АИОпс

Искусственный интеллект для ИТ-операций ( AIOps ) — это практика, которая использует искусственный интеллект и машинное обучение для улучшения и автоматизации различных аспектов ИТ-операций. Он предназначен для оптимизации ИТ-среды путем анализа больших объемов данных, генерируемых сложными ИТ-системами, включая системные журналы, показатели производительности и сетевые данные. Целью AIOps является оптимизация рабочих процессов в ИТ, прогнозирование потенциальных проблем, автоматизация реагирования на инциденты и, в конечном итоге, повышение производительности и эффективности ИТ-среды предприятия.

Определение

Этот термин относится к многоуровневым сложным технологическим платформам, которые улучшают и автоматизируют ИТ-операции с помощью машинного обучения и аналитики для анализа больших объемов данных, собранных с различных устройств и инструментов ITOps, автоматически выявляя проблемы и реагируя на них в режиме реального времени.

С помощью AIOps вам необходимо перейти от изолированных ИТ-данных к агрегированным данным наблюдений (например, журналов заданий и систем мониторинга) и данным взаимодействия (таким как заявки, события или записи инцидентов) в рамках платформы больших данных.

Затем AIOps применяет к этим данным машинное обучение и аналитику. Результатом является непрерывная прозрачность, которая в сочетании с внедрением автоматизации может привести к постоянным улучшениям. с.

AIOps объединяет три ИТ-дисциплины — автоматизацию, управление услугами и управление производительностью — для достижения непрерывной прозрачности и улучшения. Этот новый подход в современных, ускоренных и гипермасштабируемых ИТ-средах использует достижения в области машинного обучения и больших данных для преодоления предыдущих ограничений.

Ключи

ИИ может оптимизировать ИТ- операции пятью ключевыми способами. Во-первых, интеллектуальный мониторинг на базе ИИ помогает выявлять потенциальные проблемы до того, как они вызовут сбои в работе, улучшая такие показатели, как среднее время обнаружения (MTTD), на 15–20%. Во-вторых, анализ и аналитика данных о производительности позволяют быстро принимать решения за счет приема и анализа больших наборов данных в режиме реального времени. В-третьих, автоматизированная оптимизация инфраструктуры на основе искусственного интеллекта эффективно распределяет ресурсы и снижает затраты на облако. В-четвертых, улучшенное управление ИТ-услугами снижает количество критических инцидентов более чем на 50 % благодаря комплексному управлению услугами на основе искусственного интеллекта. Наконец, интеллектуальная автоматизация задач ускоряет решение проблем и автоматизирует действия по их устранению с минимальным вмешательством человека.

AIOPS против MLOps

Инструменты AIOps используют анализ больших данных, алгоритмы машинного обучения и прогнозную аналитику для обнаружения аномалий, корреляции событий и предоставления упреждающей информации. Такая автоматизация снижает нагрузку на ИТ-команды, позволяя им сосредоточиться на стратегических задачах, а не на рутинных операционных проблемах. AIOps широко используется группами ИТ-операторов, DevOps , сетевыми администраторами и командами управления ИТ-услугами (ITSM) для повышения прозрачности и обеспечения более быстрого разрешения инцидентов в гибридных облачных средах, центрах обработки данных и других ИТ-инфраструктурах.

В отличие от MLOps (операций машинного обучения), который фокусируется на управлении жизненным циклом и эксплуатационных аспектах моделей машинного обучения, AIOps фокусируется на оптимизации ИТ-операций с использованием различных методов аналитики и искусственного интеллекта. Хотя обе дисциплины полагаются на искусственный интеллект и методы, основанные на данных, AIOps в первую очередь ориентирован на ИТ-операции, тогда как MLOps занимается развертыванием, мониторингом и обслуживанием моделей машинного обучения.