AIOps چیست؟ (هوش مصنوعی برای عملیات فناوری اطلاعات)

AIOps یک فرم کوتاه برای هوش مصنوعی برای عملیات فناوری اطلاعات است، اصطلاحی که در سال 2017 توسط گارتنر ابداع شد . AIOps به استفاده از داده های بزرگ، قابلیت های تجزیه و تحلیل پیشرفته و یادگیری ماشینی برای افزایش گردش کار عملیاتی و عملکردی تیم های فناوری اطلاعات اشاره دارد. این پلتفرم ها بر اساس فناوری چند لایه اجرا می شوند و امکان استفاده همزمان از چندین منبع داده و ابزار تحلیلی را فراهم می کنند.

محیط های کاربردی در شرکت های سازمانی در مقیاس بزرگ، حجم عظیمی از داده ها و اطلاعات ثبت را تولید می کنند. این پیچیدگی روزافزون داده های ورودی و ماهیت ترکیبی سرویس ها و برنامه ها فشار قابل توجهی را بر عملیات فناوری اطلاعات وارد می کند. متعاقباً، شرکت های بیشتری در حال حاضر از AIOps بیش از همیشه استفاده می کنند. هدف، خودکارسازی عملیات فناوری اطلاعات، شناسایی هوشمند الگوها، تقویت فرآیندها و وظایف مشترک و حل مسائل فناوری اطلاعات است. AIOps مدیریت خدمات، مدیریت عملکرد و اتوماسیون را برای تحقق بینش و بهبود مستمر گرد هم می آورد.

پیاده سازی AIOps

راه حل های AIOps اجازه می دهد تا یک سیستم متمرکز از تعامل بین توابع مختلف IT برای بهینه سازی عملیات. آنها رویکرد استاندارد شده ای دارند که مشابه عملکرد شناختی انسان است. فهرست زیر فرآیند گام به گام اجرای AIOps است:

• حجم عظیمی از داده ها را در یک محیط فناوری اطلاعات مدرن بررسی کنید و تنها اطلاعات مربوطه را از طریق برخی تکنیک های فیلتر و اولویت بندی از پیش تعیین شده انتخاب کنید.
• تجزیه و تحلیل همبستگی کامل داده‌ها را برای کشف الگوهای ذاتی، وابستگی‌ها و روابط درون داده‌ها با کاهش هوشمندانه نویز از آن‌ها انجام دهید.
• داده ها را در خوشه ها و گروه های مختلف جمع آوری کنید تا برای تجزیه و تحلیل پیشرفته آماده شوند.
• بررسی علل ریشه ای روندها و رویدادهای مختلف و یادگیری نقاط کانونی اطلاعات عملیاتی برای اهداف استنتاج.
• تسهیل همکاری بین تیم‌های فناوری اطلاعات متقابل و افزایش اعلان‌ها به اپراتورهای مربوطه در صورت بروز رویدادها یا مسائل خاص.
• حل و فصل خودکار و اصلاح بدون نیاز به هیچ گونه دخالت انسانی.

قابلیت های کلیدی AIOps

برخی از قابلیت های کلیدی به شرح زیر است:

حذف نویز

نویز، یعنی آلارم ها و هشدارها، تیم های IT را به صورت ساعتی آزار می دهد. AIOps با شناسایی مشکلات ریشه و ارائه راه حل با سرعت بالا، نویز را به طور هوشمند کاهش می دهد. این به نوبه خود، میانگین زمان پاسخگویی و تعمیر (MTTR) را کاهش می دهد.

همبستگی رویداد

AIOps داده های اساسی را برای یافتن الگوها و روابط مهم با استفاده از تحلیل همبستگی بررسی می کند. از عواملی مانند زمان، توپولوژی و متن لاگ داده ها استفاده می کند. این هشدارها را تجزیه و تحلیل و پردازش می کند و بینش های مهمی را از آنها استخراج می کند که می تواند به شناسایی حوادث آینده کمک کند.

ساده سازی هماهنگی

پلتفرم های AIOps هماهنگی بدون اصطکاک بین ITOps، DevOps، Security، SRE و تیم های حاکمیتی را ساده می کند. برای تسریع همکاری بین تیمی در شرکت، تجزیه و تحلیل و داده های نظارتی مناسبی را برای هر عملکرد فراهم می کند.

اتوماسیون

این راه حل ها پروتکل های معمولی مانند پردازش هشدارهای جزئی سیستم، برآورده کردن درخواست های کاربر یا تخصیص منابع IT به تیم ها را خودکار می کنند. آنها همچنین قادر به پاسخگویی خودکار حوادث و اصلاح هستند. این کار عملیات فناوری اطلاعات را تسریع می‌کند و اشتراک‌گذاری سریع‌تر و مؤثرتر گردش کار را امکان‌پذیر می‌کند.

اصلاح و حل و فصل

با انجام تجزیه و تحلیل ریشه ای قدرتمند، AIOps قادر به عیب یابی مشکلات در مقیاس و خودکارسازی راه حل ها برای حوادث و رفتارهای غیرعادی مکرر است.

از موارد AIOps استفاده کنید

سیستم‌های AIOps از داده‌های بزرگ، مدل‌سازی پیش‌بینی‌کننده و تحلیل‌های پیشرفته برای مقابله با برخی موارد استفاده رایج مانند:

تشخیص ناهنجاری پیشگیرانه

از طریق تجزیه و تحلیل داده های بزرگ تاریخی، AIOps نقاط داده غیرعادی را شناسایی می کند. این به تیم های فناوری اطلاعات اجازه می دهد تا انحرافات از رفتارهای عادی را به راحتی تشخیص دهند و از مشکلات پرهزینه مانند نقض داده ها یا شکستگی های معماری جلوگیری کنند.

بررسی دلیل ریشه ای

AIOps به تشخیص دقیق علل اصلی مشکلات و رفع آنها با راه حل های کافی کمک می کند. این می‌تواند به تیم‌های فناوری اطلاعات کمک کند تا از بار کاری ردیابی علائم اصلی این مشکلات خلاص شوند. پلتفرم های AIOps همچنین پروتکل های ایمنی را برای محافظت در برابر مشکلات آینده تنظیم می کنند.

نظارت بر عملکرد

AIOps همچنین به عنوان ابزاری برای نظارت بر کل زیرساخت شبکه استفاده می شود. سلامت و عملکرد هر جزء را زیر نظر دارد. عوامل پخش مانند در دسترس بودن، زمان پاسخگویی و قابلیت استفاده.

تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده

جدا از تشخیص زودهنگام مسائل عملیاتی، از مدل های پیشرفته یادگیری ماشینی نیز برای پیش بینی مشکلات احتمالی آینده استفاده می کند.

مهاجرت ابری

در مواردی که شرکت‌ها مدل ابری ترکیبی را اتخاذ می‌کنند، AIOps دید عالی را به وابستگی‌های متقابل می‌دهد و کارایی عملیاتی را افزایش می‌دهد. همچنین به رام کردن پراکندگی ابر (نمونه های ابری کنترل نشده) کمک می کند، بنابراین از هزینه های اضافی غیر ضروری جلوگیری می کند.

مزایای AIOps

مزایای کسب و کارها نامحدود است و از بهبود بهره وری کارکنان تا کاهش مستقیم هزینه های عملکردی را شامل می شود. مزایای دیگری که راه حل های AIOps به سازمان ها ارائه می دهد عبارتند از:

• در دسترس بودن و قابلیت اطمینان سیستم های فناوری اطلاعات بهبود یافته است
• همکاری فنی بهتر بین عملکردهای مختلف IT
• حل حساس به زمان و مدیریت پیش‌بینی مسائل بالقوه
• تحول دیجیتال سریعتر با کمک به مهاجرت و امنیت ابر
• تجمیع توابع نظارت در یک سیستم تعاملی و متمرکز
• کاهش هشدارهای کاذب برای انواع مختلف رویدادها و هشدارها
• توسعه سریعتر خدمات و همسویی بهتر در درک تأثیر آنها

شروع کار با AIOps

برای پذیرش AIOps در سراسر شرکت، یک سازمان باید نقاط دردناکی را در عملیات IT خود شناسایی کند که نیاز به بهبود دارند. این به نهایی کردن یک پرونده تجاری که AIOps برای آن اجرا خواهد شد کمک می کند. درک انواع مختلف راه حل های AIOps برای انتخاب بهینه برای کسب و کار ضروری است. راه حل های دامنه محور فقط در برخی موارد کاربردی کار می کنند زیرا به طور خاص برای یک دامنه توسعه یافته اند. از سوی دیگر، راه‌حل‌های آگنوستیک دامنه می‌توانند در دامنه‌های مختلف کار کنند. هنگامی که راه حل ترجیحی انتخاب شد، تدوین یک برنامه راه‌اندازی و حکمرانی مهم است.

اگر می‌خواهید درباره AIOps و سایر فناوری‌های هوش مصنوعی بیشتر بدانید، وبلاگ‌های مربوطه را در unite.ai بررسی کنید تا دانش خود را در مورد این دامنه گسترش دهید.
https://www.unite.ai/what-is-aiops/