The Essential Guide to AIOps

AIOps är processen att automatisera och förbättra IT-driften genom användning av analys och maskininlärning till stora datamängder. Dessa nya inlärningsalgoritmer kan undersöka stora mängder nätverks- och maskindata för att identifiera mönster som mänskliga operatörer kanske inte alltid känner igen. Dessa mönster kan peka ut grundorsaken till nuvarande problem och förutse framtida konsekvenser. Det slutliga målet med AIOps är att automatisera regelbundna procedurer för att öka noggrannheten och hastigheten för problemdetektering, så att IT-personalen kan möta ökande krav mer effektivt.

Historier och ursprung

Gartner skapade termen AIOps först 2016. Gartner definierar AIOps-plattformar i sin Market Guide for AIOps Platforms som "programvarusystem som kombinerar big data och artificiell intelligens (AI) eller maskininlärningsfunktioner för att förbättra och delvis ersätta ett brett utbud av IT-driftsprocesser och uppgifter, såsom tillgänglighet och prestandaövervakning, händelsekorrelation och analys, IT-tjänsthantering och automatisering."

AIOps nu

Mer förväntas av operativa team än någonsin tidigare. Gamla verktyg och metoder tycks aldrig gå under, vilket är en regelbunden företeelse som ibland kan ses som komisk. Ändå är samma verksamhetsteam under ständig press att hantera ett ökande antal nya projekt och teknologier, ibland med statiska eller sjunkande sysselsättningsnivåer. Dessutom gör större ändringsfrekvenser och högre systemgenomströmning ofta data som produceras av dessa övervakningsverktyg nästan obegripliga.

För att övervinna dessa hinder, AIOps:

• Integrerar information från olika källor: Konventionella IT-driftstekniker, verktyg och lösningar aggregerar och genomsnittsdata på osofistikerade sätt som hotar dataintegriteten (se aggregeringsmetoden som kallas "genomsnitt av medelvärden" som ett exempel). De byggdes inte för mängden, mångfalden och hastigheten av data som skapats av dagens komplexa och sammankopplade IT-infrastrukturer. En kärnkomponent i en AIOps-plattform är dess förmåga att samla in massiva datamängder samtidigt som dataintegriteten bevaras för uttömmande analys. Alltid kunna gå ner till källdata som aggregerade slutsatser härleds från.
• Förenklar dataanalys: AIOps-systemens förmåga att korrelera dessa enorma, heterogena datamängder är en viktig skillnad. Endast med alla de bästa uppgifterna är det möjligt att göra den bästa analysen. Plattformen använder sedan automatiserad analys av dessa data för att upptäcka grundorsakerna till nuvarande problem och förutsäga framtida problem genom att studera skärningspunkterna mellan till synes orelaterade strömmar från många källor.
• Automatiskt svar: Att identifiera och förutsäga problem är avgörande, men AIOps-system har störst effekt när de varnar lämpliga personer, automatiskt åtgärdar det upptäckta problemet och, idealiskt, utför order för att förhindra att problemet uppstår. Vanliga lösningar, som att starta om en komponent eller defragmentera en hel disk, kan hanteras automatiskt, vilket gör att personalen endast kan ingripa när standardmetoderna har uttömts.

Viktiga organisatoriska fördelar med AIOs

AIOps kan ge betydande kommersiella fördelar för ett företag genom att automatisera IT-driftprocesser för att optimera och öka systemets prestanda. Till exempel:

• Att undvika stillestånd ökar kundnöjdheten och personalens förtroende.

• Att integrera tidigare isolerade datakällor möjliggör mer omfattande analys och insikt.

• Att accelerera rotorsaksanalys och korrigering sparar tid, pengar och tillgångar.

• Serviceleveransen förbättras genom att accelerera och standardisera incidentresponsen.

• Att hitta och lösa komplexa problem snabbare ökar IT:s möjligheter att stödja expansion.

• Att identifiera och mildra problem proaktivt gör det möjligt för IT-proffs att koncentrera sig på mer värdefull analys och optimering.

• En proaktiv reaktion förbättrar tillväxtprognoser för system och applikationer för att möta framtida efterfrågan.

• Att lägga till "slack" till ett överbelastat system genom att utföra små uppgifter, låta människor koncentrera sig på frågor av högre ordning, vilket resulterar i ökad produktion och förbättrad moral.