AIOps คืออะไร

ปัญญาประดิษฐ์สำหรับการดำเนินงานด้านไอที (AIOps) เป็นกระบวนการที่คุณใช้เทคนิคปัญญาประดิษฐ์ (AI) เพื่อรักษาโครงสร้างพื้นฐานด้านไอที คุณทำงานเชิงการดำเนินงานที่สำคัญโดยอัตโนมัติ เช่น การตรวจสอบประสิทธิภาพ การกำหนดเวลาเวิร์กโหลด และการสำรองข้อมูล เทคโนโลยี AIOps ใช้การ เรียนรู้ของเครื่อง (ML) ที่ทัน สมั ย การประ ม วลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) และวิธีการ AI ขั้นสูงอื่น ๆ เพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพการดำเนินงานด้านไอที พวกเขานำข้อมูลเชิงลึกเชิงรุก ส่วนบุคคล และแบบเรียลไทม์มาสู่การดำเนินงานด้านไอทีโดยการรวบรวมและวิเคราะห์ข้อมูลจากแหล่งที่หลากหลาย

เมื่อองค์กรของคุณปรับปรุงบริการด้านการดำเนินงานและโครงสร้างพื้นฐานด้านไอทีของคุณให้ทันสมัย คุณจะได้รับประโยชน์เมื่อคุณกลืน วิเคราะห์ และใช้ข้อมูลจำนวนมากขึ้นเรื่อย ๆ ต่อไปเราจะแบ่งปันข้อดีทางธุรกิจที่สำคัญหลายประการของการใช้แพลตฟอร์ม AIOps

ลดต้นทุนการดำเนินงาน

AIOps ช่วยให้องค์กรของคุณได้รับข้อมูลเชิงลึกที่สามารถดำเนินการได้จากข้อมูลขนาดใหญ่ในขณะที่ยังคงรักษาทีมผู้เชี่ยวชาญด้านข้อมูลแบบลีน ด้วยโซลูชัน AIOps ผู้เชี่ยวชาญด้านข้อมูลช่วยเพิ่มทีมไอทีเพื่อแก้ไขปัญหาการดำเนินงานอย่างแม่นยำและหลีกเลี่ยงข้อผิดพลาดที่มีค่าใช้จ่ายสูง

นอกจากนี้ AIOps ช่วยให้ทีมปฏิบัติการไอทีใช้เวลามากขึ้นกับงานที่สำคัญแทนที่จะเป็นงานทั่วไปที่ซ้ำกัน สิ่งนี้ช่วยให้องค์กรของคุณสามารถจัดการต้นทุนท่ามกลางโครงสร้างพื้นฐานด้านไอทีที่ซับซ้อนมากขึ้นในขณะที่ตอบสนองความต้องการของลูกค้า

ลดเวลาในการบรรเทาปัญหา

AIOps ให้ความสามารถในการสอดคล้องกับเหตุการณ์ โดยจะวิเคราะห์ข้อมูลแบบเรียลไทม์และกำหนดรูปแบบที่อาจชี้ไปที่ความผิดปกติของระบบ ด้วยการวิเคราะห์ขั้นสูง ทีมปฏิบัติงานของคุณสามารถดำเนินการวิเคราะห์ต้นเหตุได้อย่างมีประสิทธิภาพ และแก้ไขปัญหาของระบบได้อย่างทันท่วงที สิ่งนี้ช่วยเพิ่มความพร้อมใช้งานของบริการ

ในขณะเดียวกัน อัลกอริทึม ML แยกเสียงรบกวนจากแหล่งข้อมูล ดังนั้นวิศวกรไอทีของคุณสามารถมุ่งเน้นไปที่เหตุการณ์สำคัญได้

เปิดใช้งานการจัดการบริการเชิงคาดการณ์

ด้วย AIOps องค์กรของคุณสามารถคาดการณ์และบรรเทาปัญหาในอนาคตได้โดยการวิเคราะห์ข้อมูลในอดีตด้วยเทคโนโลยี ML โมเดล ML จะวิเคราะห์ข้อมูลในปริมาณมากและตรวจจับรูปแบบที่หลุดรอดจากการประเมินโดยมนุษย์ แทนที่จะตอบสนองต่อปัญหา ทีมของคุณสามารถใช้การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์และการประมวลผลข้อมูลแบบเรียลไทม์เพื่อลดการหยุดชะงักของบริการที่สำคัญ

ปรับปรุงการดำเนินงานด้านไอที

ในการตั้งค่าแบบเดิม แผนกไอทีต้องทำงานกับแหล่งข้อมูลที่แตกต่างกัน สิ่งนี้ทำให้กระบวนการดำเนินธุรกิจชะลอลงและอาจทำให้องค์กรได้รับข้อผิดพลาดของมนุษย์

AIOps ให้กรอบการทำงานทั่วไปสำหรับการรวบรวมข้อมูลจากแหล่งข้อมูลหลายแหล่งข้อมูล ด้วย AIOps ทีมไอทีของคุณสามารถทำงานร่วมกันและประสานงานเวิร์กโฟลว์ได้โดยไม่ต้องแทรกแซงของมนุษย์ ซึ่งช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการทำงาน

ยกระดับประสบการณ์ของลูกค้า

เครื่องมือ AIOps สามารถวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมากจากแชทอีเมลและช่องอื่น ๆ บางบริษัทใช้แพลตฟอร์ม AIOps เพื่อวิเคราะห์พฤติกรรมของลูกค้าและปรับปรุงการส่งมอบบริการ

AIOps ยังป้องกันไม่ให้การหยุดชะงักบริการที่มีราคาแพงส่งผลกระทบต่อลูกค้า องค์กรของคุณสามารถมอบประสบการณ์ลูกค้าดิจิทัลที่ดีที่สุดโดยการรับประกันความพร้อมให้บริการและนโยบายการจัดการเหตุการณ์ที่มีประสิทธิภาพ

รองรับการย้ายระบบคลาวด์

AIOps ให้แนวทางแบบครบวงจรในการจัดการโครงสร้างพื้นฐานระบบคลาวด์สาธารณะ เอกชน หรือไฮบริด องค์กรของคุณสามารถย้ายเวิร์กโหลดจากสภาพแวดล้อมแบบเดิมไปยังโครงสร้างพื้นฐานระบบคลาวด์ได้โดยไม่ต้องกังวลกับการย้ายข้อมูลที่ซับซ้อนบนเครือข่าย ช่วยเพิ่มความสามารถในการสังเกต ดังนั้นทีมไอทีของคุณสามารถจัดการข้อมูลได้อย่างราบรื่นในพื้นที่จัดเก็บ เครือข่าย และแอปพลิเคชันต่างๆ

AIOps ผสมผสานการเรียนรู้ของเครื่อง ข้อมูลขนาดใหญ่ และการวิเคราะห์ ช่วยให้ทีมไอทีและทีมปฏิบัติการของคุณสนับสนุนความคิดริเริ่มการเปลี่ยนแปลงทางดิจิทัล

การตรวจสอบประสิทธิภาพของแอปพลิเคชัน (APM)

แอปพลิเคชันที่ทันสมัยใช้เทคโนโลยีซอฟต์แวร์ที่ซับซ้อนเพื่อเรียกใช้และปรับขนาดในสภาพแวดล้อมคลาวด์ การรวบรวมเมตริกด้วยวิธีการแบบดั้งเดิมจากสถานการณ์สมัยใหม่ เช่น การแลกเปลี่ยนข้อมูลระหว่างส่วนประกอบ เช่น ไมโครเซอร์วิส API และการจัดเก็บข้อมูล เป็นเรื่องท้าทาย

แต่ทีมซอฟต์แวร์นำ AI มาใช้สำหรับการตรวจติดตามประสิทธิภาพของแอปพลิเคชันเพื่อรวบรวมตัวชี้วัดที่เกี่ยวข้องในวงกว้าง

อ่านเกี่ยวกับการตรวจสอบประสิทธิภาพของแอปพลิเคชัน (APM)”

การวิเคราะห์สาเหตุ

เทคโนโลยี AI/ML มีประสิทธิภาพในการช่วยคุณระบุสาเหตุของเหตุการณ์ โดยสามารถประมวลผล Big Data ได้อย่างรวดเร็วและเชื่อมโยงสาเหตุที่เป็นไปได้หลายๆ ข้อเข้าด้วยกัน ด้วยการใช้ AIOps องค์กรของคุณสามารถตรวจสอบสาเหตุที่แท้จริงส่งผลกระทบต่อประสิทธิภาพของระบบนอกเหนือจากอาการหรือการแจ้งเตือน

การตรวจจับความผิดปกติ

ความผิดปกติคือความผิดปกติที่เบี่ยงเบนไปจากการกระจายมาตรฐานของข้อมูลที่ตรวจสอบ โดยมักจะบ่งบอกถึงพฤติกรรมผิดปกติที่ส่งผลต่อการทำงานของระบบ AIOps ให้การประเมินแบบเรียลไทม์และความสามารถในการทำนายเพื่อตรวจจับการเบี่ยงเบนของข้อมูลอย่างรวดเร็วและเร่งการดำเนินการแก้ไข

ด้วย AIOps ทีมไอทีของคุณจะลดการพึ่งพาการแจ้งเตือนระบบเมื่อจัดการเหตุการณ์ นอกจากนี้ยังช่วยให้ทีมไอทีของคุณสามารถกำหนดนโยบายตามกฎที่ดำเนินการแก้ไขได้โดยอัตโนมัติ

ระบบอัตโนมัติและการเพิ่มประสิทธิภาพบนคลาวด์

โซลูชัน AIOps รองรับการเปลี่ยนแปลงระบบคลาวด์โดยให้ความโปร่งใส การสังเกต และระบบอัตโนมัติสำหรับภาระงาน การจัดการและการนำแอปพลิเคชันระบบคลาวด์ไปใช้งานจริงนั้นต้องอาศัยความยืดหยุ่นและความคล่องตัวที่มากขึ้นเมื่อจัดการการพึ่งพาระหว่างกัน องค์กรใช้โซลูชัน AIOps เพื่อจัดหาและปรับขนาดทรัพยากรคำนวณตามความจำเป็น

ตัวอย่างเช่น คุณสามารถใช้เครื่องมือตรวจสอบ AIOps เพื่อคำนวณการใช้งานระบบคลาวด์และเพิ่มความสามารถเพื่อสนับสนุนการเติบโตของปริมาณการเข้าชม

การสนับสนุนการพัฒนาแอป

ทีม DevOps ใช้เครื่องมือ AIOps เพื่อปรับปรุงคุณภาพรหัส โดยสามารถทำให้การตรวจสอบโค้ดเป็นไปโดยอัตโนมัติ ใช้แนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดในการเขียนโปรแกรม และตรวจจับข้อบกพร่องตั้งแต่เนิ่นๆ ในขั้นตอนการพัฒนา แทนที่จะมอบหมายการตรวจสอบคุณภาพให้สิ้นสุดวงจรการพัฒนา เครื่องมือ AIOps จะเปลี่ยนการตรวจสอบคุณภาพไปทางซ้าย

ตัวอย่างเช่น Atlassian ใช้ Amazon CodeGuru เพื่อลดเวลาการตรวจสอบจากวันเป็นชั่วโมงหรือนาทีเมื่อเกิดความผิดปกติในการผลิต

ด้วย AIOps องค์กรของคุณใช้แนวทางเชิงรุกมากขึ้นในการแก้ไขปัญหาด้านการดำเนินงานด้านไอที ทีมไอทีของคุณสามารถใช้แมชชีนเลิร์นนิงและการวิเคราะห์ Big Data แทนที่จะอาศัยการแจ้งเตือนของระบบตามลำดับ วิธีนี้จะทำลาย Data Silo และเพิ่มการรับรู้สถานการณ์ ตลอดจนทำให้การตอบสนองต่อเหตุการณ์ที่เหมาะกับแต่ละบุคคลเป็นไปโดยอัตโนมัติ ด้วย AIOps องค์กรของคุณสามารถบังคับใช้นโยบายด้านไอทีเพื่อสนับสนุนการตัดสินใจทางธุรกิจได้ดีขึ้น

ต่อไปเราจะพูดถึงขั้นตอน AIOps ที่เชื่อมโยงกัน

สังเกต

ขั้นตอนการ สังเก ตหมายถึงการรวบรวมข้อมูลอัจฉริยะจากสภาพแวดล้อมด้านไอทีของคุณ AIOps ช่วยเพิ่มความสามารถในการสังเกตได้ระหว่างอุปกรณ์และแหล่งข้อมูลที่แตกต่างกันทั่วเครือข่ายขององค์กรของคุณ

ด้วยการปรับใช้การวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่และเทคโนโลยี ML คุณสามารถกลืน รวม และวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมากในแบบเรียลไทม์ ทีมปฏิบัติงานด้านไอทีสามารถระบุรูปแบบและเชื่อมโยงเหตุการณ์ต่างๆ ในข้อมูลบันทึกและข้อมูลประสิทธิภาพได้ ตัวอย่างเช่น ธุรกิจใช้เครื่องมือ AI เพื่อติดตามเส้นทางคำขอในการโต้ตอบ API

มีส่วนร่วม

ขั้นตอนการ มี ส่วนร่วมเกี่ยวข้องกับการใช้ผู้เชี่ยวชาญของมนุษย์เพื่อแก้ไขปัญหา ทีมปฏิบัติงานสามารถลดการพึ่งพาตัววัดและการแจ้งเตือนด้านไอทีแบบเดิมๆ ได้ โดยใช้การวิเคราะห์ AIOps เพื่อประสานงานเวิร์กโหลดด้านไอทีในสภาพแวดล้อมมัลติคลาวด์ ทีมไอทีและทีมปฏิบัติการแบ่งปันข้อมูลกับแดชบอร์ดทั่วไปเพื่อปรับปรุงความพยายามในการวินิจฉัยและการประเมิน

ระบบยังเพิ่มการแจ้งเตือนแบบส่วนบุคคลและแบบเรียลไทม์ไปยังทีมที่เหมาะสม มันทำเช่นนี้ทั้งในเชิงล่วงหน้าและในกรณีที่เกิดเหตุการณ์

พระบัญญัติ

ขั้นตอนการ กระทำ หมายถึงวิธีการที่เทคโนโลยี AIOps ดำเนินการเพื่อปรับปรุงและบำรุงรักษาโครงสร้างพื้นฐานด้านไอที เป้าหมายสุดท้ายของ AIOps คือการทำให้กระบวนการปฏิบัติงานเป็นอัตโนมัติและโฟกัสทรัพยากรของทีมใหม่ในงานที่สำคัญต่อภารกิจ

ทีมไอทีสามารถสร้างการตอบสนองอัตโนมัติตามการวิเคราะห์ที่อัลกอริธึม ML สร้างขึ้น โดยสามารถใช้ระบบที่ชาญฉลาดมากขึ้นซึ่งเรียนรู้จากเหตุการณ์ในอดีตและรับมือกับปัญหาที่คล้ายกันตั้งแต่เนิ่นๆ ด้วยสคริปต์อัตโนมัติ ตัวอย่างเช่น นักพัฒนาของคุณสามารถใช้ AI เพื่อตรวจสอบรหัสโดยอัตโนมัติและยืนยันการแก้ไขปัญหาก่อนที่จะปล่อยการอัปเดตซอฟต์แวร์ให้กับลูกค้าที่ได้รับผลกระทบ

AIOps สร้างความเป็นไปได้ใหม่ๆ ให้กับองค์กรของคุณเพื่อเพิ่มความคล่องตัวในการดำเนินงานและลดต้นทุน อย่างไรก็ตาม มีโซลูชัน AIOps 2 ประเภทที่ตอบโจทย์ความต้องการที่ต่างออกไป

AIOps ที่เน้นโดเมนเป็นเครื่องมือที่ขับเคลื่อนด้วย AI ซึ่งได้รับการออกแบบมาเพื่อทำงานภายในขอบเขตที่เฉพาะเจาะจง ตัวอย่างเช่น ทีมปฏิบัติงานจะใช้แพลตฟอร์ม AIOps ที่เน้นโดเมนเพื่อตรวจติดตามเครือข่าย แอปพลิเคชัน และประสิทธิภาพการประมวลผลบนคลาวด์

AIOps ที่ไม่อิงโดเมนเป็นโซลูชันที่ทีมไอทีสามารถใช้เพื่อปรับขนาดการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์และระบบอัตโนมัติของ AI ในขอบเขตเครือข่ายและองค์กร แพลตฟอร์มเหล่านี้จะรวบรวมข้อมูลเหตุการณ์ที่สร้างขึ้นจากหลายแหล่งและเชื่อมโยงข้อมูลเหล่านั้นเพื่อให้ข้อมูลเชิงลึกทางธุรกิจที่มีคุณค่า 

AIOps เป็นแนวคิดที่ค่อนข้างใหม่ที่ส่งเสริมการใช้แมชชีนเลิร์นนิงและการประมวลผลข้อมูลขนาดใหญ่เพื่อปรับปรุงการดำเนินงานด้านไอที นี่คือวิธีเปรียบเทียบกับคำที่เกี่ยวข้องหลายประการ

AIOps vs. DevOps

DevOps เป็นแนวทางปฏิบัติซอฟต์แวร์ที่เชื่อมโยงช่องว่างระหว่างการพัฒนาและการสนับสนุนเวิร์กโฟลว์ ช่วยให้องค์กรใช้การเปลี่ยนแปลงและแก้ไขข้อกังวลของผู้ใช้ได้อย่างรวดเร็วโดยการแบ่งปันข้อมูลระหว่างซอฟต์แวร์และทีมปฏิบัติการ

ในทางกลับกัน AIOps เป็นแนวทางในการใช้เทคโนโลยี AI เพื่อสนับสนุนกระบวนการไอทีที่มีอยู่ ทีม DevOps ใช้เครื่องมือ AIOps เพื่อประเมินคุณภาพการเข้ารหัสและลดเวลาในการส่งซอฟต์แวร์อย่างต่อเนื่อง

AIOps vs. MLOP

MLops เป็นเฟรมเวิร์กที่ช่วยให้ทีมซอฟต์แวร์รวมโมเดล ML เข้ากับผลิตภัณฑ์ดิจิทัล ซึ่งเกี่ยวข้องกับการเลือกโมเดลและการเตรียมข้อมูล รวมถึงกระบวนการที่คุณฝึกอบรมประเมินและปรับใช้แอปพลิเคชัน ML ในสภาพแวดล้อมการผลิต

ในขณะเดียวกัน AIOps คือการประยุกต์ใช้โซลูชัน ML เพื่อสร้างข้อมูลเชิงลึกที่สามารถดำเนินการได้และปรับปรุงประสิทธิภาพกระบวนการของระบบไอทีใหม่และที่มีอยู่

AIOps vs. เอสอาร์เอ

วิศวกรรมความน่าเชื่อถือของไซต์ (SRE) เป็นแนวทางที่ทีมวิศวกรสามารถใช้เพื่อดำเนินการระบบอัตโนมัติและดำเนินการตรวจสอบด้วยเครื่องมือซอฟต์แวร์ แทนที่จะพึ่งพาแนวทางด้วยตนเอง ทีม SRE จะปรับปรุงความน่าเชื่อถือของซอฟต์แวร์และประสบการณ์ของลูกค้าโดยการตรวจจับและแก้ไขปัญหาโดยอัตโนมัติ

AIOps แบ่งปันเป้าหมายที่ทับซ้อนกันกับ SRE ใช้ข้อมูลขนาดใหญ่ของการดำเนินงานทางธุรกิจและข้อมูลเชิงลึกเชิงลึกเชิงคาดการณ์ที่มาจากแหล่งที่มา ML เพื่อช่วยให้วิศวกรความน่าเชื่อถือของไซต์ลดเวลาในการแก้ไขเหตุการณ์

AIOps vs. ข้อมูลออปส์

DataOps เป็นความคิดริเริ่มที่ช่วยให้องค์กรสามารถเพิ่มประสิทธิภาพการใช้ข้อมูลสำหรับแอปพลิเคชันข่าวกรองธุรกิจ มันเกี่ยวข้องกับการตั้งค่าท่อส่งข้อมูลที่วิศวกรข้อมูลสามารถใช้ในการกลืน แปลง และถ่ายโอนข้อมูลจากโดเมนต่างๆ เพื่อสนับสนุนการดำเนินงานทางธุรกิจ

ในขณะเดียวกัน AIOps เป็นแนวทางปฏิบัติที่ซับซ้อนกว่า ใช้ข้อมูลที่ DataOps ให้เพื่อตรวจจับวิเคราะห์และแก้ไขเหตุการณ์

Amazon Web Services (AWS) มีบริการ AI หลาย อย่าง ที่ช่วยให้คุณเริ่มต้นใช้งานการใช้งาน AIOps คุณสามารถใช้เพื่อเพิ่มประสบการณ์ของลูกค้า ปรับปรุงการส่งมอบบริการทางธุรกิจ และลดต้นทุน

ต่อไปนี้เป็นบริการบางส่วนของ AWS ที่สร้างขึ้นมาสำหรับข้อกำหนดของ AIOps:

• Amazon DevOps Guru เป็น บริการที่ขับเคลื่อนด้วย ML ที่ช่วยให้ทีมซอฟต์แวร์ของคุณตรวจจับการทำงานผิดปกติบนคลาวด์โดยอัตโนมัติ

• Amazon CodeGuru Security เป็น เครื่องมือทดสอบซอฟต์แวร์ที่สแกนและระบุช่องโหว่ของรหัสโดยอัตโนมัติด้วยอัลกอริทึม ML

• Amazon Lookout for Metrics ทำการตรวจจับความ ผิดปกติและการตรวจสอบประสิทธิภาพโดยอัตโนมัติในปริมาณงาน AWS และแอปพลิเคชันคลาวด์ของบุคคลที่สาม

เริ่มต้นใช้งาน AIOps บน AWS โดย การสร้างบัญชีวัน นี้