Come migliorare le operazioni IT con AIOps

Piattaforme AIOps hanno cambiato le responsabilità dei team IT con l'integrazione dell'intelligenza artificiale (AI) e del machine learning (ML) per automatizzare le operazioni IT, monitorare e analizzare proattivamente i sistemi e migliorare le prestazioni.

Sebbene l'implementazione di AIOps sia complessa e richieda tempo, le aziende si stanno rivolgendo a soluzioni software per semplificare il processo. Questo articolo mira a esplorare le caratteristiche chiave del software AIOps e fornire raccomandazioni software su misura.

AIOps è un approccio rivoluzionario alle operazioni IT

Ogni azienda ha esigenze, sfide e obiettivi unici che richiedono una configurazione AIOps su misura. Ad esempio, un'istituzione finanziaria potrebbe voler garantire transazioni sicure e ad alta velocità per i clienti, richiedendo al team IT di dare priorità al monitoraggio e all'ottimizzazione delle prestazioni della rete. Al contrario, un'azienda sanitaria potrebbe richiedere al team IT di concentrarsi sul monitoraggio e la rilevazione di anomalie nei dati dei dispositivi medici, garantendo la sicurezza dei pazienti e la conformità normativa.

Per affrontare queste esigenze uniche, i manager IT devono selezionare il software AIOps giusto. La maggior parte delle soluzioni AIOps offre funzionalità come analisi in tempo reale, risposta automatizzata agli incidenti e manutenzione predittiva, ma scegliere la giusta combinazione di funzionalità e caratteristiche può essere una sfida.

Il software AIOps dovrebbe essere personalizzabile e integrarsi senza problemi con altri software aziendali per soddisfare i requisiti IT specifici dell'azienda. Pertanto, le aziende devono valutare attentamente le loro opzioni e scegliere una soluzione AIOps che si adatti alle loro esigenze e obiettivi unici.

Come AIOps può aiutare ad affrontare le sfide comuni affrontate dai professionisti IT

Secondo il rapporto del sondaggio OpsRamp State of AIOps 2023, 265 professionisti IT hanno menzionato le tre principali sfide di gestione degli incidenti:

• Comprendere le dipendenze tra applicazioni e infrastruttura per un'interruzione IT (62%)
• Determinare l'analisi delle cause probabili (56%)
• Garantire un rapido tempo medio di risoluzione (MTTR) per i servizi critici per il business (50%)

Curiosamente, queste tre sfide devono essere affrontate insieme.

Comprendere le dipendenze tra applicazioni e infrastruttura è cruciale per AIOps perché consente ai team IT di diagnosticare e risolvere rapidamente le interruzioni IT. Quando si verifica un'interruzione IT, può essere difficile individuare la causa principale del problema.

Tuttavia, comprendendo la relazione tra applicazioni e infrastruttura, i team IT possono identificare più facilmente la fonte del problema e intraprendere azioni appropriate per risolverlo. AIOps utilizza algoritmi ML per monitorare i sistemi IT e rilevare anomalie in tempo reale.

Analizzando i dati provenienti da varie fonti, come log, metriche ed eventi, AIOps può identificare schemi e correlazioni che potrebbero indicare un'interruzione potenziale. Tuttavia, per diagnosticare efficacemente il problema, i team IT devono comprendere le complesse dipendenze tra applicazioni e infrastruttura.

Ad esempio, se un'applicazione critica smette improvvisamente di funzionare correttamente, potrebbe essere dovuto a un problema con l'infrastruttura sottostante, come una rete o un database. Senza comprendere queste dipendenze, i team IT potrebbero perdere tempo a indagare sull'applicazione stessa, portando a ritardi nella risoluzione dell'interruzione. Avendo una comprensione completa delle dipendenze tra applicazioni e infrastruttura, AIOps può fornire intuizioni e raccomandazioni più accurate ai team IT, consentendo loro di identificare e risolvere rapidamente la causa principale di un'interruzione. Solo allora le organizzazioni possono garantire MTTR attraverso AIOps.

Raccomandare piattaforme AIOps basate sui dati del Report Grid^Ⓡ di G2

Il Report Grid di G2 Spring 2023^Ⓡ per le Piattaforme AIOps può aiutare gli acquirenti di software a trovare il software giusto basato su Identificazione della Causa Radice, Identificazione Proattiva, Guida alla Risoluzione e Intelligenza Artificiale e Machine Learning.

Identificazione della causa radice

Gli strumenti AIOps possono identificare direttamente la causa radice dei problemi del sistema IT o aumentare la velocità con cui vengono identificate. Questo viene ottenuto sfruttando algoritmi per analizzare i dati provenienti da varie fonti, come log, metriche ed eventi. Per affrontare questo, G2 chiede ai revisori di classificare il software AIOps basato su "Identificazione della Causa Radice". I primi cinque strumenti secondo questa metrica sono menzionati di seguito.

Con una media di categoria del 90%, meshIQ guida con il 98%, seguito da PagerDuty, Instana, ZIF e AppDynamics. I professionisti ITOps che vogliono che il software AIOps si concentri su questa caratteristica dovrebbero esplorare questi cinque prodotti.

Identificazione proattiva

Le soluzioni AIOps possono identificare proattivamente tendenze nei sistemi IT che potrebbero portare a guasti o errori. Fornisce quindi raccomandazioni ai team IT per ottimizzare i loro sistemi basandosi sui dati analizzati. Questo consente ai team IT di intraprendere azioni proattive per prevenire il verificarsi di incidenti. Per affrontare questo, G2 chiede ai revisori di classificare il software ITSM basato su "Identificazione Proattiva". Di seguito è riportata la classifica dei primi cinque.

Con una media di categoria del 90%, meshIQ guida con il 98%, seguito da PagerDuty, ZIF, Instana e Moogsoft. I professionisti ITOps che vogliono che il software AIOps si concentri su questa caratteristica dovrebbero esplorare questi cinque prodotti.

Guida alla risoluzione

Le piattaforme AIOps non solo identificano le cause radice e le tendenze per i problemi del sistema IT, ma forniscono anche percorsi, suggerimenti o altre assistenze generali verso la risoluzione dei problemi. Analizzando i dati provenienti da varie fonti, AIOps può fornire ai team IT raccomandazioni su come risolvere il problema o suggerire un percorso verso la soluzione.

Queste raccomandazioni possono includere risposte automatizzate, interventi manuali suggeriti o avvisi a team specifici per la risoluzione dei problemi. Questo aiuta i team IT a rispondere agli incidenti più rapidamente ed efficacemente, riducendo i tempi di inattività e aumentando le prestazioni del sistema. Per affrontare questo, G2 chiede ai revisori di classificare il software AIOps basato su "Guida alla Risoluzione". Le prime cinque soluzioni secondo questa metrica sono menzionate di seguito.

Con una media di categoria del 90%, PagerDuty guida con il 99%, seguito da meshIQ, ZIF, Instana e BigPanda. I professionisti IT Ops che vogliono che il software AIOps si concentri su questa caratteristica dovrebbero esplorare questi cinque prodotti.

Intelligenza artificiale e machine learning

Nel mondo di AIOps, sia l'AI che il ML vengono utilizzati per abilitare sistemi intelligenti che possono analizzare i dati e fornire intuizioni ai team IT. L'AI in AIOps coinvolge un insieme più ampio di tecniche, come sistemi esperti, sistemi basati su regole e elaborazione del linguaggio naturale. Allo stesso tempo, gli algoritmi ML vengono specificamente utilizzati per analizzare i dati provenienti da varie fonti per identificare schemi e correlazioni che possono indicare un problema potenziale.

Questi algoritmi possono quindi fare previsioni o decisioni basate su quei modelli, che possono aiutare i team IT a intraprendere azioni proattive per prevenire o rispondere agli incidenti in modo più efficace. Per affrontare questo, G2 chiede ai revisori di classificare il software AIOps basato su "Intelligenza Artificiale" e "Machine Learning". Di seguito è riportata la classifica dei primi cinque.

Con una media di categoria del 90%, PagerDuty guida con il 99%, seguito da meshIQ, ZIF, Instana e Moogsoft. I professionisti IT Ops che vogliono che il software AIOps si concentri su questa caratteristica dovrebbero esplorare questi cinque prodotti.

Il ROI deve essere al centro dell'attenzione

Il ritorno sull'investimento (ROI) è una considerazione essenziale quando si acquista software AIOps perché consente alle organizzazioni di misurare il valore del software rispetto al costo di implementazione. Con la crescente complessità dei sistemi IT, il software AIOps può aiutare le organizzazioni a semplificare le operazioni, ridurre i tempi di inattività e migliorare i tempi di risposta agli incidenti. Tuttavia, il software può anche essere costoso e le organizzazioni devono valutare se i benefici superano l'investimento.

L'analisi del ROI aiuta le organizzazioni a comprendere i potenziali benefici e costi associati all'implementazione del software AIOps e può essere utilizzata per prendere decisioni informate sull'opportunità di investire nella tecnologia. Inoltre, l'analisi del ROI può aiutare le organizzazioni a giustificare l'investimento agli stakeholder e garantire che il software soddisfi le loro esigenze e obiettivi.

Qui è dove i dati di G2 e il sondaggio OpsRamp differiscono significativamente. La conclusione del sondaggio OpsRamp afferma che AIOps ha un "ROI entro sei mesi". Mentre secondo il Report Grid^Ⓡ di G2 Small-Business, Mid-Market e Enterprise Spring 2023 per le Piattaforme AIOps, il ROI è significativamente più lungo:

• Piccole imprese - 12 mesi
• Mid-Market - 17 mesi
• Enterprise - 18 mesi

Periodi di ROI lunghi per gli acquisti di software possono essere problematici perché indicano che l'investimento richiederà molto tempo per ripagarsi, il che può essere una preoccupazione per le organizzazioni con risorse limitate e rendere difficile giustificare l'investimento ai decisori. Le aziende devono testare attentamente il software AIOps dopo l'implementazione per determinare se il software vale l'investimento.