AIOps در هزینه های عملیاتی و نیروی کار شرکت ها صرفه جویی می کند، اما اکثر تیم های فناوری اطلاعات آماده پیاده سازی و مدیریت آن نیستند.
عملیات هوش مصنوعی (AIOps) با استفاده از قدرت هوش مصنوعی برای ایجاد برنامه‌های خودآموزی که کار تیم‌های فناوری اطلاعات را بهینه می‌کند، خدمات فناوری اطلاعات را متحول خواهد کرد. این ابزارها می توانند در هزینه ها و نیروی کار برای شرکت های بزرگ صرفه جویی کنند و در حال حاضر سابقه اثبات شده اولیه دارند. گزارش OpsRamp، وضعیت AIOpsمنتشر شده در اوایل سال جاری نشان داد که 87٪ از استقرار AIOps “ارزش ارائه”.
به دلیل این موفقیت اولیه، پلتفرم‌های AIOps توجه تیم‌های فناوری اطلاعات سازمانی را بیشتر و بیشتر به خود جلب می‌کنند. اما از آنجایی که شرکت‌ها شروع به پذیرش AIOps می‌کنند، باید مراقب باشند که بیش از حدی که می‌توانند بجوند، گاز نگیرند. نگرانی‌های قانونی در مورد اعتبار AIOps در مورد موارد استفاده خاص وجود دارد و کسب‌وکارها ممکن است به مهارت‌های IT لازم برای اجرای موفقیت‌آمیز آنها دسترسی نداشته باشند. CIOها باید با دقت فکر کنند و AIOها را به مجموعه ابزارهای IT خود اضافه کنند.
ابزارهای AIOps و موارد استفاده
AIOps از تیم‌های فناوری اطلاعات به دو روش کلی پشتیبانی می‌کنند—آنها کارهای روزمره را که به طور سنتی بر منابع فناوری اطلاعات سنگین می‌کنند خودکار می‌کنند و کارهایی را انجام می‌دهند که فراتر از توانایی‌های مهندسان انسانی است. در این دو دسته، چندین مورد استفاده خاص وجود دارد که نشان می‌دهد ابزارهای AIOps چقدر می‌توانند به شرکت‌ها کمک کنند.
یکی از بهترین موارد استفاده برای ابزارهای AIOps، امنیت سایبری است، جایی که سیستم‌های هشدار هوشمند می‌توانند فرآیند شناسایی و رسیدگی به فعالیت‌های غیرعادی را ساده‌تر کنند. شیوه‌های سنتی مدیریت هشدار را می‌توان به سه مرحله تقسیم کرد: تیم‌های فناوری اطلاعات یک مشکل را پیدا می‌کنند، راه‌حل را اولویت‌بندی می‌کنند و ابزارهای مناسب را برای رفع مشکل یکپارچه می‌کنند. در حالی که اینها اغلب به خودی خود مراحل ساده ای هستند، اما می توانند برای کارگران بسیار وقت گیر باشند و در نتیجه منابع ارزشمند فناوری اطلاعات را که گران هستند تخلیه کنند. AIOps با خودکار کردن این وظایف، هشدارهای هوشمندی را ارائه می دهد، به این معنی که انسان ها دیگر مجبور نیستند با اکثر هشدارها سر و کار داشته باشند. و از آنجایی که ماهیت مدیریت هشدار به زمان حساس است، اتوماسیون می‌تواند شناسایی و تجزیه و تحلیل سریع‌تر تهدید را فراهم کند.
AIOps به منابع امنیتی محدود نمی شود، بلکه می تواند ذخیره سازی و مدیریت شبکه را هم برای عملیات اصلی و هم برای عملیات پیشرفته بهینه کند. استفاده از هوش مصنوعی در عملیات ذخیره سازی سازمانی، کارهای ساده ای مانند کالیبراسیون خودکار دیسک را بهبود بخشیده است. علاوه بر این، تجزیه و تحلیل هوش مصنوعی پیش‌بینی‌کننده می‌تواند در صورت لزوم ظرفیت ذخیره‌سازی جدیدی را تنظیم یا اضافه کند، بنابراین تیم‌های فناوری اطلاعات زمانی که درایوهای آنها به حداکثر ظرفیت نزدیک می‌شود نیازی به نظارت بر هشدارها نداشته باشند.
قطع و اختلال در زیرساخت‌های شبکه سازمانی برای یافتن و رفع آن بسیار دشوار است – AIOps می‌تواند ناهنجاری‌ها را در گزارش‌های زیرساخت داده پیدا کند، منبع آنها را از طریق الگوریتم‌های پیشرفته یادگیری ماشین مشخص کند، و به تیم‌های فناوری اطلاعات کمک کند تا تجزیه و تحلیل ریشه‌ای سریع‌تر و مؤثرتر انجام دهند.
بازار AIOps در حال رشد است
بازار پلتفرم AIOps در حال حاضر 2.55 میلیارد دلار ارزش دارد و انتظار می رود تا سال 2023 با نرخ رشد مرکب سالانه (CAGR) 34.0 درصد به 11.02 میلیارد دلار برسد. گارتنر پیش‌بینی می‌کند که تا سال ۲۰۲۲، بیش از ۷۵ درصد از سازمان‌ها از شبکه‌های عصبی عمیق – که توسط هوش مصنوعی پشتیبانی می‌شوند – در تصمیمات تجاری خود استفاده خواهند کرد.
این پیش‌بینی‌ها تعجب‌آور نیستند زیرا در حال حاضر مزایای ملموس بسیاری از استفاده از AIOps وجود دارد – سه مورد از مهمترین آنها عبارتند از: افزایش بهره‌وری ناشی از خودکارسازی وظایف تکراری، افزایش فرآیند اصلاح از طریق تجزیه و تحلیل علت ریشه‌ای، و عملکرد کلی بهتر زیرساخت. رهبران فناوری اطلاعات گزارش می دهند که ابزارهای AIOps به لطف این خدمات، میانگین زمان حل و فصل حوادث را تا 50 درصد بهبود می بخشد.
تیم های فناوری اطلاعات برای پیاده سازی AIOps نیاز به پشتیبانی دارند
در حالی که چیزهای زیادی برای به دست آوردن وجود دارد، نگرانی قانونی در مورد اعتبار و توانایی فنی برای اجرای موفقیت آمیز AIOps در یک محیط فناوری اطلاعات پویا نیز وجود دارد. گزارش OpsRamp نشان داد که 67٪ از رهبران فناوری اطلاعات در مورد دقت داده ها و 64٪ نگران کمبود استعداد هستند. به طور خلاصه، کسب و کارها هنوز آماده استفاده از همه مزایا نیستند.
در این زمان نمی توان به تصمیمات و توصیه های تولید شده توسط ابزارهای AIOps کاملاً اعتماد کرد و حتی در صورت امکان، شرکت ها باید قدرت و قابلیت های تیم های فناوری اطلاعات خود را برای مدیریت صحیح آنها در نظر بگیرند. مهندسان برای پشتیبانی از استقرار AIOps کاملاً کاربردی، باید در یادگیری ماشین – به ویژه تجزیه و تحلیل حوادث – تخصص کسب کنند. در حالی که بسیاری از کارگران برای پیاده‌سازی هوش مصنوعی در موارد استفاده سنتی مانند پشتیبانی مشتری آموزش دیده‌اند، مدیریت زیرساخت نیاز به پیکربندی پیچیده‌تری دارد—متخصصان فناوری اطلاعات باید متخصصان بین رشته‌ای باشند که قادر به توضیح تأثیرات فنی و تجاری یک مشکل خاص باشند.
بنابراین، AIOps از تیم‌های فناوری اطلاعات می‌خواهد که به همان اندازه روی ابزارها سرمایه‌گذاری کنند. متأسفانه 53 درصد از مشاغل بین 6 تا 12 ماه طول می کشد تا متخصصان علم داده و تجزیه و تحلیل را استخدام کنند. اگر تیم به اندازه کافی بزرگ ندارید تا AIOps را با موفقیت بپذیرید، عاقلانه است که یک ارائه دهنده خدمات مدیریت شده سطح بالا مانند فناوری های کلید در دست (TTI) را استخدام کنید.
TTI سه دهه تجربه دارد که به کسب و کارها کمک می کند تا فناوری ها و راه حل های کلاس سازمانی را پیاده سازی کنند. با طیف گسترده ای از خدمات مدیریت شده ارائه شده، می توانیم به شرکت ها کمک کنیم شکاف مهارتی مورد نیاز برای پیاده سازی و مدیریت AIOps را پر کنند. ممکن است شرکت‌ها کاملاً برای AIOps آماده نباشند، اما اگر بخواهند آب‌ها را آزمایش کنند، اکنون بیش از هر زمان دیگری به کمک فناوری اطلاعات نیاز دارند و هیچ جایی بهتر از شریک با کیفیتی مانند TTI برای شروع وجود ندارد.
