AIOps nedir?

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.

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, 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.