AIOps nedir?
BT operasyonları için yapay zeka (AIOps), yapay zeka (AI) tekniklerini kullandığınız BT altyapısını sürdürdüğünüz bir süreçtir. Performans izleme, iş yükü zamanlaması ve veri yedeklemeleri gibi kritik operasyonel görevleri otomatikleştirirsiniz. AIOps teknolojileri, BT operasyonel verimliliğini artırmak için modern makine öğrenimi (ML), doğal dil işleme (NLP) ve diğer gelişmiş yapay zeka metodolojilerini kullanır. Bu yöntemler, birçok farklı kaynaktan veri toplayıp analiz ederek BT operasyonlarına proaktif, kişiselleştirilmiş ve gerçek zamanlı içgörüler getirirler.
AIOps neden önemlidir?
Kuruluşunuz operasyonel hizmetlerinizi ve BT altyapınızı modernize ettiğinde, giderek daha büyük hacimli verileri aldığınızda, analiz ettiğinizde ve uyguladığınızda faydalanırsınız. Sonraki bölümde, bir AIOps platformu kullanmanın işe yönelik birkaç önemli avantajını paylaşıyoruz.
Operasyonel maliyetleri azaltın
AIOps, kuruluşunuzun ufak bir veri uzmanları ekibi kullanarak, büyük verilerden eyleme geçirilebilir içgörüler elde etmesini sağlar. AIOps çözümleriyle donatılmış veri uzmanları, operasyonel sorunları hassas bir şekilde çözmek ve maliyetli hatalardan kaçınmak için BT ekiplerini güçlendirir.
Ayrıca, AIOps, BT operasyon ekiplerinin ortak, tekrarlayan görevler yerine önemli görevlere daha fazla zaman harcamasına olanak tanır. Bu, kuruluşunuzun bir yandan müşteri taleplerini karşılarken, diğer yandan giderek karmaşıklaşan BT altyapısı ortamında maliyetleri yönetmesine yardımcı olur.
Sorun azaltma süresini kısaltın
AIOps, olay korelasyon imkanları sağlar. Gerçek zamanlı verileri analiz eder ve sistem anormalliklerine işaret edebilecek örüntüleri belirler. Gelişmiş analizler sayesinde, operasyon ekipleriniz etkili temel neden analizi yapabilir ve sistem sorunlarını kısa sürede çözebilir. Bu, hizmet kullanılabilirliğini en üst düzeye çıkarır.
Bu sırada, ML algoritmaları gürültüyü veri kaynaklarından ayırır. Böylece, BT mühendisleriniz önemli olaylara odaklanabilir.
Öngörüsel hizmet yönetimini etkinleştirin
AIOps ile kuruluşunuz, geçmiş verileri ML teknolojileriyle analiz ederek gelecekteki sorunları tahmin edebilir ve azaltabilir. ML modelleri büyük hacimli verileri analiz eder ve insan değerlendirmelerinden kaçan örüntüleri tespit eder. Ekibiniz, sorunlara tepki vermek yerine, önemli hizmetlerdeki kesintileri azaltmaya yönelik öngörüsel analiz ve gerçek zamanlı veri işleme kullanabilir.
BT operasyonlarını kolaylaştırın
Geleneksel bir iş düzeninde, BT departmanları farklı veri kaynaklarıyla çalışmak zorundadır. Bu, iş operasyon süreçlerini yavaşlatır ve kuruluşları insan hatalarına maruz bırakabilir.
AIOps, birden fazla veri kaynağından bilgi toplamak için ortak bir çerçeve sağlar. AIOps ile BT ekipleriniz, insan müdahalesi olmadan işbirliği yapabilir ve iş akışını koordine edebilir, bu da üretkenliği artırır.
Müşteri deneyimini iyileştirin
AIOps araçları, sohbetlerden, e-postalardan ve diğer kanallardan gelen büyük miktarda bilgiyi analiz edebilir. Bazı şirketler, müşteri davranışlarını analiz etmek ve hizmet teslimatlarını iyileştirmek için AIOps platformlarını kullanır.
AIOps, maliyetli hizmet kesintilerinin müşterileri etkilemesini de önler. Kuruluşunuz, hizmet kullanılabilirliğini ve etkili olay yönetimi politikasını sağlayarak optimum dijital müşteri deneyimi sağlayabilir.
Buluta taşımayı destekleyin
AIOps, genel, özel veya hibrit bulut altyapılarını yönetmek için birleşik bir yaklaşım sağlar. Kuruluşunuz, ağ üzerindeki karmaşık veri hareketleri konusunda endişelenmeden iş yüklerini geleneksel kurulumlardan bulut altyapısına taşıyabilir. Gözlemlenebilirliği artırır, böylece BT ekipleriniz farklı depolama, ağlar ve uygulamalardaki verileri sorunsuz bir şekilde yönetebilir.
Bazı AIOps kullanım durumları nelerdir?
AIOps, makine öğrenimi, büyük veri ve analitiği birleştirir. BT ve operasyonel ekiplerinizin dijital dönüşüm girişimlerini desteklemesine yardımcı olur.
Uygulama performansı izleme (APM)
Modern uygulamalar, bulut ortamında çalıştırmak ve ölçeklendirmek için karmaşık yazılım teknolojilerini kullanır. Mikro hizmetler, API'ler ve veri depolama alanları gibi bileşenler arasındaki veri alışverişi gibi modern senaryolardan geleneksel yöntemlerle metrikler toplamak zordur.
Bunun yerine, yazılım ekipleri, ilgili metrikleri uygun ölçekte toplamak ve derlemek amacıyla uygulama performansı izleme için yapay zekayı benimser.
Uygulama performansı izleme (APM) hakkında bilgi edinin »
Temel neden analizi
AI/ML teknolojileri, bir olayın temel nedenini belirlemenize yardımcı olmada etkilidir. Büyük verileri hızla işler ve birden fazla olası neden arasında ilişki kurarlar. AIOps'u benimseyerek kuruluşunuz, sistem performansını etkileyen gerçek nedenlere ilişkin semptomların veya uyarıların ötesini araştırabilir.
Anormallik algılama
Anormallikler, izlenen verilerin standart dağılımından sapan aykırı değerlerdir. Genellikle sistem işlemlerini etkileyen anormal davranışları gösterirler. AIOps, veri sapmalarını hızlı bir şekilde tespit etmek ve düzeltici eylemleri hızlandırmak için gerçek zamanlı değerlendirme ve tahmin imkanları sağlar.
AIOps ile, BT ekipleriniz olayları yönetirken sistem uyarılarına olan bağımlılıkları azalır.. Ayrıca BT ekiplerinizin düzeltme eylemlerini otomatikleştiren kural tabanlı politikalar belirlemesine olanak tanır.
Bulut otomasyonu ve optimizasyonu
AIOps çözümleri, iş yükleri için şeffaflık, gözlemlenebilirlik ve otomasyon sağlayarak bulut dönüşümünü destekler. Bulut uygulamalarını dağıtmak ve yönetmek, karşılıklı bağımlılıkları yönetirken daha fazla esneklik ve çeviklik gerektirir. Kuruluşlar, gerektiğinde bilgi işlem kaynaklarını sağlamak ve ölçeklendirmek için AIOps çözümlerini kullanır.
Örneğin, bulut kullanımını hesaplamak ve trafik büyümesini desteklemek için kapasiteleri artırmak amacıyla AIOps izleme araçlarını kullanabilirsiniz.
Uygulama geliştirme desteği
DevOps ekipleri, kod kalitesini artırmak için AIOps araçlarını kullanır. Kod incelemesini otomatikleştirebilir, en iyi programlama uygulamalarını uygulayabilir ve geliştirme aşamalarında hataları daha erken tespit edebilirler. AIOps araçları, kalite kontrollerini geliştirme döngüsünün sonuna devretmek yerine, kalite kontrollerini sola kaydırır.
AIOps nasıl çalışır?
AIOps ile, kuruluşunuz, BT operasyonel sorunlarını çözmek için daha proaktif bir yaklaşım benimser. BT ekipleriniz, ardışık sistem uyarılarına güvenmek yerine, makine öğrenimi ve büyük veri analizi kullanır. Bu, veri silolarını parçalar, durumsal farkındalığı geliştirir ve olaylara yönelik kişiselleştirilmiş yanıtları otomatize eder. AIOps ile, kuruluşunuz, iş kararlarını desteklemek için BT politikalarını daha iyi uygulama kabiliyeti kazanır.
Sıradaki bölümde, birbirine bağlı AIOps aşamalarını tartışıyoruz.
Gözlem
Gözlem aşaması, BT ortamınızdan verilerin akıllı bir şekilde toplanmasını ifade eder. AIOps, kuruluşunuzun ağındaki farklı cihazlar ve veri kaynakları arasındaki gözlemlenebilirliği artırır.
Büyük veri analizi ve ML teknolojilerini dağıtarak, büyük miktarda bilgiyi gerçek zamanlı olarak alabilir, toplayabilir ve analiz edebilirsiniz. Bir BT operasyon ekibi, örüntüleri tanımlayabilir ve günlük ve performans verilerindeki olayları ilişkilendirebilir. Örneğin, işletmeler bir API etkileşiminde istek yolunu izlemek için AI araçlarını kullanır.
Angajman
Angajman aşaması, sorunları çözmek için insan uzmanların kullanılmasını içerir. Operasyon ekipleri, geleneksel BT metriklerine ve uyarılarına olan bağımlılıklarını azaltır. Çoklu bulut ortamlarında BT iş yüklerini koordine etmek için AIOps analizini kullanırlar. BT ve operasyonel ekipler, teşhis ve değerlendirme çalışmalarını kolaylaştırmak için bilgileri ortak bir gösterge panosu ile paylaşır.
Ayrıca, sistem, uygun ekiplere kişiselleştirilmiş ve gerçek zamanlı uyarılar gönderir. Bunu hem önleyici bir şekilde, hem de bir olay durumunda yapar.
Harekete geçme
Harekete geçme aşaması, AIOps teknolojilerinin BT altyapısını iyileştirmek ve sürdürmek için nasıl harekete geçtiğini ifade eder. AIOps'in nihai amacı, operasyonel süreçleri otomatize etmek ve ekiplerin kaynaklarını görev açısından kritik görevlendirmelere yeniden odaklamaktır.
BT ekipleri, ML algoritmalarının ürettiği analizlere dayalı olarak otomatik yanıtlar oluşturabilir. Tarihsel olaylardan öğrenen ve benzer sorunları otomatik komut dosyalarıyla önleyen daha akıllı sistemler dağıtabilirler. Örneğin, geliştiricileriniz, etkilenen müşterilere yönelik yazılım güncellemelerini yayınlamadan önce kodları otomatik olarak incelemek ve sorun çözümünü onaylamak için yapay zekayı kullanabilir.
AIOps türleri nelerdir?
AIOps, kuruluşunuzun operasyonları kolaylaştırması ve maliyetleri düşürmesi için yeni olanaklar yaratır. Bununla birlikte, farklı gereksinimleri karşılayan iki tür AIOps çözümü vardır.
Etki alanı merkezli AIOPs, belirli bir kapsam dahilinde çalışmak üzere tasarlanmış yapay zeka destekli araçlardır. Örneğin, operasyonel ekipler ağ oluşturma, uygulama ve bulut bilgi işlem performansını izlemek için etki alanı merkezli AIOps platformlarını kullanır.
Etki alanından bağımsız AIOps, BT ekiplerinin ağ ve organizasyon sınırları boyunca öngörüsel analizi ve yapay zeka otomasyonunu ölçeklendirmek için kullanabileceği çözümlerdir. Bu platformlar, birden fazla kaynaktan oluşturulan etkinlik verilerini toplar ve işe yönelik değerli içgörüler sağlamak amacıyla bunları ilişkilendirir.
AIOps ve diğer ilgili terimler arasındaki fark nedir?
AIOps, BT operasyonlarını iyileştirmek için makine öğrenimi ve büyük veri işlemenin kullanımını teşvik eden nispeten yeni bir kavramdır. İlgili birkaç terimle karşılaştırılması aşağıda açıklanmıştır.
AIOps DevOps’a karşı
DevOps, geliştirme ve destek iş akışları arasındaki boşluğu dolduran bir yazılım uygulamasıdır. Kuruluşların yazılım ve operasyon ekipleri arasında bilgi paylaşarak değişiklikleri uygulamalarına ve kullanıcıların endişelerini hızla gidermelerine yardımcı olur.
Öte yandan, AIOps, mevcut BT süreçlerini desteklemek için AI teknolojilerini kullanmaya yönelik bir yaklaşımdır. DevOps ekipleri, kodlama kalitesini değerlendirmek ve yazılım teslim süresini sürekli olarak azaltmak için AIOps araçlarını kullanır.
AIOps MLOps’a karşı
MLOps, yazılım ekiplerinin ML modellerini dijital ürünlere entegre etmesine yardımcı olan bir çerçevedir. Model seçimi ve veri hazırlamayı içerir. Üretim ortamında eğittiğiniz, değerlendirdiğiniz ve kullanıma aldığınız ML uygulaması sürecini içerir.
Aynı zamanda, AIOps, eyleme geçirilebilir içgörüler oluşturmak ve yeni ve mevcut BT sistemlerinin süreç verimliliğini artırmak için ML çözümlerinin uygulanmasıdır.
AIOps SRE’ye karşı
Site güvenilirliği mühendisliği (SRE), mühendislik ekiplerinin sistem işlemlerini otomatikleştirmek ve yazılım araçlarıyla kontroller gerçekleştirmek için kullanabileceği bir yaklaşımdır. Manuel yaklaşımlara güvenmek yerine, SRE ekipleri sorunları otomatik olarak tespit edip çözerek yazılım güvenilirliğini ve müşteri deneyimini geliştirir.
AIOps, örtüşen hedefleri SRE ile paylaşır. Site güvenilirliği mühendislerinin olay çözümleme süresini azaltmalarına yardımcı olmak için iş operasyonlarının büyük veri ve ML kaynaklı öngörücü bilgilerini kullanır.
AIOps DataOps’a karşı
DataOps, kuruluşların iş zekası uygulamaları için veri kullanımını optimize etmelerini sağlayan bir girişimdir. Veri mühendislerinin iş operasyonlarını desteklemek için farklı etki alanlarından verileri almak, dönüştürmek ve aktarmak için kullanabilecekleri veri işlem hatlarının kurulmasını içerir.
Diğer yandan, AIOps daha karmaşık bir uygulamadır. Olayları tespit etmek, analiz etmek ve çözmek için DataOps'un sağladığı bilgileri kullanır.
AWS destek, AIOps gereksinimlerinizi nasıl destekleyebilir?
Amazon Web Services (AWS), AIOps uygulamalarını kullanmaya başlamanıza yardımcı olan çeşitli AI/ML hizmetleri sağlar. Bunlarla, müşteri deneyimlerini geliştirebilir, iş hizmeti sunumunu iyileştirebilir ve maliyetleri düşürebilirsiniz.
İşte AIOps gereksinimleri için oluşturulmuş bazı AWS teklifleri:
- Amazon DevOps Guru, yazılım ekiplerinizin buluttaki anormal işlemleri otomatik olarak algılamasına yardımcı olan ML destekli bir hizmettir
- Amazon CodeGuru Security, ML algoritmalarıyla kod güvenlik açıklarını otomatik olarak tarayan ve tanımlayan bir yazılım test aracıdır
- Ölçümler için Amazon Lookout , AWS iş yükleri ve üçüncü taraf bulut uygulamaları genelinde anormallik algılama ve performans izlemeyi otomatikleştirir
Hemen bir hesap oluşturarak AWS'de AIOps kullanmaya başlayın.
