AIOps là gì?

Khi tổ chức của bạn hiện đại hóa các dịch vụ vận hành và cơ sở hạ tầng CNTT, bạn sẽ được hưởng lợi khi tải thập, phân tích và áp dụng khối lượng dữ liệu ngày càng lớn. Tiếp theo, chúng tôi sẽ chia sẻ một số lợi thế kinh doanh chính của việc sử dụng nền tảng AIOps. 

Giảm chi phí vận hành

AIOps cho phép tổ chức của bạn rút ra những thông tin chuyên sâu hữu ích từ dữ liệu lớn, đồng thời vẫn duy trì một đội ngũ chuyên gia dữ liệu tinh gọn. Được trang bị các giải pháp AIOps, các chuyên gia dữ liệu tăng cường cho đội ngũ CNTT khả năng giải quyết các sự cố vận hành một cách chính xác và tránh những lỗi gây tốn kém.

Hơn nữa, AIOps cho phép đội ngũ vận hành CNTT dành nhiều thời gian hơn cho các tác vụ quan trọng thay vì những tác vụ thông thường, lặp đi lặp lại. Điều này giúp tổ chức của bạn quản lý chi phí trong bối cảnh cơ sở hạ tầng CNTT ngày càng phức tạp, đồng thời đáp ứng được nhu cầu của khách hàng. 

Giảm thời gian giảm thiểu vấn đề

AIOps cung cấp khả năng tương quan sự kiện. AIOps phân tích dữ liệu theo thời gian thực và xác định các mẫu có thể chỉ ra sự bất thường của hệ thống. Với phân tích nâng cao, đội ngũ vận hành của bạn có thể tiến hành phân tích nguyên nhân gốc rễ hiệu quả và nhanh chóng giải quyết các sự cố hệ thống. Điều này tối đa hóa tính sẵn sàng của dịch vụ.

Trong khi đó, các thuật toán ML tách nhiễu khỏi các nguồn dữ liệu. Vì vậy, các kỹ sư CNTT của bạn có thể tập trung vào các sự kiện quan trọng. 

Hỗ trợ quản lý dịch vụ dự đoán

Với AIOps, tổ chức của bạn có thể dự đoán và giảm thiểu các vấn đề trong tương lai bằng cách phân tích dữ liệu lịch sử bằng công nghệ ML. Các mô hình ML phân tích khối lượng lớn dữ liệu và phát hiện các mẫu chưa được con người đánh giá. Thay vì phản ứng với các vấn đề, đội ngũ của bạn có thể sử dụng phân tích dự đoán và xử lý dữ liệu theo thời gian thực để giảm sự gián đoạn đối với các dịch vụ quan trọng.  

Hợp lý hóa các hoạt động CNTT

Trong bối cảnh thông thường, các bộ phận CNTT phải làm việc với các nguồn dữ liệu khác nhau. Điều này làm chậm quá trình hoạt động kinh doanh và có thể khiến các tổ chức gặp lỗi do con người.

AIOps cung cấp một khung chung để tổng hợp thông tin từ nhiều nguồn dữ liệu. Với AIOps, đội ngũ CNTT của bạn có thể cộng tác và điều phối quy trình làm việc mà không cần sự can thiệp của con người, qua đó giúp cải thiện năng suất. 

Nâng cao trải nghiệm của khách hàng

Các công cụ AIOps có thể phân tích một lượng lớn thông tin từ các cuộc trò chuyện, email và các kênh khác. Một số công ty sử dụng nền tảng AIOps để phân tích hành vi của khách hàng và cải thiện hoạt động phân phối dịch vụ.

AIOps cũng ngăn sự gián đoạn dịch vụ gây tốn kém làm ảnh hưởng đến khách hàng. Tổ chức của bạn có thể mang lại trải nghiệm khách hàng kỹ thuật số tối ưu bằng cách đảm bảo tính sẵn sàng của dịch vụ và chính sách quản lý sự cố hiệu quả.

Hỗ trợ di chuyển lên đám mây

AIOps cung cấp cách tiếp cận hợp nhất để quản lý cơ sở hạ tầng đám mây công khai, riêng hoặc lai. Tổ chức của bạn có thể di chuyển khối lượng công việc từ các thiết lập truyền thống lên cơ sở hạ tầng đám mây mà không cần phải lo lắng về các quá trình di chuyển dữ liệu phức tạp trên mạng. AIOps cải thiện khả năng quan sát, cho phép đội ngũ CNTT của bạn có thể quản lý dữ liệu liền mạch trên các kho lưu trữ, mạng và ứng dụng khác nhau.

Với AIOps, tổ chức của bạn áp dụng cách tiếp cận chủ động hơn để giải quyết các sự cố trong hoạt động CNTT. Thay vì dựa vào các cảnh báo hệ thống tuần tự, đội ngũ CNTT của bạn sử dụng máy học và phân tích dữ liệu lớn. Việc này giúp phá vỡ các lô cốt dữ liệu, cải thiện nhận thức tình huống và tự động phản hồi với các sự cố theo cách được cá nhân hóa. Với AIOps, tổ chức của bạn có thể thực thi các chính sách CNTT tốt hơn để hỗ trợ các quyết định kinh doanh.

Tiếp theo, chúng ta sẽ thảo luận về các giai đoạn AIOps được kết nối với nhau. 

Quan sát

Giai đoạn quan sát đề cập đến việc thu thập dữ liệu một cách thông minh từ môi trường CNTT của bạn. AIOps cải thiện khả năng quan sát giữa các thiết bị và nguồn dữ liệu khác nhau trong mạng lưới của tổ chức bạn.

Bằng cách triển khai phân tích dữ liệu lớn và công nghệ ML, bạn có thể tải nhập, tổng hợp và phân tích một lượng lớn thông tin theo thời gian thực. Một đội ngũ vận hành CNTT có thể xác định các mẫu và tìm mối tương quan giữa các sự kiện trong dữ liệu hiệu năng và bản ghi. Ví dụ: doanh nghiệp sử dụng các công cụ AI để truy dấu đường dẫn yêu cầu trong một tương tác API. 

Tương tác

Giai đoạn tương tác liên quan đến việc sử dụng các chuyên gia con người để giải quyết các vấn đề. Đội ngũ vận hành giảm sự phụ thuộc của họ vào các chỉ số và cảnh báo CNTT thông thường. Họ sử dụng phân tích AIOps để điều phối khối lượng công việc CNTT trên môi trường đa đám mây. Đội ngũ CNTT và đội ngũ vận hành chia sẻ thông tin trên một bảng thông tin chung để hợp lý hóa nỗ lực chẩn đoán và đánh giá.

Hệ thống này cũng đưa ra các cảnh báo theo thời gian thực được cá nhân hóa cho các đội ngũ thích hợp. Điều này được thực hiện cả trước và trong trường hợp xảy ra sự cố.

Hành động

Giai đoạn hành động đề cập đến cách các công nghệ AIOps thực hiện hành động nhằm cải thiện và bảo trì cơ sở hạ tầng CNTT. Mục tiêu cuối cùng của AIOps là tự động hóa quy trình vận hành và tái tập trung nguồn lực của các đội ngũ vào các tác vụ quan trọng.

Đội ngũ CNTT có thể tạo phản hồi tự động dựa trên các phân tích do thuật toán ML tạo ra. Họ có thể triển khai các hệ thống thông minh hơn có khả năng học từ các sự kiện lịch sử và ngăn chặn các sự cố tương tự bằng các tập lệnh tự động. Ví dụ: nhà phát triển của bạn có thể sử dụng AI để tự động kiểm tra mã và xác nhận giải pháp cho vấn đề trước khi họ phát hành bản cập nhật phần mềm cho khách hàng bị ảnh hưởng. 

AIOps là một khái niệm tương đối mới cho phép thúc đẩy việc sử dụng máy học và xử lý dữ liệu lớn để cải thiện hoạt động CNTT. So sánh AIOps và một số thuật ngữ liên quan như sau. 

AIOps và DevOps

DevOps là một biện pháp thực hành phần mềm thu hẹp khoảng cách giữa quy trình phát triển và quy trình hỗ trợ. Biện pháp này giúp các tổ chức áp dụng các thay đổi và nhanh chóng giải quyết mối lo ngại của người dùng bằng cách chia sẻ thông tin giữa đội ngũ phần mềm và đội ngũ vận hành.

Ngược lại, AIOps là một cách tiếp cận sử dụng các công nghệ AI để hỗ trợ các quy trình CNTT hiện có. Đội ngũ DevOps sử dụng các công cụ AIOps để liên tục đánh giá chất lượng viết mã và giảm thời gian phân phối phần mềm. 

AIOps và MLOps

MLOps là một khung giúp đội ngũ phần mềm tích hợp các mô hình ML vào các sản phẩm kỹ thuật số. MLOps đảm nhận việc lựa chọn mô hình và chuẩn bị dữ liệu. Nó bao gồm quá trình đào tạo, đánh giá và triển khai ứng dụng ML trong môi trường sản xuất.

Trong khi đó, AIOps là việc áp dụng các giải pháp ML để tạo ra thông tin chuyên sâu hữu ích và cải thiện hiệu quả quy trình của các hệ thống CNTT mới và hiện có. 

AIOps và SRE

Kỹ thuật quản lý độ tin cậy hệ thống (SRE) là một cách tiếp cận mà đội ngũ kỹ thuật có thể sử dụng để tự động hóa các hoạt động của hệ thống và thực hiện kiểm tra bằng các công cụ phần mềm. Thay vì dựa vào các cách tiếp cận thủ công, đội ngũ SRE cải thiện độ tin cậy của phần mềm và trải nghiệm của khách hàng bằng cách tự động phát hiện và giải quyết vấn đề.

AIOps có chung một số mục tiêu với SRE. AIOps sử dụng dữ liệu khổng lồ của hoạt động kinh doanh và thông tin dự đoán chuyên sâu có nguồn gốc từ ML để giúp các kỹ sư quản lý độ tin cậy hệ thống giảm thời gian giải quyết sự cố. 

AIOps và DataOps

DataOps là một sáng kiến cho phép các tổ chức tối ưu hóa mức sử dụng dữ liệu cho các ứng dụng nghiệp vụ thông minh. Sáng kiến này đảm nhận việc thiết lập các quy trình dữ liệu mà kỹ sư dữ liệu có thể sử dụng để tải nhập, chuyển đổi và truyền dữ liệu từ các miền khác nhau nhằm hỗ trợ cho hoạt động kinh doanh.

Trong khi đó, AIOps là một biện pháp thực hành phức tạp hơn. AIOps sử dụng thông tin mà DataOps cung cấp để phát hiện, phân tích và giải quyết các sự cố.