فناوریهوش تجاری

AIOps چیست و چه ساختاری دارد؟

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.


مجموعه

هوش تجاری

این پست بخشی از مجموعه هوش تجاری در کار و کسب است. ترتیب زیر را در این حوزه پیشنهاد می‌کنیم.

  1. بررسی تفاوت‌های میان داده، اطلاعات و دانش در یک نگاه
  2. وقتی از هوش تجاری صحبت می‌کنیم، از چه حرف می‌زنیم؟
  3. تبدیل داده به اطلاعات با هوش تجاری
  4. تجزیه و تحلیل داده (Data Analytics) چیست و چگونه انجام می‌شود؟
  5. کلان داده (Big Data) چیست؟
  6. تجزیه و تحلیل کلان داده (Big Data) چیست و چگونه انجام می‌شود؟
  7. مقایسه مفاهیم تحلیل داده، علوم داده و کلان داده (Big Data)
  8. حاکمیت داده (Data Governance) چیست و چه اهمیتی دارد؟
  9. هوش تجاری (BI) چیست و چه تفاوتی با آنالیز تجاری (BA) دارد؟
  10. آنچه باید درباره‌ هوش تجاری بدانیم
  11. هوش تجاری (BI) چطور می‌تواند به کسب و کار شما کمک کند؟
  12. معرفی ۵ کتاب برتر درباره هوش تجاری
  13. ۷ کلید برای یک استراتژی موفقیت آمیز در زمینه هوش تجاری
  14. ۹ راه عدم موفقیت هوش تجاری
  15. تجسم داده (Data Visualization) چیست و چرا اهمیت دارد؟
  16. تمیزسازی داده (Data cleaning) به چه معناست و چه اهمیتی دارد؟
  17. ۱۰ تکنیک اساسی تجسم داده در ایجاد گزارش‌های هوش تجاری
  18. معرفی ۱۳ روش متداول تجسم داده‌ها
  19. تفاوت داشبورد و گزارش چیست؟
  20. ۱۰ اصل طراحی داشبورد هوش تجاری
  21. ۱۳ مثال عملی از تحلیل داده با هوش تجاری
  22. کاربرد هوش تجاری در صنایع مختلف
  23. معرفی نرم افزارهای مختلف هوش تجاری
  24. پاور بی آی (Power BI) چیست و در هوش تجاری چه کاربردی دارد؟
  25. راهنمای کامل پاور بی آی (Power BI)
  26. ویژگی‌های نرم افزار Power BI
  27. تفاوت پاور بی آی و اکسل
  28. معرفی انواع نمودارها در نرم افزار پاور بی آی (Power BI)
  29. راهنمای کامل معماری نرم افزار پاور بی آی (Power BI)
  30. راهنمای انتخاب ابزار مناسب بین پاور بی آی و اکسل
  31. آموزش توابع زبان DAX در هوش تجاری با پاور بی آی (Power BI)
  32. معرفی نرم‌افزار Tableau، کاربردها و محصولات آن
  33. هر آنچه که لازم است درباره نرم‌افزار QlikView بدانید
  34. تفاوت زبان M و DAX در نرم افزار Power BI
  35. مقایسه ابزار Power BI و Tableau در هوش تجاری
  36. آموزش Power BI Report Server
  37. آموزش نصب و راه اندازی Power BI Report Server
  38. AIOps چیست و چه ساختاری دارد؟
  39. مسیر شغلی در هوش تجاری
  40. مهندسی داده چیست؟
  41. تحلیلگر داده (Data Analyst) کیست و چه کاری انجام می‌دهد؟
  42. تحلیل‌گر هوش تجاری کیست و چگونه می‌توان به یک تحلیل‌گر هوش تجاری تبدیل شد؟
  43. معرفی مهم‌ترین مدارک و گواهینامه‌های مورد نیاز تحلیل‌گر داده
  44. مهمترین تکنیک‌های هوش تجاری
  45. پیاده سازی هوش تجاری در سازمان‌ها
  46. نقشه راه پیاده سازی موفق استراتژی هوش تجاری در سازمان
  47. معرفی ۵ کاربرد ارزشمند هوش تجاری در سازمان‌ها
  48. داده کاوی چیست و چه تکنیک‌هایی دارد؟
  49. همه‌چیز درباره علم داده و نحوه استفاده از آن
  50. معرفی برترین ابزار برای داده‌کاوی
  51. دانشمند داده کیست و چه نقشی در کسب و کار دارد؟
  52. معرفی برترین زبان‌های برنامه‌نویسی علم داده
  53. تفاوت‌های اصلی در نقش‌های مهندس داده و دانشمند داده
  54. زبان برنامه‌نویسی پایتون چیست و چرا باید آن را یاد بگیرید؟
  55. یادگیری ماشین چیست؟
  56. SSRS چیست و چه کاربردی در مدیریت داده‌ها دارد؟
  57. SSAS چیست و چه کاربردهایی دارد؟
  58. بهترین زبان‌ها برای یادگیری ماشین (Machine Learning) کدام هستند؟
  59. نقش‌ها و مسئولیت‌های کلیدی در یک تیم هوش تجاری چیست؟
  60. تفاوت زبان پایتون (Python) و R در چیست؟
  61. کاربرد KPI در داشبوردهای هوش تجاری
  62. زبان برنامه نویسی R چیست؟
  63. بررسی تفاوت‌های میان داده‌کاوی و یادگیری ماشین در علم داده
  64. مروری بر نحوه یادگیری زبان R
  65. چگونه می‌توان یک داشبورد فروش ایجاد کرد؟
  66. معرفی برترین ابزارهای علم داده
  67. پایگاه داده چیست و چه اجزایی دارد؟
  68. انبار داده چیست؟
  69. مفاهیم، معماری و اجزای انبار داده
  70. دانشمند داده چه تفاوتی با تحلیل‌گر داده دارد؟
  71. فرایند ETL در ایجاد انبار داده چیست؟
  72. مدل‌سازی داده چیست؟
  73. دریاچه داده (Data Lake) چیست و چه ساختاری دارد؟
  74. بهترین شیوه‌های طراحی پایگاه داده (Database design)
  75. نرمال‌سازی داده چیست و چگونه انجام می‌شود؟
  76. سیستم‌های پشتیبانی تصمیم‌گیری چیست و چه کاربردهایی دارد؟
  77. بازار داده (Data Mart) چیست و چه تفاوتی با انبار داده دارد؟
  78. تحلیل‌های پیش‌بینی کننده چیست و چگونه انجام می‌شود؟
  79. علم تصمیم‌گیری چیست و چگونه می‌توانیم تصمیمات داده‌محور بگیریم؟
  80. تصمیم‌گیری مبتنی بر داده چیست و چه تاثیری در موفقیت کسب و کار دارد؟
  81. کاربرد تحلیل داده در بانکداری و شرکت‌های خدمات مالی

نوشته های مشابه

دیدگاهتان را بنویسید

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

بستن