินงานด้านไอที
ในสภาพแวดล้อมแบบเดิมๆ แผนกไอทีต้องทำงานกับแหล่งที่มาของข้อมูลที่แยกจากกัน ซึ่งทำให้กระบวนการดำเนินธุรกิจช้าลงและอาจทำให้องค์กรพบกับข้อผิดพลาดจากมนุษย์ได้
AIOps มีเฟรมเวิร์กที่นิยมใช้สำหรับการรวบรวมข้อมูลจากแหล่งที่มาของข้อมูลหลายแหล่ง AIOps ช่วยให้ทีมไอทีของคุณสามารถทำงานร่วมกันและประสานงานเวิร์กโฟลว์ต่างๆ โดยที่มนุษย์ไม่ต้องแทรกแซงของมนุษย์ ซึ่งช่วยปรับปรุงประสิทธิภาพการทำงาน
ยกระดับประสบการณ์ของลูกค้า
เครื่องมือ AIOps สามารถวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมากจากแชท อีเมล และช่องทางอื่นๆ บริษัทบางแห่งใช้แพลตฟอร์ม AIOps เพื่อวิเคราะห์พฤติกรรมของลูกค้าและปรับปรุงการให้บริการ
AIOps ยังช่วยป้องกันการหยุดชะงักของบริการที่มีค่าใช้จ่ายสูงไม่ให้ส่งผลกระทบต่อลูกค้าอีกด้วย องค์กรของคุณสามารถมอบประสบการณ์ดิจิทัลที่ดีที่สุดให้แก่ลูกค้าโดยรับประกันความพร้อมใช้งานของบริการและนโยบายการจัดการอุบัติการณ์ที่มีประสิทธิภาพ
รองรับการย้ายไปยังระบบคลาวด์
AIOps มีแนวทางแบบครบวงจรในการจัดการโครงสร้างพื้นฐานระบบคลาวด์สาธารณะ ระบบคลาวด์ส่วนตัว หรือระบบคลาวด์แบบไฮบริด องค์กรของคุณสามารถย้ายเวิร์กโหลดจากสภาพแวดล้อมแบบเดิมไปยังโครงสร้างพื้นฐานระบบคลาวด์ได้โดยไม่ต้องกังวลกับการย้ายข้อมูลที่ซับซ้อนบนเครือข่าย ซึ่งช่วยปรับปรุงข้อมูลการสังเกตให้ดียิ่งขึ้น ทีมไอทีของคุณจึงสามารถจัดการข้อมูลในพื้นที่เก็บข้อมูล เครือข่าย และแอปพลิเคชันต่างๆ ได้อย่างราบรื่น
กรณีการใช้งาน AIOps มีอะไรบ้าง
AIOps รวมแมชชีนเลิร์นนิง, Big Data และการวิเคราะห์เข้าด้วยกัน ซึ่งช่วยให้ทีมงานด้านไอทีและฝ่ายปฏิบัติการของคุณสนับสนุนโครงการริเริ่มการเปลี่ยนผ่านสู่ระบบดิจิทัลได้
Application performance monitoring (APM)
แอปพลิเคชันสมัยใหม่ใช้เทคโนโลยีซอฟต์แวร์ที่ซับซ้อนเพื่อรันและปรับขนาดในสภาพแวดล้อมระบบคลาวด์ การรวบรวมตัววัดต่างๆ ด้วยวิธีการแบบเดิมจากสถานการณ์สมัยใหม่นั้นเป็นเรื่องท้าทาย เช่น การแลกเปลี่ยนข้อมูลระหว่างส่วนประกอบต่างๆ เช่น ไมโครเซอร์วิส, API และพื้นที่เก็บข้อมูล
แต่ทีมซอฟต์แวร์นำ AI มาใช้สำหรับการตรวจติดตามประสิทธิภาพของแอปพลิเคชันเพื่อรวบรวมตัวชี้วัดที่เกี่ยวข้องในวงกว้าง
อ่านข้อมูลเกี่ยวกับ Application Performance Monitoring (APM) »
การวิเคราะห์ต้นเหตุของปัญหา
เทคโนโลยี AI/ML มีประสิทธิภาพในการช่วยคุณค้นหาต้นเหตุของเหตุการณ์ โดยสามารถประมวลผล Big Data ได้อย่างรวดเร็วและเชื่อมโยงสาเหตุที่เป็นไปได้หลายๆ ข้อเข้าด้วยกัน เมื่อใช้ AIOps องค์กรของคุณจะสามารถตรวจสอบนอกเหนือจากอาการหรือการแจ้งเตือนถึงสาเหตุที่แท้จริงที่ส่งผลกระทบต่อประสิทธิภาพของระบบได้
Anomaly Detection
ความผิดปกติคือค่าผิดปกติที่เบี่ยงเบนไปจากการกระจายข้อมูลที่ตรวจติดตามตามมาตรฐาน โดยมักจะบ่งบอกถึงพฤติกรรมผิดปกติที่ส่งผลต่อการทำงานของระบบ AIOps สามารถประเมินได้แบบเรียลไทม์และสามารถคาดการณ์เพื่อตรวจจับความเบี่ยงเบนของข้อมูลได้อย่างรวดเร็วและเร่งการดำเนินการแก้ไขให้เร็วขึ้น
AIOps ช่วยให้ทีมไอทีของคุณลดการพึ่งพาการแจ้งเตือนจากระบบในขณะที่จัดการเหตุการณ์ที่เกิดขึ้น นอกจากนี้ยังช่วยให้ทีมไอทีของคุณกำหนดนโยบายตามกฎซึ่งดำเนินการแก้ไขโดยอัตโนมัติได้อีกด้วย
ระบบอัตโนมัติและการเพิ่มประสิทธิภาพบนคลาวด์
โซลูชัน AIOps รองรับการเปลี่ยนแปลงไปสู่ระบบคลาวด์โดยให้ความโปร่งใส ข้อมูลการสังเกต และระบบอัตโนมัติสำหรับเวิร์กโหลด การจัดการและการนำแอปพลิเคชันระบบคลาวด์ไปใช้งานจริงนั้นต้องอาศัยความยืดหยุ่นและความคล่องตัวที่มากขึ้นเมื่อจัดการการพึ่งพาระหว่างกัน องค์กรต่างๆ ใช้โซลูชัน AIOps เพื่อจัดเตรียมและปรับขนาดทรัพยากรการประมวลผลตามความจำเป็น
ตัวอย่างเช่น คุณสามารถใช้เครื่องมือตรวจสอบ AIOps เพื่อคำนวณการใช้งานระบบคลาวด์และเพิ่มความจุเพื่อรองรับการเติบโตของปริมาณข้อมูลได้
การสนับสนุนการพัฒนาแอป
ทีม DevOps ใช้เครื่องมือ AIOps เพื่อปรับปรุงคุณภาพของโค้ด โดยสามารถทำให้การตรวจสอบโค้ดเป็นไปโดยอัตโนมัติ ใช้แนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดในการเขียนโปรแกรม และตรวจจับข้อบกพร่องตั้งแต่เนิ่นๆ ในขั้นตอนการพัฒนา แทนที่จะมอบหมายหน้าที่การตรวจสอบคุณภาพไปให้จุดสิ้นสุดของวงจรการพัฒนา เครื่องมือ AIOps จะเลื่อนการตรวจสอบคุณภาพไปทางซ้าย
ตัวอย่างเช่น Atlassian ใช้ Amazon CodeGuru เพื่อลดเวลาในการตรวจสอบจากหลายวันเหลือไม่กี่ชั่วโมงหรือไม่กี่นาทีเมื่อเกิดความผิดปกติขึ้นในการผลิต
AIOps ทำงานอย่างไร
AIOps ช่วยให้องค์กรของคุณใช้แนวทางเชิงรุกมากขึ้นเพื่อแก้ไขปัญหาการปฏิบัติงานด้านไอที ทีมไอทีของคุณสามารถใช้แมชชีนเลิร์นนิงและการวิเคราะห์ Big Data แทนที่จะอาศัยการแจ้งเตือนของระบบตามลำดับ วิธีนี้จะทำลาย Data Silo และเพิ่มการรับรู้สถานการณ์ ตลอดจนทำให้การตอบสนองต่อเหตุการณ์ที่เหมาะกับแต่ละบุคคลเป็นไปโดยอัตโนมัติ AIOps ช่วยให้องค์กรของคุณสามารถบังคับใช้นโยบายด้านไอทีเพื่อสนับสนุนการตัดสินใจทางธุรกิจได้ดียิ่งขึ้น
ในลำดับต่อไป เราจะพูดคุยเกี่ยวกับ AIOps ในระยะต่างๆ ที่เชื่อมต่อถึงกัน
สังเกต
ระยะสังเกตหมายถึงการรวบรวมข้อมูลอัจฉริยะจากสภาพแวดล้อมไอทีของคุณ AIOps ช่วยเพิ่มข้อมูลการสังเกตระหว่างอุปกรณ์และแหล่งข้อมูลที่แยกจากกันทั่วทั้งเครือข่ายในองค์กรของคุณ
ด้วยการนำการวิเคราะห์ Big Data และเทคโนโลยี ML ไปใช้งานจริง คุณจึงสามารถนำเข้า รวบรวม และวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมหาศาลได้แบบเรียลไทม์ ทีมปฏิบัติงานด้านไอทีสามารถระบุรูปแบบและเชื่อมโยงเหตุการณ์ต่างๆ ในข้อมูลบันทึกและข้อมูลประสิทธิภาพได้ ตัวอย่างเช่น ธุรกิจสามารถใช้เครื่องมือ AI เพื่อติดตามเส้นทางคำขอในการโต้ตอบ API ได้
มีส่วนร่วม
ระยะมีส่วนร่วมเกี่ยวข้องกับการใช้ผู้เชี่ยวชาญที่เป็นมนุษย์เพื่อแก้ไขปัญหา ทีมปฏิบัติงานสามารถลดการพึ่งพาตัววัดและการแจ้งเตือนด้านไอทีแบบเดิมๆ ได้ โดยใช้การวิเคราะห์ AIOps เพื่อประสานงานเวิร์กโหลดด้านไอทีในสภาพแวดล้อมมัลติคลาวด์ ทีมไอทีและทีมปฏิบัติงานจะแชร์ข้อมูลผ่านทางแดชบอร์ดที่ใช้ร่วมกันเพื่อเพิ่มความคล่องตัวในการวินิจฉัยและการประเมิน
นอกจากนั้น ระบบจะส่งการแจ้งเตือนที่มีการปรับแต่งไปยังทีมที่เหมาะสมแบบเรียลไทม์อีกด้วย โดยจะส่งการแจ้งเตือนทั้งล่วงหน้าและในกรณีที่เกิดเหตุ
การดำเนินการ
ระยะดำเนินการหมายถึงวิธีที่เทคโนโลยี AIOps ดำเนินการเพื่อปรับปรุงและบำรุงรักษาโครงสร้างพื้นฐานด้านไอที เป้าหมายขั้นสุดท้ายของ AIOps คือการทำให้กระบวนการปฏิบัติงานเป็นไปโดยอัตโนมัติและมุ่งเน้นการใช้ทรัพยากรของทีมไปที่งานที่มีความสำคัญต่อภารกิจ
ทีมไอทีสามารถสร้างการตอบกลับแบบอัตโนมัติโดยอาศัยการวิเคราะห์ที่อัลกอริทึม ML สร้างขึ้น โดยสามารถใช้ระบบที่ชาญฉลาดมากขึ้นซึ่งเรียนรู้จากเหตุการณ์ในอดีตและรับมือกับปัญหาที่คล้ายกันตั้งแต่เนิ่นๆ ด้วยสคริปต์อัตโนมัติ ตัวอย่างเช่น นักพัฒนาของคุณสามารถใช้ AI เพื่อตรวจสอบโค้ดโดยอัตโนมัติและยืนยันการแก้ไขปัญหาก่อนที่จะเผยแพร่การอัปเดตซอฟต์แวร์ให้กับลูกค้าที่ได้รับผลกระทบ
AIOps มีประเภทใดบ้าง
AIOps สร้างความเป็นไปได้ใหม่ๆ ให้กับองค์กรของคุณเพื่อเพิ่มความคล่องตัวในการดำเนินงานและลดต้นทุน อย่างไรก็ตาม มีโซลูชัน AIOps 2 ประเภทที่ตอบโจทย์ความต้องการที่ต่างออกไป
AIOps ที่เน้นโดเมนเป็นเครื่องมือที่ขับเคลื่อนด้วย AI ซึ่งได้รับการออกแบบมาเพื่อทำงานภายในขอบเขตที่เฉพาะเจาะจง ตัวอย่างเช่น ทีมปฏิบัติงานจะใช้แพลตฟอร์ม AIOps ที่เน้นโดเมนเพื่อตรวจติดตามเครือข่าย แอปพลิเคชัน และประสิทธิภาพการประมวลผลบนคลาวด์
AIOps ที่ไม่อิงโดเมนเป็นโซลูชันที่ทีมไอทีสามารถใช้เพื่อปรับขนาดการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์และระบบอัตโนมัติของ AI ในขอบเขตเครือข่ายและองค์กร แพลตฟอร์มเหล่านี้จะรวบรวมข้อมูลเหตุการณ์ที่สร้างขึ้นจากหลายแหล่งและเชื่อมโยงข้อมูลเหล่านั้นเพื่อให้ข้อมูลเชิงลึกทางธุรกิจที่มีคุณค่า
AIOps และคำอื่นๆ ที่เกี่ยวข้องมีความแตกต่างกันอย่างไร
AIOps เป็นแนวคิดที่ค่อนข้างใหม่ซึ่งส่งเสริมการใช้แมชชีนเลิร์นนิงและการประมวลผล Big Data เพื่อปรับปรุงการดำเนินงานด้านไอที ต่อไปนี้เป็นการเปรียบเทียบกับคำอื่นๆ ที่เกี่ยวข้อง
AIOps เทียบกับ DevOps
DevOps เป็นแนวทางปฏิบัติด้านซอฟต์แวร์ที่เชื่อมช่องว่างระหว่างการพัฒนาและเวิร์กโฟลว์การสนับสนุนเข้าด้วยกัน ซึ่งช่วยให้องค์กรปรับใช้การเปลี่ยนแปลงและรับมือกับข้อกังวลของผู้ใช้ได้อย่างรวดเร็วด้วยการแชร์ข้อมูลระหว่างทีมซอฟต์แวร์และทีมปฏิบัติงาน
ในทางกลับกัน AIOps ก็เป็นแนวทางในการใช้เทคโนโลยี AI เพื่อสนับสนุนกระบวนการไอทีที่มีอยู่ ทีม DevOps จะใช้เครื่องมือ AIOps เพื่อประเมินคุณภาพในการเขียนโค้ดและลดเวลาการส่งมอบซอฟต์แวร์อย่างต่อเนื่อง
AIOps เทียบกับ MLOps
MLOps เป็นเฟรมเวิร์กที่ช่วยให้ทีมซอฟต์แวร์ผสานรวมโมเดล ML เข้ากับผลิตภัณฑ์ดิจิทัลได้ ซึ่งเกี่ยวข้องกับการเลือกโมเดลและการเตรียมข้อมูล โดยจะประกอบด้วยกระบวนการที่คุณฝึก ประเมิน และนำแอปพลิเคชัน ML ไปใช้ในสภาพแวดล้อมการใช้งานจริง
ในขณะเดียวกัน AIOps คือการประยุกต์ใช้โซลูชัน ML เพื่อสร้างข้อมูลเชิงลึกที่นำไปใช้ได้จริง และปรับปรุงประสิทธิภาพในกระบวนการของระบบไอทีใหม่และที่มีอยู่ให้ดียิ่งขึ้น
AIOps เทียบกับ SRE
กระบวนการสร้างความเสถียรของไซต์ (SRE) เป็นแนวทางที่ทีมวิศวกรสามารถใช้เพื่อทำให้การทำงานของระบบเป็นไปโดยอัตโนมัติและดำเนินการตรวจสอบด้วยเครื่องมือซอฟต์แวร์ แทนที่จะอาศัยแนวทางที่ต้องดำเนินการด้วยตนเอง ทีม SRE จะเพิ่มความน่าเชื่อถือของซอฟต์แวร์และยกระดับประสบการณ์ของลูกค้าโดยการตรวจจับและแก้ไขปัญหาโดยอัตโนมัติ
AIOps มีเป้าหมายบางอย่างเหมือนกับ SRE AIOps ใช้ข้อมูลการดำเนินธุรกิจจำนวนมหาศาลและข้อมูลเชิงลึกเชิงคาดการณ์ที่มาจาก ML เพื่อช่วยให้กระบวนการสร้างความเสถียรของไซต์ลดเวลาในการแก้ไขเหตุการณ์
AIOps เทียบกับ DataOps
DataOps เป็นความคิดริเริ่มที่ช่วยให้องค์กรต่างๆ เพิ่มประสิทธิภาพการใช้ข้อมูลสำหรับแอปพลิเคชันระบบธุรกิจอัจฉริยะ โดยเกี่ยวข้องกับการตั้งค่าไปป์ไลน์ข้อมูลที่วิศวกรข้อมูลสามารถนำไปใช้เพื่อนำเข้า แปลง และถ่ายโอนข้อมูลจากโดเมนต่างๆ เพื่อรองรับการดำเนินธุรกิจได้
ในขณะเดียวกัน AIOps ก็เป็นแนวทางปฏิบัติที่ซับซ้อนมากกว่า โดยใช้ข้อมูลที่ได้จาก DataOps เพื่อตรวจจับ วิเคราะห์ และแก้ไขเหตุการณ์
AWS รองรับข้อกำหนด AIOps ของคุณได้อย่างไร
Amazon Web Services (AWS) มีบริการ AI/ML ต่างๆ มากมายที่ช่วยให้คุณเริ่มต้นใช้งาน AIOps คุณสามารถใช้บริการดังกล่าวเพื่อยกระดับประสบการณ์ของลูกค้า ปรับปรุงการให้บริการทางธุรกิจ และลดต้นทุน
ต่อไปนี้เป็นบริการบางส่วนของ AWS ที่สร้างขึ้นมาสำหรับข้อกำหนดของ AIOps:
- Amazon DevOps Guru เป็นบริการที่ขับเคลื่อนด้วย ML ซึ่งช่วยให้ทีมซอฟต์แวร์ของคุณตรวจพบการทำงานที่ผิดปกติบนระบบคลาวด์ได้โดยอัตโนมัติ
- การรักษาความปลอดภัยของ Amazon CodeGuru เป็นเครื่องมือทดสอบซอฟต์แวร์ที่จะสแกนและค้นหาช่องโหว่ของโค้ดโดยอัตโนมัติโดยใช้อัลกอริทึม ML
- Amazon Lookout for Metrics จะตรวจจับความผิดปกติและการตรวจติดตามประสิทธิภาพโดยอัตโนมัติทั่วทั้งเวิร์กโหลดของ AWS และแอปพลิเคชันระบบคลาวด์ของบริษัทอื่น
เริ่มต้นใช้งาน AIOps บน AWS โดยสร้างบัญชีวันนี้
