Внедрение решений AIOps и выбор правильного инструмента может стать решающим решением для малых и крупных организаций, поскольку преимущества огромны. Это снижает нагрузку на ИТ-команды, повышает их производительность и делает ваше приложение более быстрым, инновационным, эффективным и надежным.

Эта статья изначально была опубликована на The Chief I/O: 5 Use Cases of AIOps

Сегодня многие компании переходят от традиционной локальной инфраструктуры к динамическому и гибридному сочетанию локальной, частной и общедоступной облачной среды, которая работает на различном программном обеспечении, позволяющем масштабировать ее в зависимости от требований. Приложения в этой среде генерируют квинтиллионы данных, которые продолжают расти.

Традиционные решения для управления ИТ не могут справиться с корреляцией и организацией этого растущего объема данных и часто оставляют ИТ-операторов с грузом проблем, которые приводят к неэффективности приложений и, в конечном итоге, к простоям. Вот где на сцену выходит AIOps.

Что такое AIOps?

AIOps, что означает искусственный интеллект для ИТ-операций, — это слово, придуманное Gartner — ведущей в отрасли фирмой, занимающейся исследованиями в области программного обеспечения и ИТ. Назвать практику использования искусственного интеллекта (ИИ), анализа больших данных и машинного обучения (МО) для упрощения управления и решения важнейших проблем эксплуатации ИТ.

AIOps обеспечивает мониторинг и видимость данных и зависимостей в среде приложений в режиме реального времени, анализирует события и автоматически представляет ИТ-операторам проблемы, основные причины и рекомендует решения на основе ранее полученных данных.

Компании часто задают вопрос, когда слышат об AIOps: Зачем нам AIOps?.

Ответ не надуманный. Использование инструментов на основе ИИ в ИТ-операциях может значительно повысить эффективность облачных приложений и сервисов, а также продуктивность ИТ- и DevOps-команд.

Мы написали полную подробную статью о том, зачем вам нужен AIOps как организации, и еще одну о том, что вам нужно учитывать, прежде чем внедрять AIOps.

В заголовке этой статьи есть несколько вариантов использования, в которых AIOps можно применять к ИТ-операциям для максимальной производительности; некоторые из них включают;

  • ИТ-шумоподавление
  • Обнаружение аномалий
  • Анализ причин
  • Корреляция событий
  • Автоматическое исправление

Давайте подробнее рассмотрим каждый из них ниже и посмотрим, как AIOps применяется в каждой ситуации, чтобы сделать задачи операционных групп менее громоздкими.

ИТ-шумоподавление

Возрастающая сложность современных систем, которую часто называют врагом производительности, создает больше ИТ-шума. Под «ИТ-шумом» мы подразумеваем ложные или ненужные оповещения и уведомления, которые мешают ИТ-специалистам выяснить реальную проблему с системой и приводят к пустой трате времени и ресурсов.

Большой объем данных в современных ИТ-средах приводит к большому количеству ложных срабатываний (когда в системе нет проблем, но ваш инструмент оповещения генерирует ложные срабатывания). Ложноотрицательные результаты (когда в вашей системе есть серьезная проблема, но ваше устройство оповещения не распознает проблему или не сообщает о ней), это называется ИТ-шумом. Это часто приводит к тому, что ИТ-операторы игнорируют систему оповещения. В случае ложноотрицательных результатов ИТ-команда не узнает о серьезных проблемах, которые могут перерасти в дорогостоящие простои системы.

Здесь в игру вступает AIOps. Алгоритмы искусственного интеллекта и машинного обучения решают эту проблему, автоматически собирая, сопоставляя и вычисляя оповещения по стекам приложений. Это гарантирует, что только те данные, которые ИТ-команды могут использовать для выявления основных причин аномалий, будут предупреждены, что сэкономит им время и энергию, затрачиваемые на ручной анализ.

Прогнозный анализ и обнаружение аномалий

Команды DevOps часто обнаруживают сбои и аномалии в своей инфраструктуре, когда пользователь сообщает об ужасном качестве обслуживания. Это требует от них быстрой идентификации проблемы, поиска и исправления ошибки вручную. Но со сложными системами данных в современных системах задача становится слишком сложной и менее эффективной.

Инструменты AIOps используют искусственный интеллект, машинное обучение и глубокое обучение для сравнения показателей производительности в реальном времени с прошлой аналитикой для выявления аномалий. Функция обнаружения шаблонов AIOps позволяет устанавливать предопределенные базовые показатели производительности, которые при сравнении прошлых и текущих диапазонов производительности по ним автоматически генерируют сигналы тревоги.

Это позволит ИТ-командам и командам DevOps более активно решать критические проблемы до того, как они повлияют на услуги, что приведет к большей удовлетворенности пользователей.

Многие инструменты AIOps автоматически создают заявку, содержащую все сведения, необходимые для решения проблемы при обнаружении неисправности.

Анализ причин

Вместо того, чтобы просто решать проблему на поверхности, важно в первую очередь найти основную причину проблемы.

Сложность современных систем делает утомительным и трудоемким анализ больших объемов данных и предупреждений для поиска основной причины аномалий.

В дополнение к обнаружению аномалий, AIOps имеет возможность собирать и сопоставлять события, а затем использовать модели логического вывода машинного обучения для разделения связанных событий для определения основной причины проблем.

Эта углубленная диагностика основной причины проблем помогает ИТ-специалистам реагировать и решать проблемы быстро и эффективно.

Корреляция событий и интеллектуальное оповещение

Инструменты управления ИТ оповещают о многих событиях, но лишь немногие из них действительно имеют значение.

Согласно отчету биржи AIOps, 40% компаний получают более 1 млн оповещений об инцидентах в день. Это приводит к усталости от предупреждений, что может привести к тому, что ИТ-специалисты будут игнорировать критические предупреждения, что может привести к простою системы.

AIOps собирает эти оповещения, анализирует их, чтобы найти связи между данными, и группирует их в меньшее количество уведомлений, гарантируя оповещение только о проблемах с высокой ценностью для бизнеса.

AIOps также использует искусственный интеллект для уведомления экспертов о предметных инцидентах для более быстрого разрешения.

Автоматизация

Операционные группы прибегают к ручным процессам и различным инструментам для обработки большого объема предупреждений, генерируемых их системой. Они выполняют этот процесс снова и снова, поскольку данные становятся все более обширными. Этот ручной процесс утомителен и увеличивает количество отключений и простоев, что обходится компании в ценные доллары.

AIOps использует алгоритмы машинного обучения для оптимизации, сопоставления, обнаружения, маршрутизации, разрешения и автоматизации различных аспектов жизненного цикла управления инцидентами.

Решения на основе ИИ также автоматизируют устранение известных проблем. ИТ-отдел учится на прошлых проблемах и их решении и предлагает наилучший подход к решению выявленных проблем.

Это позволяет ИТ-операторам обрабатывать оповещения об инцидентах и, как следствие, повышать производительность и доступность приложений, а также сокращать простои и простои.

Подпишитесь на наши 📬 еженедельные рассылки и следите за нами в 🐦 Twitter, 📺 Youtube, 💬 Linkedin Group, 📸 Instagram и 👥 Facebook.