AIOPS

Was ist AIOps und warum ist es im Geschäftsleben wichtig?

AIOps ist die Anwendung künstlicher Intelligenz auf den IT-Betrieb. Es ist für die moderne IT besonders nützlich geworden Management in hybridisierten, verteilten und dynamischen Umgebungen. AIOps ist zu einer zentralen operativen Komponente von Modern geworden digital-basierte Organisationen, gebaut um Software. und Algorithmen.

AIOps verstehen

Der Begriff AIOps wurde erstmals 2016 vom globalen Forschungs- und Beratungsunternehmen Gartner geprägt.

AIOps nutzt Big Data und maschinelles Lernen, um den IT-Betrieb zu verbessern. Es ermöglicht Unternehmen:

  • Identifizieren Sie signifikante Ereignisse und Muster im Zusammenhang mit dem System Leistung und Verfügbarkeit.
  • Diagnostizieren und melden Sie Ursachen schnell für menschliche oder maschinelle Eingriffe und Lösungen.
  • Sammeln Sie große Mengen an IT-Betriebsdaten in Bezug auf Anwendungen, Analysetools und Infrastrukturkomponenten.

In jedem der oben genannten Beispiele ersetzt AIOps mehrere und manchmal komplizierte manuelle IT-Operationen durch eine einzige, intelligente KI-Plattform. Dadurch können Teams schnell und proaktiv auf Probleme reagieren. In einigen Fällen müssen menschliche Teams möglicherweise überhaupt nicht reagieren. 

AIOps versucht auch, die Lücke zwischen einer zunehmend dynamischen IT-Umgebung und den Benutzererwartungen rund um die Anwendung zu schließen Leistung und Verfügbarkeit.

Im nächsten Abschnitt werden wir genauer darauf eingehen, wie diese Lücke geschlossen wird.

Wie schließt AIOps die Lücke?

Es sei darauf hingewiesen, dass AIOps kein Allheilmittel zur Effizienzsteigerung ist und Leistung.

Unternehmen werden am meisten erkennen Wert von AIOps, indem Sie es als unabhängig verwenden Plattform Einbeziehung von Daten aus allen IT-Überwachungsquellen.

Daten werden über Algorithmen verarbeitet, die die Überwachung des IT-Betriebs rationalisieren und automatisieren.

Es gibt fünf Arten:

Datenauswahl

Hier werden Algorithmen verwendet, um riesige Mengen überflüssiger Daten zu filtern, um Elemente zu finden, die auf ein Problem hinweisen.

In den meisten Unternehmen verwendet AIOps Entropiealgorithmen, um Daten aus Netzwerken, Infrastruktur, Anwendungen, Cloudund Speicherkomponenten.

Mustererkennung

Gibt es Beziehungen oder Korrelationen zwischen ausgewählten Datenelementen?

Was sind die Ursachen und Folgeereignisse?

Wie können sie weiter gruppiert werden Analyse mit Text, Zeit und Topologie?

Inferenz

Oder die Ursachen von Problemen oder anderen wiederkehrenden Problemen identifizieren, um sie sofort zu beheben. 

Zusammenarbeit

Wie kann ein Algorithmus die Erkenntnisse aus der Problemlösung für zukünftige Vorfälle anwenden?

Das heißt, kann der Problemlösungsprozess beschleunigt werden oder besser noch, können Probleme erkannt werden, bevor sie auftreten?

Die Ergebnisse werden in einer virtuellen kollaborativen Umgebung geteilt, was besonders wichtig ist für Probleme, die Grenzen überschreiten, die mit Technologie, Abteilung oder Qualifikationsniveau verbunden sind.

Automation

Wo immer möglich, sollten Reaktion und Behebung automatisiert werden, um Lösungen präziser, zeitnaher und effektiver zu machen kosten-Wirksam.

Verbesserte Arbeitsabläufe können mit oder ohne menschliches Eingreifen ausgelöst werden.

AIOps-Beispiele

Lassen Sie uns im letzten Abschnitt einen kurzen Blick auf einige der interessanten und aufregenden Möglichkeiten werfen, wie AIOps realen Unternehmen hilft.

Schaeffler Gruppe

Die Schaeffler Gruppe ist ein deutsches Unternehmen, das Präzisionskomponenten für verschiedene Maschinen in der Automobil-, Luftfahrt- und Industriebranche herstellt.

Das Unternehmen verwendet die AIOps PRODUKTE IntelliMagic Vision für Leistung Überwachung und Erkennung von Engpässen in mehr als 50 Speichersystemen an über 20 Standorten.

Das Unternehmen nutzt Speichersysteme vieler verschiedener Hersteller, also eine zentrale Überwachung Leistung und verschiedene Service Level Agreements (SLAs) helfen dabei agil und reaktionsschnell.

Das PRODUKTE ermöglicht es Schaeffler auch, Trendanalysen durchzuführen und Atypisches zu identifizieren Leistung Werte, die wiederum eine einfache Bewertung der Effektivität neuer Hardware ermöglichen.

IBM

IBM Cloud Pak für Watson AIOps ist ein Plattform Dadurch können Unternehmen die Betriebskosten senken und fortschrittliche, erklärbare künstliche Intelligenz in der gesamten Toolkette des IT-Betriebs einsetzen.

Watson AIOps sind darauf trainiert, Verbindungen zwischen Datenquellen und gängigen IT-Tools in Echtzeit herzustellen, was den Vorfall bedeutet Management und der Sanierungsprozess ist effizienter.

Kernfunktionen dieses AIOps Plattform -System umfasst:

Reduzierter Veranstaltungslärm

IBMs Plattform verwendet künstliche Intelligenz, um Ereignisse automatisch zu konsolidieren und in intelligentere, umsetzbarere Vorfallsdatensätze zu gruppieren.

Dies reduziert die Prävalenz manueller Prozesse.

ChatOps

Empfohlene Fehlerbehebungen und Automatisierungspunkte, die Teams zusätzlich zu anderen Warnungen und Erkenntnissen bereitgestellt werden.

Toolchain-Integration

Das Plattform ist mit über 100 IT-Operations-Tools von einigen der beliebtesten Anbieter in der kompatibel Energiegewinnung.

Dazu gehören Slack, Azure, GitHub, AWS, SAP und Oracle.

Service jetzt

Die ServiceNow Now-Plattform bietet Unternehmen und Menschen optimierte Prozesse und die Möglichkeit, Silos für ein nahtloseres Erlebnis zu verbinden.

Die Now-Plattform bietet außerdem diese Vorteile:

Spannendere Erlebnisse

Intuitive Omnichannel-Erlebnisse, die so einfach zu bedienen sind wie herkömmliche Verbraucher-Apps und die Benutzerzufriedenheit erhöhen.

Produktivitätssteigerung

In einem einzigen, konfigurierbaren Arbeitsbereich können Teams Probleme mit speziell entwickelten Tools schneller lösen.

Sie können auch die Effizienz durch die Nutzung kontextgesteuerter Informationen und die Fähigkeit, ansprechende Erlebnisse zu schaffen, steigern. 

Automation

Bei der Now-Plattform geht es darum, intelligenter und schneller zu arbeiten. Künstliche Intelligenz und Analytik automatisieren einfache Aufgaben und treffen Vorhersagen, wodurch sich Teams auf wichtigere Aufgaben konzentrieren können.

Innovation

Jede Person über die enterprise kann Workflow-Apps unter einer einzigen, einheitlichen Plattform automatisieren, erweitern oder erstellen.

Splunk

Splunk ist das einzige AIOps Plattform auf dieser Liste mit Vorhersage Management, Full-Stack-Sichtbarkeit über Cloud Umgebungen und eine echte End-to-End-Dienstüberwachungslösung.

Das Unternehmen Plattform modernisiert IT-Portfolios durch:

  • Einsatz von Predictive Analytics und maschinellem Lernen, um Ausfallzeiten zu vermeiden und die Auswirkungen auf die Kunden zu reduzieren.
  • Rationalisierungsvorfall Management um Komplexität und Rauschen zu reduzieren, und
  • Korrelieren von Metrik-, Ablaufverfolgungs- und Ereignisdaten für eine 360-Grad-Sichtbarkeit.

Predictive Analytics, die auf maschinellen Lernalgorithmen und historischen Dienstzustandsdaten basiert, kann zukünftige Vorfälle 30 Minuten im Voraus vorhersagen.

Die Service-Dashboards von Splunk ermöglichen es Teams außerdem, Problemursachen auf Codeebene zu identifizieren.

Molina Healthcare ist ein Fortune-500-Gesundheitsunternehmen Organisation das hat rapide erlebt Wachstum und eine anschließende Datenexplosion in den letzten Jahren.

Vor der Implementierung von AIOps verfügte das Unternehmen über teure und unterschiedliche IT-Betriebstools.

Die Fehlerbehebung war ein mühsamer Ad-hoc-Prozess, bei dem Probleme über den Eliminierungsprozess gelöst wurden.

Darüber hinaus gab es wenig bis gar keine Priorisierung von Aufgaben.

Das Endergebnis war, dass IT-Mitarbeiter Stunden am Telefon verbrachten, um Probleme zu lösen.

Mit Splunk war das Unternehmen dazu in der Lage Reduzierung der mittleren Reparaturzeit (MTTR) um 63 % und der Anzahl der IT-Vorfälle um 80 %.

Viele der veralteten Tools von Molina wurden zugunsten der AIOps-Lösung eingestellt, die automatisiert, skalierbar und benutzerfreundlicher war.

Schlüssel zum Mitnehmen

  • AIOps nutzt Big Data und maschinelles Lernen bei der Anwendung künstlicher Intelligenz auf den IT-Betrieb. Der Begriff wurde erstmals 2016 vom Forschungsunternehmen Gartner geprägt.
  • AIOps ersetzt mehrere und etwas komplizierte manuelle Prozesse durch eine einzige, intelligente Lösung. Allgemein gesagt hilft es Unternehmen dabei, die Erwartungen der Benutzer angesichts des zunehmend dynamischen IT-Betriebs zu erfüllen.
  • AIOps verwendet Algorithmen, um die Betriebsüberwachung durch Datenauswahl, Mustererkennung, Inferenz, Zusammenarbeit und Automatisierung zu rationalisieren und zu automatisieren.

Weitere Beispiele für die Zusammenführung von Engineering mit internen Betriebsabteilungen

DevOps-Engineering

Entwickler-Engineering
DevOps bezieht sich auf eine Reihe von Praktiken, die zur Automatisierung durchgeführt werden Software. Entwicklungsprozesse. Es ist eine Konjugation der Begriffe „Entwicklung“ und „Betrieb“, um zu betonen, wie sich Funktionen über IT-Teams hinweg integrieren. DevOps-Strategien fördern das nahtlose Erstellen, Testen und Bereitstellen von Produkten. Es zielt darauf ab, eine Lücke zwischen Entwicklungs- und Betriebsteams zu schließen, um die Entwicklung insgesamt zu rationalisieren.

DevSecOps

devsecops
DevSecOps ist eine Reihe von Disziplinen, die Entwicklung, Sicherheit und Betrieb kombinieren. Es ist eine Philosophie, die hilft Software. Entwicklungsunternehmen liefern innovative Produkte schnell, ohne die Sicherheit zu opfern. Dadurch können potenzielle Sicherheitsprobleme während des Entwicklungsprozesses identifiziert werden – und nicht erst danach PRODUKTE wurde im Einklang mit der Entstehung von Continuous veröffentlicht Software. Entwicklungspraktiken.

FullStack-Entwicklung

Full-Stack-Entwicklung
Es gibt drei Segmente der Webentwicklung und Design. Man befasst sich mit der Benutzeroberfläche oder dem, was der Kunde sieht. Die Frontend-Entwicklung ist für die entscheidenden Elemente verantwortlich, die die Präsentation der Seite ausmachen. Das nächste ist das Backend, das die an der Webseite beteiligten Prozesse abwickelt. Es befasst sich mit Informationsvalidierung, Datenbank Management, sowie Transaktionen. Da die Unternehmen weiter wachsen, entstand das dritte Segment, um ihrem Wachstum Rechnung zu tragen Bedürfnisse und lukrative Ziele. Das Erstellen von End-to-End-Anwendungen ist das, was einen Full-Stack-Entwickler ausmacht. Es ist eine vielseitigere Rolle, die als Alleskönner gilt.

MLOps

mlops
Machine Learning Ops (MLOps) beschreibt eine Reihe von Best Practices, die erfolgreich helfen a Geschäft künstliche Intelligenz betreiben. Es besteht aus den Fähigkeiten, Arbeitsabläufen und Prozessen zum Erstellen, Ausführen und Warten von Modellen für maschinelles Lernen, um verschiedene betriebliche Prozesse in Organisationen zu unterstützen.

RevOps

umkehrt
RevOps – kurz für Revenue Operations – ist ein Framework, das darauf abzielt, die Einnahmen Potenzial einer Organisation. RevOps versucht, diese Abteilungen aufeinander abzustimmen, indem es ihnen Zugriff auf dieselben Daten und Tools gewährt. Mit geteilten Informationen versteht jeder dann seine Rolle im Verkauf Trichter und können zusammenarbeiten, um zu erhöhen Einnahmen.

AdOps

Anzeigenoperationen
Ad Ops – auch bekannt als Digital Ad Operations – bezieht sich auf unterstützende Systeme und Prozesse digital Anzeigenlieferung und Management. Das Konzept beschreibt jeden Prozess, der hilft a Marketing Team verwaltet, führt oder optimiert Werbekampagnen und macht sie zu einem integrierenden Bestandteil des Geschäft Operationen.

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