AIOps is de toepassing van kunstmatige intelligentie op IT-operaties. Het is vooral nuttig geworden voor moderne IT beheer in gehybridiseerde, gedistribueerde en dynamische omgevingen. AIOps is een belangrijk operationeel onderdeel geworden van modern digitaal-gebaseerde organisaties, gebouwd rond software en algoritmen.
AIOps begrijpen
De term AIOps werd voor het eerst bedacht door het wereldwijde onderzoeks- en adviesbureau Gartner in 2016.
AIOps maakt gebruik van big data en machine learning-mogelijkheden om de IT-activiteiten te verbeteren. Het stelt bedrijven in staat om:
Identificeer belangrijke gebeurtenissen en patronen met betrekking tot het systeem prestatie en beschikbaarheid.
Diagnose en rapporteer de hoofdoorzaken snel voor menselijke of machinale interventie en oplossing.
Verzamel grote hoeveelheden IT-operatiegegevens met betrekking tot applicaties, analysetools en infrastructuurcomponenten.
In elk van de bovenstaande voorbeelden vervangt AIOps meerdere en soms ingewikkelde handmatige IT-operaties door één enkel intelligent AI-platform. Hierdoor kunnen teams snel en proactief reageren op problemen. In sommige gevallen hoeven menselijke teams helemaal niet te reageren.
AIOps probeert ook de kloof te overbruggen tussen een steeds dynamischer wordende IT-omgeving en gebruikersverwachtingen rond applicatie prestatie en beschikbaarheid.
In de volgende paragraaf gaan we dieper in op de manier waarop deze kloof wordt overbrugd.
Hoe overbrugt AIOps de kloof?
Opgemerkt moet worden dat AIOps geen wondermiddel is voor verhoogde efficiëntie en prestatie.
Bedrijven realiseren zich het meest waarde van AIOps door het te gebruiken als een onafhankelijke platform het opnemen van gegevens uit alle IT-monitoringbronnen.
Gegevens worden verwerkt via algoritmen die de monitoring van IT-activiteiten stroomlijnen en automatiseren.
Er zijn vijf soorten:
Gegevensselectie
Hier worden algoritmen gebruikt om door enorme hoeveelheden overbodige gegevens te filteren om elementen te vinden die wijzen op een probleem.
In de meeste bedrijven gebruikt AIOps entropie-algoritmen om gegevens uit netwerken, infrastructuur, applicaties, wolken opbergcomponenten.
patroon ontdekking
Zijn er relaties of correlaties tussen geselecteerde gegevenselementen?
Wat zijn de oorzaken en de daaropvolgende gebeurtenissen?
Hoe kunnen ze worden gegroepeerd voor verder analyse tekst, tijd en topologie gebruiken?
Gevolgtrekking
Of het identificeren van de grondoorzaken van problemen of andere terugkerende problemen om ze onmiddellijk te verhelpen.
Samenwerking
Hoe kan een algoritme de inzichten uit probleemoplossing toepassen voor toekomstige incidenten?
Dat wil zeggen, kan het probleemoplossend proces worden versneld of beter nog, kunnen problemen worden geïdentificeerd voordat ze zich voordoen?
Resultaten worden gedeeld in een virtuele samenwerkingsomgeving, wat met name belangrijk is voor problemen die grenzen overschrijden die verband houden met technologie, afdeling of vaardigheidsniveau.
Automatisering
Waar mogelijk moeten reactie en herstel worden geautomatiseerd om oplossingen nauwkeuriger, sneller en sneller te maken kosten-effectief.
Verbeterde workflows kunnen worden geactiveerd met of zonder menselijke tussenkomst.
AIOps-voorbeelden
Laten we in het laatste gedeelte een korte blik werpen op enkele van de interessante en opwindende manieren waarop AIOps echte bedrijven helpt.
Schaeffler Group
Schaeffler Group is een Duits bedrijf dat precisiecomponenten vervaardigt voor verschillende machines in de automobiel-, luchtvaart- en industriële sectoren.
Het bedrijf gebruikt de AIOps artikel IntelliMagic Vision voor prestatie monitoring en detectie van knelpunten in meer dan 50 opslagsystemen op meer dan 20 locaties.
Het bedrijf maakt gebruik van opslagsystemen van veel verschillende fabrikanten, dus gecentraliseerde monitoring van: prestatie en verschillende service level agreements (SLA's) helpen het te blijven behendig en responsief.
De artikel stelt Schaeffler ook in staat trendanalyses uit te voeren en atypische prestatie waarden die op hun beurt een eenvoudige beoordeling bieden van de effectiviteit van nieuwe hardware.
IBM
IBM Cloud Pak voor Watson AIOps is een platform waarmee bedrijven de operationele kosten kunnen verlagen en geavanceerde, verklaarbare kunstmatige intelligentie kunnen inzetten in de hele toolketen van IT-operaties.
Watson AIOps zijn getraind om in realtime verbanden te leggen tussen gegevensbronnen en gemeenschappelijke IT-tools, wat betekent dat het incident beheer en het herstelproces is efficiënter.
IBM's platform maakt gebruik van kunstmatige intelligentie om gebeurtenissen automatisch te consolideren en te groeperen in slimmere, meer bruikbare datasets voor incidenten.
Dit vermindert de prevalentie van handmatige processen.
ChatOps
Aanbevolen fixes en automatiseringspunten en geleverd aan teams naast andere waarschuwingen en inzichten.
Toolchain-integratie
De platform is compatibel met meer dan 100 IT-beheertools van enkele van de meest populaire leveranciers in de -industrie.
Deze omvatten Slack, Azure, GitHub, AWS, SAP en Oracle.
Service nu
Het ServiceNow Now Platform geeft bedrijven en mensen meer geoptimaliseerde processen en de mogelijkheid om silo's met elkaar te verbinden voor een meer naadloze ervaring.
Het Now Platform biedt ook deze voordelen:
Meer boeiende ervaringen
Intuïtieve, omnichannel-ervaringen die net zo eenvoudig te gebruiken zijn als gewone consumentenapps en die de gebruikerstevredenheid verhogen.
Verhoogde productiviteit
In een enkele, configureerbare werkruimte kunnen teams problemen sneller oplossen met speciaal gebouwde tools.
Ze kunnen ook de efficiëntie verhogen door het gebruik van contextgestuurde informatie en de mogelijkheid om boeiende ervaringen te creëren.
Automatisering
Het Now Platform gaat over slimmer en sneller werken. Kunstmatige intelligentie en analyse automatiseren ondergeschikte taken en doen voorspellingen waardoor teams zich kunnen concentreren op belangrijker werk.
Innovatie
Elk individu over de onderneming kan workflow-apps automatiseren, uitbreiden of bouwen onder één uniform platform.
Splunk
Splunk is de enige AIOps platform op deze lijst met predictive beheer, full-stack zichtbaarheid over wolk omgevingen en een echte end-to-end oplossing voor servicebewaking.
Het bedrijf platform moderniseert IT-portfolio's door:
Voorspellende analyses en machine learning gebruiken om downtime te voorkomen en de impact op de klant te verminderen.
Stroomlijn incident beheer om complexiteit en ruis te verminderen, en
Correleren van metrische, traceer- en gebeurtenisgegevens voor 360-graden zichtbaarheid.
Voorspellende analyses, die worden aangedreven door machine learning-algoritmen en historische service-gezondheidsgegevens, kunnen toekomstige incidenten 30 minuten van tevoren voorspellen.
Met de servicedashboards van Splunk kunnen teams ook de hoofdoorzaken van problemen op codeniveau identificeren.
Molina Healthcare is een Fortune 500-gezondheidszorg organisatie die snel heeft ervaren groei en een daaropvolgende explosie van gegevens in de afgelopen jaren.
Voordat AIOps werd geïmplementeerd, beschikte het bedrijf over dure en ongelijksoortige tools voor IT-operaties.
Het oplossen van problemen was een moeizaam, ad-hocproces waarbij problemen werden opgelost via het eliminatieproces.
Bovendien was er weinig tot geen prioritering van taken.
Het eindresultaat was dat IT-personeel uren aan de telefoon besteedde om problemen op te lossen.
Veel van de verouderde tools van Molina werden buiten gebruik gesteld ten gunste van de AIOps-oplossing die geautomatiseerd, schaalbaar en gebruiksvriendelijker was.
Sleutel afhaalmaaltijden
AIOps maakt gebruik van big data en machine learning-mogelijkheden bij de toepassing van kunstmatige intelligentie op IT-activiteiten. De term werd voor het eerst bedacht door onderzoeksbureau Gartner in 2016.
AIOps vervangt meerdere en ietwat ingewikkelde handmatige processen door één enkele, intelligente oplossing. Meer in het algemeen helpt het bedrijven om aan de verwachtingen van gebruikers te voldoen in het licht van de steeds dynamischer wordende IT-activiteiten.
AIOps gebruikt algoritmen om de monitoring van activiteiten te stroomlijnen en te automatiseren door middel van gegevensselectie, patroondetectie, gevolgtrekking, samenwerking en automatisering.
Andere voorbeelden van het samenvoegen van engineering met interne operationele afdelingen
DevOps verwijst naar een reeks praktijken die worden uitgevoerd om geautomatiseerd uit te voeren software ontwikkelingsprocessen. Het is een vervoeging van de term 'ontwikkeling' en 'operations' om te benadrukken hoe functies in IT-teams integreren. DevOps-strategieën bevorderen het naadloos bouwen, testen en implementeren van producten. Het is bedoeld om een brug te slaan tussen ontwikkelings- en operationele teams om de ontwikkeling volledig te stroomlijnen.
DevSecOps is een reeks disciplines die ontwikkeling, beveiliging en operaties combineren. Het is een filosofie die helpt software ontwikkelingsbedrijven leveren snel innovatieve producten zonder in te boeten aan beveiliging. Hierdoor kunnen potentiële beveiligingsproblemen worden geïdentificeerd tijdens het ontwikkelingsproces – en niet na de artikel is uitgebracht in lijn met de opkomst van continue software ontwikkelingspraktijken.
Er zijn drie segmenten van webontwikkeling en: Design. Een daarvan is het omgaan met de gebruikersinterface of wat de klant ziet. Front End ontwikkeling is verantwoordelijk voor de cruciale elementen die deel uitmaken van de presentatie van de pagina. De volgende is Back End, die de processen afhandelt die betrokken zijn bij de webpagina. Het gaat over informatievalidatie, database beheer, evenals transacties. Terwijl bedrijven blijven groeien, ontstond het derde segment om tegemoet te komen aan hun toenemende behoeften en lucratieve doelen. Het bouwen van applicaties van begin tot eind is wat een full-stack ontwikkelaar maakt. Het is een meer veelzijdige rol die wordt beschouwd als de manusje-van-alles.
Machine Learning Ops (MLOps) beschrijft een reeks best practices die met succes helpen een bedrijf kunstmatige intelligentie uitvoeren. Het bestaat uit de vaardigheden, workflows en processen om machine learning-modellen te maken, uit te voeren en te onderhouden om verschillende operationele processen binnen organisaties te helpen.
RevOps – een afkorting voor Revenue Operations – is een raamwerk dat tot doel heeft de inkomsten potentieel van een organisatie. RevOps probeert deze afdelingen op elkaar af te stemmen door ze toegang te geven tot dezelfde gegevens en tools. Met gedeelde informatie begrijpt elk zijn rol in de verkoop trechter en kan samenwerken om te vergroten inkomsten.
Ad Ops – ook bekend als Digital Ad Operations – verwijst naar systemen en processen die ondersteuning bieden voor digitaal levering van advertenties en beheer. Het concept beschrijft elk proces dat helpt bij het verkoop team advertentiecampagnes beheren, uitvoeren of optimaliseren, waardoor ze een integrerend onderdeel worden van de bedrijf operaties.
Gennaro is de maker van FourWeekMBA, die alleen al in 2022 ongeveer vier miljoen zakenmensen bereikte, bestaande uit C-level executives, investeerders, analisten, productmanagers en aspirant-digitale ondernemers | Hij is ook Director of Sales voor een hightech scale-up in de AI-industrie | In 2012 behaalde Gennaro een International MBA met de nadruk op Corporate Finance en Business Strategy.
