AIOps to stosunkowo nowy termin. Z angielskiego oznacza on Artificial intelligence for IT operations i zdefiniować go można jako proces wykorzystywania techniki sztucznej inteligencji (AI) do utrzymania infrastruktury informatycznej. Szczególnie szybko rozwijająca się dziedzina sztucznej inteligencji dotarła więc również do automatyzacji kluczowych zadań operacyjnych, takich jak monitorowanie wydajności, planowanie workloadów, oraz tworzenie kopii zapasowych danych.

Jeśli interesuje Cię tematyka sztucznej inteligencji, być może zainteresuje Cię również nasz artykuł dotyczący OpenAI API. 

Dlaczego AI jest wykorzystywane w operacjach IT?

Coraz większe ilości danych z coraz większej ilości źródeł powodują, że narastają trudności z ich analizowaniem i tworzeniem z pojedynczych danych całego obrazu. Dlatego właśnie w sukurs przychodzi AIOps.

Platformy AIOps łączą dane z wielu źródeł. Nie przekłamują danych poprzez np. wyliczanie średniej z jakiejś grupy, ale mają zdolność do przechwytywania dużych zestawów danych dowolnego typu w środowisku, zachowując jednocześnie wierność danych dla kompleksowej analizy.

Jednocześnie AIOps posiada zdolność do gromadzenia wszystkich formatów Big Data. Platforma następnie stosuje zautomatyzowane analizy tych danych w celu przewidywania i zapobiegania przyszłym problemom oraz identyfikowania przyczyn istniejących problemów, co umożliwia lepsze podejmowanie decyzji.

Korzyści stosowania AIOps

Według Gartnera i Splunk, pięć głównych przypadków użycia AIOps obejmuje zarządzanie dużymi danymi, analizę wydajności, wykrywanie anomalii, korelację zdarzeń oraz zarządzanie usługami informatycznymi.

W kontekście analizy wydajności, AIOps stanowi kluczowy przypadek użycia. Sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe można wdrożyć do szybkiego zbierania i analizowania ogromnych ilości danych zdarzeń w celu zidentyfikowania przyczyn problemów. Jak już pisaliśmy wcześniej, analiza wydajności, a więc kluczowa funkcja informatyczna, stała się bardziej skomplikowana w miarę wzrostu wolumenu i typów danych. AIOps pomaga rozwiązać ten problem poprzez zastosowanie bardziej zaawansowanych technik. Moze również przewidywać prawdopodobne problemy i szybko przeprowadzać analizę przyczynową.

AIOps pomaga w wykrywaniu anomalii, czyli zdarzeń i aktywności w zbiorze danych, które wystarczająco odbiegają od danych historycznych. Opiera się ono na algorytmach, takich jak algorytm śledzenia trendów, monitorujący pojedynczy wskaźnik kluczowy wydajności (KPI), porównując jego obecną zachowaniem z przeszłością. Jeśli wynik rośnie anomalnie dużo, algorytm generuje alert. Algorytm spójności analizuje grupę KPI, które powinny zachowywać się podobnie, i generuje alerty, jeśli zachowanie jednego lub więcej z nich się zmienia.

Trzecim głównym polem do użycia AIOps jest korelacja i analiza zdarzeń. Można ją zdefiniować jako umiejętność szerszego spojrzenia przez "burzę zdarzeń" wielu powiązanych ostrzeżeń na rzeczywistą przyczynę zdarzeń. Tego typu podejście ułatwia podjęcie decyzji dotyczącej naprawy. AIOps wykorzystuje algorytmy sztucznej inteligencji do automatycznego grupowania istotnych zdarzeń na podstawie ich podobieństwa. Zmniejsza to obciążenie dla zespołów IT w ciągłym zarządzaniu zdarzeniami i zmniejsza niepotrzebny ruch i hałas zdarzeń.

Poprzez AIOps możemy również zarządzać usługami informatycznymi. AIOps przynosi korzyści dla ITSM poprzez zastosowanie sztucznej inteligencji do danych w celu zidentyfikowania problemów w chmurze, kontenerach, serwerach, sieci, itd. AIOps monitoruje wydajność infrastruktury i automatyzuje rozwiązywanie problemów.

Przykłady wdrożeń AIOps

AIOps może pomóc rozwiązać wyzwania związane z operacjami IT w wielu branżach. Splunk podaje kilka ciekawych przykładów:

Medycyna:
 

• Zmniejszenie zagrożeń związanych z mobilną siecią i praktyką przynoszenia własnego urządzenia przez pracowników medycznych.
• Zapobieganie atakom ransomware, które w nieproporcjonalny sposób atakują organizacje medyczne.
• Umożliwienie dostępu do dużych danych, zarówno wewnętrznych, jak i zewnętrznych, do celów badawczych i diagnostycznych.

Produkcja:
 

• Automatyzacja zbierania i analizy różnorodnych źródeł danych tworzonych przez integrację łańcucha dostaw, działaniach w zakładzie produkcyjnym oraz zarządzania cyklem życia produktu i usługi. 
• Wykorzystanie monitorowania w czasie rzeczywistym do śledzenia każdej maszyny na hali produkcyjnej.
• Zapobieganie zwolnieniom w produkcji i usuwanie usterek przy użyciu danych historycznych w połączeniu z analizą predykcyjną opartą na AI.
• Wykorzystanie danych maszynowych do umożliwienia konserwacji, naprawianie maszyn przed ich awarią.
• Lepsze wykorzystanie danych do tworzenia bardziej efektywnych systemów zarządzania łańcuchem dostaw.

Usługi finansowe:
 

• Zapobieganie coraz bardziej zaawansowanym naruszeniom bezpieczeństwa i cyberprzestępczości.
• Udostępnianie danych klientów w celu wykorzystania możliwości marketingowych.
• Analiza historycznych danych klientów w celu tworzenia bardziej dokładnych prognoz wzrostu przychodów.
• Zapewnienie bezpieczeństwa danych i zgodności z przepisami.
• Zapewnienie ramy integracji wielu dużych zestawów danych, aby umożliwić wejście nowych technologii, takich jak blockchain.
• Dotrzymywanie kroku oczekiwaniom konsumentów w zakresie mobilnych i cyfrowych doświadczeń bankowych.
• Poprawa szybkości i wydajności sieci.

AIOps - od czego zacząć?

Globalny lider rozwiązań chmurowych, Amazon Web Services (AWS) oferuje serię produktów opartych o AI i uczenie maszynowe, które pomagają rozpocząć implementację AIOps. Możesz z nich korzystać, aby poprawić doświadczenia klientów, usprawnić dostarczanie usług biznesowych i zmniejszyć koszty. Są to m.in.:

• Amazon DevOps Guru to usługa oparta na uczeniu maszynowym, która pomaga zespołom programistycznym automatycznie wykrywać nietypowe operacje w chmurze.
• Amazon CodeGuru Security to narzędzie do testowania oprogramowania, które automatycznie skanuje i identyfikuje podatności kodu za pomocą algorytmów uczenia maszynowego.
• Amazon Lookout for Metrics automatyzuje wykrywanie anomalii i monitorowanie wydajności w różnych obciążeniach pracy AWS oraz aplikacjach chmurowych innych dostawców.

Hawatel, jako wieloletni partner AWS, posiada szczególne kompetencje we wdrażaniu produktów AWS. Jeśli chcesz porozmawiać o AIOps lub masz jakieś inne pytania, skontaktuj się z nami!