هوش مصنوعی برای عملیات فناوری اطلاعات (AIOps) چیست؟

هوش مصنوعی برای عملیات فناوری اطلاعات (AIOps) فرآیندی است که در آن از تکنیک‌های هوش مصنوعی (AI) برای نگهداری زیرساخت‌های فناوری اطلاعات استفاده می‌شود. شما وظایف عملیاتی حیاتی مانند نظارت بر عملکرد، زمان‌بندی بارهای کاری و پشتیبان‌گیری داده‌ها را به‌صورت خودکار انجام می‌دهید. فناوری‌های AIOps از یادگیری ماشین (ML)، پردازش زبان طبیعی (NLP) و دیگر متدولوژی‌های پیشرفته هوش مصنوعی برای بهبود کارایی عملیاتی فناوری اطلاعات استفاده می‌کنند. این تکنولوژی‌ها با جمع‌آوری و تحلیل داده‌ها از منابع مختلف، بینش‌های پیشگیرانه، شخصی‌سازی‌شده و در زمان واقعی را به عملیات IT ارائه می‌دهند.

چرا AIOps اهمیت دارد؟

زمانی که سازمان شما خدمات عملیاتی و زیرساخت‌های IT خود را مدرن می‌کند، با تجزیه و تحلیل و استفاده از حجم‌های فزاینده داده‌ها، از مزایای زیادی بهره‌مند می‌شوید. در ادامه، چندین مزیت کلیدی تجاری استفاده از یک پلتفرم AIOps را معرفی می‌کنیم.

کاهش هزینه‌های عملیاتی

AIOps به سازمان شما این امکان را می‌دهد که از داده‌های کلان بینش‌های قابل اقدام استخراج کند و در عین حال تیمی کوچک از کارشناسان داده را حفظ کند. با استفاده از راه‌حل‌های AIOps، کارشناسان داده به تیم‌های IT کمک می‌کنند تا مسائل عملیاتی را با دقت حل کرده و از بروز خطاهای پرهزینه جلوگیری کنند.

علاوه بر این، AIOps به تیم‌های عملیات IT اجازه می‌دهد تا زمان بیشتری را به وظایف حیاتی اختصاص دهند و از انجام کارهای تکراری و عمومی خودداری کنند. این امر به سازمان شما کمک می‌کند تا هزینه‌ها را در شرایط زیرساخت‌های IT پیچیده‌تر مدیریت کند و در عین حال به تقاضاهای مشتریان پاسخ دهد.

کاهش زمان حل مشکلات

AIOps قابلیت‌های همبستگی رویداد را فراهم می‌کند. این فناوری داده‌های زمان واقعی را تحلیل کرده و الگوهایی را شناسایی می‌کند که ممکن است به ناهنجاری‌های سیستم اشاره کنند. با استفاده از آنالیز پیشرفته، تیم‌های عملیاتی شما می‌توانند تجزیه و تحلیل ریشه‌ای مؤثر انجام دهند و مشکلات سیستم را به‌سرعت حل کنند. این امر حداکثر زمان در دسترس بودن خدمات را تضمین می‌کند.

در عین حال، الگوریتم‌های ML نویز را از منابع داده جدا می‌کنند، بنابراین مهندسان IT شما می‌توانند بر روی رویدادهای مهم تمرکز کنند.

امکان مدیریت خدمات پیش‌بینی‌شده

با AIOps، سازمان شما می‌تواند با تحلیل داده‌های تاریخی با استفاده از فناوری‌های ML، مسائل آینده را پیش‌بینی و کاهش دهد. مدل‌های ML حجم‌های بالای داده را تحلیل کرده و الگوهایی را شناسایی می‌کنند که از دید انسان‌ها پنهان مانده است. به‌جای واکنش به مشکلات، تیم شما می‌تواند از آنالیز پیش‌بینی‌شده و پردازش داده‌های زمان واقعی برای کاهش اختلالات در خدمات حیاتی استفاده کند.

بهینه‌سازی عملیات IT

در یک ساختار سنتی، دپارتمان‌های IT باید با منابع داده‌ای مختلف کار کنند. این امر موجب کُندی فرآیندهای عملیاتی کسب و کار و احتمال بروز خطاهای انسانی می‌شود.

AIOps یک چارچوب مشترک برای جمع‌آوری اطلاعات از منابع داده مختلف فراهم می‌کند. با AIOps، تیم‌های IT شما می‌توانند بدون نیاز به مداخله انسانی، همکاری کرده و جریان‌های کاری را هماهنگ کنند که این امر به افزایش بهره‌وری منجر می‌شود.

بهبود تجربه مشتری

ابزارهای AIOps می‌توانند حجم زیادی از اطلاعات را از چت‌ها، ایمیل‌ها و سایر کانال‌ها تحلیل کنند. برخی شرکت‌ها از پلتفرم‌های AIOps برای تحلیل رفتار مشتریان و بهبود خدمات استفاده می‌کنند.

علاوه بر این، AIOps از بروز اختلالات پرهزینه در خدمات که بر مشتریان تأثیر می‌گذارد، جلوگیری می‌کند. سازمان شما می‌تواند با اطمینان از در دسترس بودن خدمات و اجرای سیاست‌های مؤثر مدیریت حادثه، تجربه دیجیتال بهینه‌ای را برای مشتریان خود فراهم کند.

پشتیبانی از مهاجرت به فضای ابری

AIOps رویکردی یکپارچه برای مدیریت زیرساخت‌های ابری عمومی، خصوصی یا ترکیبی ارائه می‌دهد. سازمان شما می‌تواند بارهای کاری را از ساختارهای سنتی به زیرساخت ابری منتقل کند بدون اینکه نگران حرکات پیچیده داده‌ها در شبکه باشد. این امر قابلیت مشاهده را بهبود می‌بخشد، بنابراین تیم‌های IT شما می‌توانند به‌راحتی داده‌ها را در میان ذخیره‌سازی‌ها، شبکه‌ها و برنامه‌های مختلف مدیریت کنند.

موارد کاربرد AIOps چیست؟

AIOps ترکیبی از یادگیری ماشین، داده‌های کلان و آنالیز است. این فناوری به تیم‌های IT و عملیاتی شما کمک می‌کند تا از ابتکارات تحول دیجیتال پشتیبانی کنند.

نظارت بر عملکرد برنامه (APM)

برنامه‌های مدرن از فناوری‌های نرم‌افزاری پیچیده برای اجرا و مقیاس‌پذیری در محیط ابری استفاده می‌کنند. جمع‌آوری معیارها با روش‌های سنتی از سناریوهای مدرن – مانند تبادل داده‌ها بین اجزای مختلف مانند میکروسرویس‌ها، API‌ها و ذخیره‌سازی‌های داده – چالش‌برانگیز است.

در عوض، تیم‌های نرم‌افزاری از AI برای نظارت بر عملکرد برنامه استفاده می‌کنند تا معیارهای مرتبط را به‌صورت مقیاس‌پذیر جمع‌آوری و گردآوری کنند.

تحلیل ریشه‌ای

فناوری‌های AI/ML در کمک به تعیین ریشه‌ مشکل یک حادثه کارآمد هستند. آن‌ها به‌سرعت داده‌های کلان را پردازش کرده و بین چندین علت احتمالی همبستگی برقرار می‌کنند. با پذیرش AIOps، سازمان شما می‌تواند فراتر از علائم یا هشدارها به علل واقعی که بر عملکرد سیستم تأثیر می‌گذارند، بپردازد.

شناسایی ناهنجاری‌ها

ناهنجاری‌ها، داده‌های خارج از استاندارد توزیع داده‌های نظارت شده هستند. آن‌ها معمولاً نشان‌دهنده رفتارهای غیرعادی هستند که بر عملیات سیستم تأثیر می‌گذارند. AIOps ارزیابی زمان واقعی و قابلیت‌های پیش‌بینی را برای شناسایی سریع انحرافات داده و تسریع اقدامات اصلاحی فراهم می‌کند.

با AIOps، تیم‌های IT شما وابستگی به هشدارهای سیستم را هنگام مدیریت حوادث کاهش می‌دهند. این فناوری همچنین به تیم‌های IT شما اجازه می‌دهد تا سیاست‌های مبتنی بر قوانین را تنظیم کنند که اقدامات اصلاحی را به‌صورت خودکار انجام می‌دهند.

خودکارسازی و بهینه‌سازی کلاود

راه‌حل‌های AIOps از تحول فضای ابری پشتیبانی می‌کنند و شفافیت، قابلیت مشاهده و خودکارسازی برای بارهای کاری فراهم می‌کنند. استقرار و مدیریت برنامه‌های کلاود نیاز به انعطاف‌پذیری و چابکی بیشتری در مدیریت وابستگی‌ها دارد. سازمان‌ها از راه‌حل‌های AIOps برای تأمین و مقیاس‌بندی منابع محاسباتی به‌هنگام نیاز استفاده می‌کنند.

به عنوان مثال، می‌توانید از ابزارهای نظارتی AIOps برای محاسبه استفاده از فضای ابری و افزایش ظرفیت‌ها به‌منظور پشتیبانی از رشد ترافیک استفاده کنید.

پشتیبانی از توسعه برنامه

تیم‌های DevOps از ابزارهای AIOps برای بهبود کیفیت کد استفاده می‌کنند. آن‌ها می‌توانند بازبینی کد را به‌صورت خودکار انجام دهند، بهترین شیوه‌های برنامه‌نویسی را اعمال کنند و اشکالات را در مراحل اولیه توسعه شناسایی کنند. به‌جای واگذاری بررسی کیفیت به انتهای چرخه توسعه، ابزارهای AIOps بررسی کیفیت را به مراحل اولیه منتقل می‌کنند.

به عنوان مثال، Atlassian از Amazon CodeGuru برای کاهش زمان تحقیقات از روزها به ساعات یا دقایق هنگام بروز ناهنجاری‌ها در تولید استفاده می‌کند.

AIOps چگونه کار می‌کند؟

با AIOps، سازمان شما رویکردی پیشگیرانه‌تر برای حل مشکلات عملیاتی IT اتخاذ می‌کند. به‌جای تکیه بر هشدارهای متوالی سیستم، تیم‌های IT شما از یادگیری ماشین و آنالیز داده‌های کلان استفاده می‌کنند. این امر سیلوهای داده را از بین می‌برد، آگاهی موقعیتی را بهبود می‌بخشد و پاسخ‌های شخصی‌سازی‌شده به حوادث را به‌صورت خودکار انجام می‌دهد. با AIOps، سازمان شما بهتر می‌تواند سیاست‌های IT را برای پشتیبانی از تصمیمات تجاری اجرا کند. در ادامه، مراحل مرتبط با AIOps را بررسی می‌کنیم.

مشاهده

مرحله مشاهده به جمع‌آوری هوشمند داده‌ها از محیط IT شما اشاره دارد. AIOps قابلیت مشاهده را در میان دستگاه‌ها و منابع داده مختلف در شبکه سازمان شما بهبود می‌بخشد.

با استفاده از آنالیز داده‌های کلان و فناوری‌های ML، می‌توانید حجم عظیمی از اطلاعات را به‌صورت زمان واقعی جمع‌آوری، تجمیع و تحلیل کنید. یک تیم عملیات IT می‌تواند الگوها را شناسایی کرده و رویدادها را در داده‌های لاگ و عملکرد همبسته کند. به عنوان مثال، کسب‌وکارها از ابزارهای AI برای ردیابی مسیر درخواست در تعاملات API استفاده می‌کنند.

درگیر شدن

مرحله درگیر شدن شامل استفاده از کارشناسان انسانی برای حل مشکلات است. تیم‌های عملیاتی وابستگی‌های خود را به معیارها و هشدارهای سنتی IT کاهش می‌دهند. آن‌ها از آنالیزهای AIOps برای هماهنگی بارهای کاری IT در محیط‌های چند ابری استفاده می‌کنند. تیم‌های IT و عملیاتی اطلاعات را با یک داشبورد مشترک به اشتراک می‌گذارند تا تلاش‌ها در تشخیص و ارزیابی تسهیل شود.

این سیستم همچنین هشدارهای شخصی‌سازی‌شده و زمان واقعی را به تیم‌های مناسب ارائه می‌دهد. این کار هم به‌صورت پیشگیرانه و هم در صورت بروز حوادث انجام می‌شود.

عمل

مرحله عمل به این اشاره دارد که چگونه فناوری‌های AIOps اقداماتی برای بهبود و نگهداری زیرساخت‌های IT انجام می‌دهند. هدف نهایی AIOps خودکارسازی فرآیندهای عملیاتی و متمرکز کردن منابع تیم‌ها بر روی وظایف حیاتی است.

تیم‌های IT می‌توانند پاسخ‌های خودکار را بر اساس آنالیزهایی که الگوریتم‌های ML تولید می‌کنند، ایجاد کنند. آن‌ها می‌توانند سیستم‌های هوشمندتری را مستقر کنند که از رویدادهای تاریخی یاد می‌گیرند و با استفاده از اسکریپت‌های خودکار، از بروز مشکلات مشابه جلوگیری می‌کنند. به عنوان مثال، توسعه‌دهندگان شما می‌توانند از AI برای بررسی خودکار کدها و تأیید حل مشکلات قبل از انتشار به‌روزرسانی‌های نرم‌افزاری برای مشتریان آسیب‌دیده استفاده کنند.

انواع AIOps چیست؟

AIOps امکانات جدیدی را برای سازمان شما فراهم می‌کند تا عملیات را بهینه‌سازی کرده و هزینه‌ها را کاهش دهد. با این حال، دو نوع راه‌حل AIOps وجود دارد که به نیازهای مختلف پاسخ می‌دهند.

AIOps متمرکز بر دامنه، ابزارهای مبتنی بر AI هستند که برای عملکرد در یک دامنه خاص طراحی شده‌اند. به عنوان مثال، تیم‌های عملیاتی از پلتفرم‌های AIOps متمرکز بر دامنه برای نظارت بر عملکرد شبکه، برنامه و محاسبات ابری استفاده می‌کنند.

AIOps بدون دامنه، راه‌حل‌هایی هستند که تیم‌های IT می‌توانند از آن‌ها برای مقیاس‌بندی آنالیز پیش‌بینی و خودکارسازی AI در مرزهای شبکه و سازمانی استفاده کنند. این پلتفرم‌ها داده‌های رویداد تولید شده از منابع مختلف را جمع‌آوری کرده و آن‌ها را همبسته می‌کنند تا بینش‌های تجاری ارزشمندی فراهم کنند.

تفاوت AIOps با دیگر اصطلاحات مرتبط چیست؟

AIOps یک مفهوم نسبتاً جدید است که استفاده از یادگیری ماشین و پردازش داده‌های کلان را برای بهبود عملیات IT ترویج می‌دهد. در ادامه، این مفهوم را با چندین اصطلاح مرتبط مقایسه می‌کنیم.

AIOps درمقابل DevOps

DevOps یک عمل نرم‌افزاری است که شکاف بین توسعه و جریان‌های کاری پشتیبانی را پر می‌کند. این رویکرد به سازمان‌ها کمک می‌کند تا تغییرات را اعمال کرده و به سرعت به نگرانی‌های کاربران پاسخ دهند و اطلاعات را بین تیم‌های نرم‌افزاری و عملیاتی به اشتراک بگذارند.
از سوی دیگر، AIOps رویکردی برای استفاده از فناوری‌های AI به‌منظور پشتیبانی از فرآیندهای موجود IT است. تیم‌های DevOps از ابزارهای AIOps برای ارزیابی کیفیت کد و کاهش زمان تحویل نرم‌افزار به‌طور مداوم استفاده می‌کنند.

AIOps درمقابل MLOps

MLOps یک چارچوب است که به تیم‌های نرم‌افزاری کمک می‌کند تا مدل‌های ML را در محصولات دیجیتال ادغام کنند. این فرآیند شامل انتخاب مدل و آماده‌سازی داده‌ها است. این شامل فرآیندی است که در آن شما مدل ML را آموزش، ارزیابی و در محیط تولید مستقر می‌کنید.
در عوض، AIOps کاربرد راه‌حل‌های ML برای تولید بینش‌های قابل اقدام و بهبود کارایی فرآیند سیستم‌های جدید و موجود IT است.

AIOps درمقابل SRE

مهندسی قابلیت اطمینان سایت (SRE) رویکردی است که تیم‌های مهندسی می‌توانند از آن برای خودکارسازی عملیات سیستم و انجام بررسی‌ها با ابزارهای نرم‌افزاری استفاده کنند. به‌جای تکیه بر رویکردهای دستی، تیم‌های SRE قابلیت اطمینان نرم‌افزار و تجربه مشتری را با شناسایی و حل خودکار مشکلات بهبود می‌بخشند.
AIOps اهداف مشترکی با SRE دارد. این فناوری از داده‌های کلان عملیات تجاری و بینش‌های پیش‌بینی‌شده مبتنی بر ML برای کمک به مهندسان قابلیت اطمینان سایت در کاهش زمان حل حوادث استفاده می‌کند.

AIOps در مقابل DataOps

DataOps یک ابتکار است که به سازمان‌ها اجازه می‌دهد تا استفاده از داده‌ها را برای برنامه‌های هوش تجاری بهینه‌سازی کنند. این شامل راه‌اندازی پایپ‌لاین‌های داده است که مهندسان داده می‌توانند از آن‌ها برای جمع‌آوری، تبدیل و انتقال داده‌ها از دامنه‌های مختلف برای پشتیبانی از عملیات تجاری استفاده کنند.
در عوض، AIOps یک عمل پیچیده‌تر است. این فناوری از اطلاعاتی که DataOps فراهم می‌کند برای شناسایی، تحلیل و حل حوادث استفاده می‌کند.