5 строительных блоков AIOps

Согласно Gartner, AIOps — искусственный интеллект в ИТ-операциях — обещает трансформировать ИТ-операции. Каковы строительные блоки AIOps и как вы можете проверить ценность и осуществимость для вашей организации?

Сегодня мы живем и работаем в условиях цифровой экономики, которая становится все более уязвимой. Компании стали полагаться на все более сложную ИТ-инфраструктуру, программные приложения и микросервисы для увеличения доходов и повышения производительности.

По мере того, как ИТ-экосистема компаний становится все более гибкой, сложной и работающей в режиме реального времени, задачи ИТ-операций возрастают в геометрической прогрессии. Предприятия были плохо подготовлены к решению назревающих технических проблем, из-за чего многие потеряли доход или понесли значительные расходы. Специалисты по эксплуатации информационных технологий больше не могут полагаться на традиционные методы.

Чтобы решить проблемы до того, как они повлияют на бизнес, компании должны перейти к автоматизации. Искусственный интеллект (ИИ) — это новый драйвер преобразования традиционных ITOps в AIOps. Здесь мы познакомим вас с тем, что такое AIOps, зачем он нужен и как его можно применить к вашим собственным операциям. При строительстве дома мы объясняем, как ключевые возможности AIOps («элементы дома») должны строиться снизу вверх, где основой для строительства (или «этапом») являются данные о качестве . Без возможности собирать качественные данные невозможно построить «дом» с надежными и прочными «стенами» и «крышей». Когда дело доходит до AIOps, то, что вы вкладываете (мусор), то и получаете (мусор). Таким образом, крайне важно использовать качественные данные в качестве основы.

Хлам на входе - мусор на выходе...

1 - Сбор данных (пол)

Если вы пытаетесь понять, как пять возможностей AIOps вписываются в бизнес, начните со сбора данных. Являясь «этажом» инфраструктуры AIOps, сбор данных включает непрерывный сбор данных — показателей производительности временных рядов и текстовых журналов — из нескольких источников. Структурирование и нормализация данных являются ключевыми возможностями наряду с гибкостью при использовании API. AIOps — это осмысление данных из огромных наборов данных и источников. Следовательно, способность гибко потреблять, нормализовать и структурировать данные для последующей обработки из любых источников является фундаментальной.

Узнайте о [сборе данных AIMS] (https://www.aims.ai/agents)

Заставьте алгоритмы работать на вас

2 - Механизм обучения и корреляции (стены)

Если сбор данных — это пол AIOps, то механизм обучения и корреляции представляет собой две стены здания. Используя возможности машинного обучения (ML), AIOps изучают нормальные модели поведения данных и используют корреляцию для выявления взаимосвязей и понимания огромного количества событий. Используя обнаружение аномалий, AIOps обнаруживает аномалии, которые могут привести к проблемам. Это помогает выявить основную причину проблемы и ускорить ее решение.

Узнайте о [движке нормализации AIMS] (https://www.aims.ai/data-normalization)

Понимать контекст

3 - Обнаружение топологии (стены)

Обнаружение топологии — еще одна важная возможность. Топология относится к физической структуре, взаимосвязям и зависимостям артефактов или активов в ИТ-экосистеме организации. Топология может быть представлена ​​многими слоями и потребностями бизнеса. От технических сетевых диаграмм до топологий зависимостей и бизнес-топологий более высокого уровня. Способность перемещаться по слоям топологии — от/к техническому и деловому — является ключом к пониманию контекста и, следовательно, важности любой аномалии. Топология включает инфраструктуру, приложения и службы, не зависящие от центра обработки данных, физического, контейнерного или облачного развертывания.

Возможность получить топологический контекст с аномалиями позволяет резко сократить MTTK (среднее время, чтобы узнать) и MTTR (среднее время, чтобы ответить) сверх того, что люди способны сделать в одиночку.

[Узнайте об обнаружении топологии AIMS] (https://www.aims.ai/topology-discovery)

Обнаружение соответствующих аномалий является важной вехой

4 - Предупреждения о важных для бизнеса аномалиях (потолок)

Релевантные для бизнеса оповещения — это «потолок» архитектуры AIOps. Отличие предупреждений в инфраструктуре AIOps заключается в том, что они не полагаются на предварительно настроенные предупреждения, определенные техническими группами, а полагаются на алгоритмы для выявления аномалий. Это зависит от надежных данных, сложного и надежного механизма обнаружения аномалий и контекста. Предупреждения должны иметь приоритет над теми, которые наиболее важны для конкретной затронутой бизнес-операции. Предупреждения, которые вам не нужны, должны автоматически подавляться. Это способствует устранению распространенной усталости от предупреждений, с которой борются ИТ-специалисты, пытаясь отфильтровать весь шум предупреждений, чтобы добраться до наиболее важных проблем и решить их как можно быстрее.

Узнайте о [Обнаружение аномалий AIMS] (https://www.aims.ai/anomaly-detection)

Не недооценивайте ценность интеллектуальных информационных панелей

Бонус - интерактивные информационные панели

Дополнительными возможностями всех данных и практических идей являются информационные панели и отчеты. На практике данные представляют собой бизнес-аналитику в режиме реального времени. Возможно, лучше, чем любой традиционный инструмент BI, работающий в режиме реального времени со встроенным обнаружением аномалий и контекстом. Возможность использовать эти данные и идеи для отчетов и информационных панелей для заинтересованных сторон в организации — от технических специалистов до менеджеров и руководителей — будет иметь решающее значение для необходимого управления ИТ, от которого зависят прибыли и убытки предприятий.

Узнайте о [панелях мониторинга AIMS AIOps] (https://www.aims.ai/dashboards-and-analytics)

Все дело в своевременном принятии мер по предотвращению

5 - Принятие мер (крыша)

И последнее, но не менее важное: фактические действия с AIOps формируют крышу. Каждая возможность, предшествующая этой, позволяет вам выполнять действия независимо от того, выполняется ли это действие вручную или автоматически. После того, как данные собраны, обработаны механизмом обнаружения аномалий и проанализированы на наличие контекстно-зависимых аномалий, можно быстро определить возможную первопричину и принять соответствующие меры. Это может быть ручное действие или автоматическое действие путем запуска сценариев автоматического восстановления.

Узнайте о действиях, поддерживаемых ИИ

Хотите внедрить AIOps? Начните бесплатно с AIMS

Испытайте ИИ, обеспечивающий топологию зависимостей со 2-го дня и аномалии с 14-го дня.

Благодаря более чем 200 готовым интеграциям, гибкому AIMS API и агентам вы можете подключить все свои системы — облачные, гибридные и локальные. AIMS автоматически нормализует данные с помощью гипермасштабируемого механизма нормализации временных рядов. Затем AIMS использует машинное обучение и искусственный интеллект для изучения поведения всех ваших показателей производительности в вашей ИТ-среде, выявляет критические корреляции и зависимости и предоставляет вам раннее уведомление об ИТ-проблемах, которые могут привести к падению вашего бизнеса.