AIOps คืออะไร

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

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 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