AIOps کاربرد هوش مصنوعی در عملیات فناوری اطلاعات است. این امر برای نظارت و مدیریت محیطهای مدرن فناوری ترکیبی، پویا، توزیع شده و مؤلفههای ضروری، مورد توجه است. AIOps از طریق تجزیهوتحلیل الگوریتمی دادههای فناوری اطلاعات، به تیمهای IT و DevOps کمک میکند تا هوشمندتر و سریعتر کار کنند؛ بنابراین گروهها میتوانند مسائل مربوط به خدمات دیجیتال را زودتر تشخیص داده و آنها را به سرعت حل کنند؛ البته قبل از اینکه عملیات کسب و کار و مشتریان تحت تأثیر قرار گیرند.
با استفاده از AIOps، تیمهای فناوری میتوانند پیچیدگی و حجم عظیمی از دادههای تولید شده توسط محیطهای فناوری اطلاعات مدرن خود را مهار کرده و در نتیجه از خاموشیها جلوگیری کرده، زمان کار را حفظ کنند و به خدمات مداوم دست یابند. با داشتن فناوری اطلاعات در قلب تلاشهای تحول دیجیتالی، AIOps به سازمانها اجازه میدهد تا با سرعتی که یک کسبوکار مدرن نیاز دارد، کار کنند. در ادامه این مبحث را بیشتر بررسی میکنیم.
AIOps یک پلتفرم هوش مصنوعی برای امروز و آینده
شما نمیتوانید محیط فناوری اطلاعات پویا و مداوم در حال تغییر را با ابزارهای قدیمی مدیریت کنید. تکامل زیرساختهای فناوری اطلاعات (انتقال از سیستمهای فیزیکی ثابت و قابل پیشبینی به منابع تعریف شده توسط نرمافزار که به سرعت تغییر میکنند و پیکربندی میشوند) برای مدیریت آنها نیاز به فناوری و فرایندهای یکسانی دارد. پیچیدگی مدیریت عملیات محیطهای فناوری اطلاعات مدرن در سه سطح دیده میشود:
سیستمها
در اصل پیچیدگی سیستمها زمانی مورد توجه است که مدولار، توزیع شده و پویا هستند و اجزای آنها زودگذر خواهند بود.
دادهها
لایه دوم دادههایی است که این سیستمها در مورد عملیات داخلی خود ایجاد میکنند. گزارشها، معیارها، آثار، پرونده رویدادها و موارد دیگر، در این سطح هستند. این دادهها به دلیل حجم زیاد، ویژگیهای متنوع و افزونگی پیچیده میباشند.
ابزارها
سومین لایه بیرونی پیچیدگی ابزارهایی است که برای نظارت و مدیریت دادهها و سیستمها استفاده میشود. ابزارهای روزافزون با عملکرد محدودتر وجود دارند که همیشه با یکدیگر همکاری نمیکنند و بنابراین سیلوهای عملیاتی و داده ایجاد میکنند.
با تکامل زیرساختهای فناوری اطلاعات، سیستمهای قدیمی کنار میروند، زیرا آنها بر یک نمایش ایستا از پیش تعیین شده از یک محیط IT عمدتا همگن و مستقل تکیه میکنند.
AIOps از یادگیری ماشین و علم داده استفاده میکند تا تیمهای فناوری اطلاعات را در زمان واقعی از هر موضوعی – از جمله مشکلات جدید و پیشبینی نشده که قوانین آنها هنوز تدوین نشده است – که بر دسترسی و عملکرد خدمات دیجیتالی تأثیر میگذارد، باخبر کند.
AIOps چگونه کار میکند؟
همه محصولات AIOps برابر نیستند. برای به دست آوردن بیشترین ارزش، سازمان باید آن را به عنوان یک بستر مستقل که دادهها را از تمام منابع نظارت فناوری اطلاعات دریافت کرده و به عنوان یک سیستم مرکزی تعامل عمل میکند، مستقر نماید. چنین بستری باید از پنج نوع الگوریتم استفاده کند که پنج بُعد اصلی نظارت بر عملیات فناوری اطلاعات را به طور کامل خودکار و ساده میکند:
۱- انتخاب دادهها
گرفتن حجم عظیمی از دادههای IT بسیار مازاد و پر سروصدا که توسط یک محیط فناوری اطلاعات مدرن تولید میشود و انتخاب عناصر داده که نشان میدهد مشکلی وجود دارد و اغلب به معنی فیلترکردن تا ۹۹٪ از این دادهها است.
۲- کشف الگو
ارتباط و یافتن روابط بین عناصر داده انتخاب شده و معنیدار و گروهبندی آنها برای تجزیهوتحلیل بیشتر.
۳- استنباط
شناسایی علل اصلی مشکلات و مسائل مکرر، به طوری که بتوانید در مورد آنچه کشف شده است اقدام کنید.
۴- همکاری
اطلاعرسانی به اپراتورها و تیمهای مناسب و تسهیل همکاری بین آنها، به ویژه هنگامی که افراد از نظر جغرافیایی پراکنده شدهاند و همچنین حفظ دادهها در مورد حوادثی که میتواند تشخیص آینده مشکلات مشابه را تسریع کند.
۵- اتوماسیون
تا آنجا که ممکن است پاسخ و اصلاح را خودکار کنید تا راهحلها دقیقتر و سریعتر شوند.
نتیجه سخن
در مجموع باید به این نکته اشاره کنیم که AIOps در سراسر جهان توسط سازمانها در هر نوع فعالیت، صنایع در اندازههای متفاوت و برای انواع سناریوها مورد استفاده قرار میگیرد. این کسبوکارها عبارتاند از شرکتهایی با محیطهای پیچیده و بزرگ، شرکتهای کوچک و متوسط بومی، تیمهای DevOps در سازمانهای مختلف، سازمانهای دارای فضای ابری ترکیبی و محیطهای پرمحتوا در کنار کسبوکارهای تحت تحول دیجیتالی.
