AIOps

Che cos'è AIOps?

L'intelligenza artificiale per le operazioni IT (AIOps) sfrutta strumenti di intelligenza artificiale come il machine learning (ML) e l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) per migliorare il flusso di lavoro tecnologico.

AIOps raccoglie dati da componenti IT, applicazioni, strumenti di monitoraggio e sistemi di servizio, e filtra i segnali necessari dal rumore inutile. Questo aiuta a individuare eventi e tendenze chiave che influenzano le prestazioni delle applicazioni. Inoltre, identifica le cause principali di eventuali errori e le condivide con i team IT e DevOps. A volte, gli strumenti AIOps possono persino risolvere i problemi senza l'aiuto umano.

Le reti IT moderne sono vaste e complesse, ma AIOps facilita il compito dei team IT di affrontare i problemi prima che diventino grandi problemi. Combinando più strumenti IT in un'unica piattaforma intelligente, AIOps consente alle organizzazioni di gestire tale complessità e rendere i loro dipartimenti IT più intelligenti, veloci ed efficienti.

Vantaggi di AIOps

AIOps affronta rapidamente problemi ed errori invece di setacciare avvisi da diversi strumenti. Trasforma l'approccio manuale in un processo automatizzato, facilitando rapide risoluzioni di interruzioni o rallentamenti. AIOps inoltre:

• Riduce i costi operativi. Affrontare i problemi operativi riduce i costi di gestione. Porta a un uso migliore delle risorse e consente al personale di lavorare su progetti critici senza preoccuparsi di incontrare ostacoli.
• Migliora la collaborazione. Le integrazioni all'interno degli strumenti AIOps favoriscono una migliore collaborazione tra team come DevOps e ITOps. Migliori decisioni e risposte più rapide ai problemi sono i suoi risultati chiave.
• Aiuta a evitare problemi più significativi. AIOps ha analisi predittive che evidenziano avvisi urgenti. I team IT gestiscono potenziali problemi prima che causino danni.
• Aumenta gli indicatori chiave di prestazione (KPI). AIOps migliora le prestazioni IT su cloud e on-premises, influenzando positivamente gli indicatori chiave di prestazione.
• Analizza i dati. Unendo fonti di dati precedentemente isolate, consente un'analisi completa, offrendo approfondimenti più profondi.
• Migliora la soddisfazione lavorativa. Automatizzando compiti noiosi, consente ai team IT di concentrarsi su analisi e ottimizzazione di valore, migliorando la loro soddisfazione lavorativa.
• Massimizza il valore dei dati. AIOps unisce automazione e big data, rivelando connessioni e relazioni cruciali con approfondimenti azionabili.

Fasi di AIOps

AIOps utilizza una piattaforma di big data per raccogliere dati operativi IT da più fonti. Questi dati includono dati storici di eventi e prestazioni, log di sistema, dati di pacchetti, dati relativi a incidenti e ticketing, e informazioni sull'infrastruttura. Successivamente, le capacità di ML aiutano a identificare e risolvere i problemi.

Un tipico flusso di lavoro AIOps include queste fasi:

• Selezione dei dati. AIOps setaccia vasti dati IT per individuare elementi essenziali. Cerca "aghi" necessari in enormi "pagliai" di dati utilizzando misure di selezione e prioritizzazione impostate.
• Scoperta di pattern. Questa fase esamina i dati scelti per trovare collegamenti tra gli elementi di dati. AIOps raggruppa questi elementi per ulteriori analisi.
• Inferenza. Dopo un'analisi dettagliata, AIOps identifica le cause principali dei problemi e delle tendenze. Fornisce chiari approfondimenti per guidare le azioni.
• Collaborazione. AIOps avvisa i team giusti e fornisce loro le informazioni necessarie per agire. Garantisce un lavoro di squadra efficace, anche se i membri del team sono lontani.
• Automazione. AIOps può affrontare e risolvere automaticamente i problemi, aumentando la velocità e l'accuratezza delle operazioni IT.
• Apprendimento continuo. Nel tempo, impara dai dati e diventa ancora più abile nel gestire il suo lavoro.

Caratteristiche chiave di una piattaforma AIOps

Ogni organizzazione segue un approccio diverso per implementare AIOps. La cosa importante è decidere su una piattaforma adatta e assicurarsi che abbia le seguenti caratteristiche per un'implementazione efficace.

• Osservabilità monitora le prestazioni di software e hardware. Offre una visione completa di app e sistemi, ma si affida ai team IT per risolvere eventuali problemi che individuano.
• Analisi predittiva studia i dati per offrire approfondimenti preziosi. AIOps può individuare problemi e suggerire soluzioni. Questo riduce le interruzioni e abbassa i costi.
• Risposta proattiva. Alcuni strumenti AIOps possono agire anche prima che si verifichi un problema perché vedono i pattern e affrontano i problemi in anticipo.

Casi d'uso di AIOps

Diversi vantaggi della piattaforma AIOps la rendono adatta a molti casi d'uso. Di seguito sono riportati alcuni esempi notevoli.

• Gestione dei big data. AIOps gestisce grandi quantità di dati per migliorare le operazioni IT. Aggrega i dati in un unico sistema intelligente e li interpreta.
• Analisi delle prestazioni. Gli strumenti AIOps utilizzano l'IA per analizzare grandi set di dati, identificando rapidamente la causa principale di un problema.
• Rilevamento delle anomalie. AIOps osserva deviazioni significative dai comportamenti normali identificando pattern di dati insoliti e outlier.
• Correlazione degli eventi. Gli strumenti con capacità AIOps raggruppano automaticamente eventi simili e riducono il traffico e il rumore degli eventi non necessari.
• Automazione. AIOps gestisce e monitora server, dati dei container, sistemi di archiviazione e cloud. Lo strumento rileva i problemi e li affronta automaticamente.

Applicazione di AIOps per settore

AIOps utilizza metodi avanzati per affrontare le sfide tecnologiche, individuando le cause principali dei problemi e affrontandole. Le piattaforme AIOps possono rilevare preventivamente potenziali crisi e fornire approfondimenti sulle prestazioni delle app. Con tali capacità, i team IT nei seguenti settori utilizzano AIOps.

• Sanità. AIOps aiuta a proteggere i dati sanitari personali seguendo regole come il Health Insurance Portability and Accountability Act (HIPAA). Rende i dispositivi mobili più sicuri per gli operatori sanitari e previene gli attacchi ransomware.
• Manifatturiero. Le macchine vengono riparate prima che si rompano, grazie ad AIOps. Raccoglie e studia catene di approvvigionamento, operazioni di fabbrica e dati sul ciclo di vita del prodotto. La piattaforma monitora ogni macchina in tempo reale, raccogliendo dati su tutto ciò che riguarda la produzione.
• Servizi finanziari. I dati dei clienti passati aiutano a prevedere i guadagni futuri nel settore finanziario. AIOps mantiene al sicuro questo tipo di dati e aiuta le istituzioni finanziarie a soddisfare le richieste dei clienti per il banking digitale.
• Gestione dei servizi IT (ITSM). AIOps prevede le esigenze di capacità e archiviazione in ambienti multi-cloud. Questo facilita la gestione dei dispositivi connessi su una rete.

Scopri di più su come migliorare le operazioni IT con AIOps.