[ad_1]
Trí tuệ nhân tạo và máy học có thể giảm số lượng cảnh báo sai liên quan đến nhân viên vận hành, tăng tốc độ khắc phục sự cố, đồng thời giúp các nhà phát triển và kiến trúc sư hiểu và quản lý một môi trường CNTT dựa trên đám mây đang thay đổi nhanh chóng.
Tuy nhiên, các CIO không nên mong đợi điều mà một số khách hàng gọi là “phép thuật”, chẳng hạn như tự động dự đoán và khắc phục mọi sự cố CNTT có thể tưởng tượng được hoặc chấp nhận và phân tích nhật ký hoặc sự kiện hơi mà không cần làm sạch hoặc chuẩn hóa dữ liệu.
AIops sử dụng trí tuệ nhân tạo để quản lý, tối ưu hóa và bảo mật hệ thống CNTT nhanh hơn, hiệu quả hơn so với các quy trình thủ công. Theo nhà nghiên cứu thị trường Gartner, thị trường AIops là Từ 900 triệu đến 1,5 tỷ đô la vào năm 2020 Nó có tốc độ tăng trưởng kép hàng năm khoảng 15% từ năm 2020 đến năm 2025. Cùng với nền tảng AIops độc lập, nhiều công cụ quan sát, quản lý và giám sát CNTT đã được tích hợp với nền tảng AIops hoặc thêm khả năng AI vào các sản phẩm của họ.
Theo khách hàng và nhà phân tích, AIops nhanh chóng quét một lượng lớn dữ liệu từ hàng trăm hoặc hàng nghìn nguồn để lọc ra các cảnh báo quan trọng nhất hoặc xác định các xu hướng cơ bản, cũng như nhanh chóng phát hiện các yếu tố mới như giao diện lập trình ứng dụng (API) phù hợp. Sean Mack, CIO và CISO tại Wiley, một nhà lãnh đạo toàn cầu về nghiên cứu và giáo dục, cho biết kết nối các ứng dụng mà “trí thông minh của con người không còn có thể xử lý được nữa”. Ông nói rằng nó lý tưởng để cung cấp cái nhìn sâu sắc về các vấn đề CNTT, nơi “sự phức tạp của các hệ thống và dịch vụ tăng lên theo cấp số nhân”. Các phần tử được ảo hóa là “có thể có hoặc có thể không trong một giây”.
Tuy nhiên, nỗ lực của AIops có thể thất bại nếu doanh nghiệp không hiểu rõ những hạn chế của chúng.
AIops vượt trội ở đâu
nhận dạng mẫu. Một cách sử dụng phổ biến và thành công của AIops là giảm “nhiễu” của các cảnh báo không lặp lại các cảnh báo khác, phản ánh những thay đổi phổ biến trong cơ sở hạ tầng CNTT hoặc ảnh hưởng đến các quy trình kinh doanh quan trọng.
Phân tích thông minh dữ liệu hoạt động có thể xác định các mô hình phổ biến khi người dùng đăng nhập, chẳng hạn như lưu lượng truy cập tăng đột biến vào sáng sớm hoặc trong thời gian đóng tài chính hàng quý, để hiểu được mô hình nào là bình thường và mô hình nào có thể chỉ ra vấn đề, Stephen Elliot, Phó Chủ tịch Tập đoàn cho biết điều này. . Nhà nghiên cứu thị trường IDC. Nó cũng xác định các sự cố lặp lại, chẳng hạn như máy chủ quá tải, do đó, nhân viên vận hành có thể áp dụng các bản sửa lỗi trước khi sự cố ảnh hưởng đến người dùng. Ông nói, bằng cách so sánh nhiều cảnh báo với một vấn đề gốc duy nhất, nó có thể giảm bớt gánh nặng cho nhân viên vận hành và đẩy nhanh quá trình phân tích nguyên nhân gốc rễ của vấn đề.
“lúc bắt đầu [its] Hành trình AIops “Sử dụng Nền tảng khả năng quan sát của Relic mới, nhà bán lẻ dược phẩm AmerisourceBergen cắt giảm 2/3 cảnh báo không có hành động, cho phép các kỹ sư tập trung vào các vấn đề quan trọng, ưu tiên sự cố tốt hơn và cải thiện nguyên nhân gốc rễ. Tăng tốc phân tích và tăng tính khả dụng của ứng dụng. Paul Stuart, Phó chủ tịch CNTT. Hoạt động Tại Wiley, nhân viên của Mack đã giảm hơn 50% số lần dương tính giả bằng cách sử dụng tính năng AIops của Dynatrace Khi các vấn đề phát sinh, Wiley giải quyết trung bình Họ đã cắt giảm thời gian hơn 37%, mà Mack gọi là “một cải tiến lớn”, tất cả Ông nói, điều này giúp nhóm của ông dành nhiều thời gian hơn để cải thiện trải nghiệm của khách hàng và cung cấp các dịch vụ mới sáng tạo.
Giám sát và theo dõi. AIops cũng cho phép nhân viên vận hành theo dõi những thay đổi trong môi trường CNTT, giám sát hiệu suất và quản lý hiệu quả chi phí trong môi trường lớn. Stuart cho biết: “Chúng tôi đang thực hiện một vụ mua lại lớn ngay bây giờ.
Nhà cung cấp bãi đậu xe sân bay Park ‘N Fly sử dụng nền tảng Dynatrace AIops để xây dựng cơ sở hạ tầng CNTT của riêng mình, cũng như các API cung cấp thông tin từ đối tác, chẳng hạn như cho phép khách hàng theo dõi vị trí của xe đưa đón và mua bảo dưỡng xe giám sát. Ken Schirrmacher, Giám đốc cấp cao về CNTT cho biết. Dynatrace cũng tự động phát hiện các thành phần mới trong đám mây, chẳng hạn như máy chủ do Park ‘N Fly lưu trữ và “phân tích dữ liệu nào đang được truy cập và hành vi giống như các ứng dụng khác gửi dữ liệu đó” để theo dõi cách các thành phần CNTT được cấu trúc để tạo cấu trúc liên kết web . Ông nói, củng cố cơ sở hạ tầng.
Mack nói, một công dụng của AIops tại Wiley là quản lý và quan sát nhật ký sự kiện, cũng như hiểu lý do đằng sau tính khả dụng và độ tin cậy của hệ thống. Ông nói: “Giám sát bây giờ là bắt buộc. Điều anh ấy cần là “khả năng quan sát, khả năng đặt câu hỏi và nhận câu trả lời. Việc giám sát có thể hiển thị độ trễ (của hệ thống) mỗi giây, nhưng câu hỏi tôi muốn hỏi là ‘Tại sao lại có sự cố với một người dùng của Timbooktu?’ ”
Xác định nguyên nhân gốc rễ. AIops cũng hữu ích để tăng tốc độ phân tích nguyên nhân gốc rễ của các vấn đề và hỏi “Lớp nào của bản đồ dịch vụ (sự cố) tồn tại – trình duyệt, cơ sở dữ liệu, mã (hoặc) các sự cố mạng tại chỗ?” Theo Elliott, Wiley tương quan dữ liệu ở mọi lớp của ngăn xếp ứng dụng, bao gồm cơ sở dữ liệu và hiệu suất ứng dụng, cách người dùng trải nghiệm các ứng dụng và dịch vụ đó, đồng thời sử dụng Dynatrace và các công cụ khác để ước tính thời gian trung bình cần để khắc phục sự cố. Giảm 40%: Ông nói: “Điều này có nghĩa là một sự cải thiện hiệu suất đáng kể cho khách hàng của chúng tôi.
Một số khách hàng đã cảnh báo rằng AIops sẽ yêu cầu cấu hình và thường sẽ không tiết kiệm chi phí trong ngắn hạn. “Bạn sẽ không thấy bất kỳ khoản tiết kiệm trả trước nào”, Schirrmacher nói trong giai đoạn triển khai. “Lợi ích sẽ giảm đi rất nhiều khi cần ít nhân viên hơn để quản lý và vận hành tối ưu trong môi trường ngày càng phát triển và không còn cần xếp lịch cho nhân viên cập nhật vào đêm khuya, giải quyết tình trạng mất điện hay lên lịch cập nhật vào các ngày lễ.
Nơi thiếu AIops
Xử lý sự không hoàn hảo của dữ liệu. Càng nhiều dữ liệu và dữ liệu chất lượng cao, các thuật toán học máy tốt hơn có thể hiểu và phân tích hoạt động của cơ sở hạ tầng CNTT phức tạp. Việc thiếu dữ liệu hoặc hạn chế về dữ liệu mà nền tảng AIops có thể sử dụng, có thể hạn chế hiệu quả của AIops, khiến việc quản lý dữ liệu thích hợp trở thành yếu tố quan trọng để AIops thành công.
Vilius Elikas, Giám đốc độ tin cậy và khả năng quan sát của dịch vụ tại Ngân hàng Danske, cho biết: “Những nỗ lực ban đầu của AIops đã bị cản trở do các nhà cung cấp không thực hiện đúng lời hứa của họ về việc chấp nhận dữ liệu ‘bẩn’ của chúng tôi và sử dụng nó để xác định các bất thường và vấn đề trong CNTT của họ cơ sở hạ tầng. Nó là như vậy, ”ông nói. Danske Bank “nhận thấy tiềm năng cao” bằng cách sử dụng nền tảng khả năng quan sát StackState để tự động tổng hợp, tương quan và gắn thẻ dữ liệu để hệ thống của chúng tôi biết thành phần cơ sở hạ tầng nào hỗ trợ ứng dụng và dịch vụ nào, Danske Bank cho biết. Điều này giúp các ngân hàng “học những điều cơ bản ngay trước khi họ tiếp cận với sự kỳ diệu của học máy”.
Notified, cung cấp thông tin liên lạc và lưu trữ cho các sự kiện và liên lạc của công ty sử dụng cơ sở hạ tầng dựa trên đám mây, đang chạy bằng chứng khái niệm AIops đầu tiên sử dụng các khả năng AIops từ Splunk và New Relic, CTO Thomas Squeo cho biết. Ông cho biết AIops hữu ích để tăng tốc độ phân tích nguyên nhân gốc rễ và tổng hợp sự kiện, nhưng Notified vẫn đang tổng hợp dữ liệu hiệu suất lịch sử cần thiết để dự đoán lượng tài nguyên đám mây sẽ cần thiết cho các sự kiện lớn như hội nghị IR.
Đối với AmerisourceBergen, điều quan trọng là phải củng cố dữ liệu hoạt động thiết yếu cho cơ sở hạ tầng của mình. Stuart nói: “Một trong những trở ngại lớn nhất của chúng tôi là có một môi trường bị cô lập, xem xét tập hợp các công cụ và khu vực được hỗ trợ hơn là toàn cảnh”. “Giờ đây, tất cả dữ liệu đều được đặt ở vị trí trung tâm, công cụ AIops có thể tương quan các cảnh báo từ nhiều nguồn, cho phép các thành viên nhóm AmerisourceBergen nhanh chóng tập trung vào các vấn đề chính. Bằng cách liên kết tất cả dữ liệu vào một vị trí duy nhất, các mẫu là dấu hiệu cảnh báo sớm về vấn đề sản xuất bia có thể xác định.”
Khắc phục tự động. Khắc phục hoàn toàn tự động về bảo mật, hiệu suất hoặc các vấn đề khác là một lĩnh vực khác mà AIop có thể không đạt được lời hứa của nhà cung cấp. Gregory Murray, Giám đốc Nghiên cứu Cấp cao, Gartner Inc. cho biết, “AIops bị phân phối quá thấp khi khách hàng muốn có một ‘chiếc hộp ma thuật’, nơi họ có thể ngay lập tức và liên tục tìm ra các vấn đề và đề xuất các giải pháp lý tưởng.”
Ông nói, một số rủi ro, chẳng hạn như việc khai thác các lỗ hổng bảo mật chưa từng biết trước đây, rất khó hoặc không thể dự đoán được. “Hệ thống AI cũng không thể đánh giá mọi kết hợp thay đổi đối với cơ sở hạ tầng CNTT và dự đoán tác động của những thay đổi này một cách đáng tin cậy”.
Elliott nói, “Một số tổ chức CNTT đang bắt đầu loại bỏ các phương pháp khắc phục sự cố tự động, tiện lợi từng chút một. Để tránh làm chậm hiệu suất khi tải giao dịch hoặc yêu cầu tăng đột biến”, Elliott nói. Trong các trường hợp khác, các dịch vụ có thể được tự động di chuyển đến Vùng AWS khác hoặc đến một nhóm tài nguyên khác.
Squeo cho biết Notified hiện chỉ thực hiện việc khắc phục tự động từ 20 đến 25% danh mục ứng dụng của mình.
thay đổi văn hóa trong tương lai
Đối với một số người, AIops là một kỷ luật độc lập chứ không phải là một hoặc nhiều công cụ cho các quy trình kinh doanh và CNTT nhanh. IDC gọi đây là “phân tích hoạt động CNTT” và Notified “không sử dụng thuật ngữ AIops”, Squeo nói. “Chúng tôi sử dụng thuật ngữ ‘devsecops’, giả định sự tồn tại của các phương pháp giám sát, thông báo và sự kiện tốt và tận dụng AIop như một phần của sự hợp tác tổng thể giữa phát triển, vận hành và bảo mật.”
Tại Wiley, AIops là một phần của một động thái rộng lớn hơn nhằm đặt nhiều trách nhiệm hơn cho các nhóm phát triển ứng dụng và chất lượng dịch vụ. Mack nói: “Chúng tôi áp dụng phương pháp DevOps để đạt được độ tin cậy và quản lý. “Cuối cùng, trách nhiệm (cùng nhau) là của nhóm để xây dựng hệ thống.” Chúng có tác động lớn nhất đến cách thức chúng hoạt động trong sản xuất.
Stuart dự đoán rằng AIops cuối cùng sẽ tạo điều kiện cho “sự thay đổi văn hóa giữa các nhóm nơi tự động hóa là trọng tâm” thay vì phản ứng theo cách thủ công khi có vấn đề. “Khi chúng tôi trưởng thành, chúng tôi sẽ tập trung vào việc xem xét môi trường từ góc độ dịch vụ kết hợp các thành phần ứng dụng và cơ sở hạ tầng với các động lực kinh doanh”.
[ad_2]
Nguồn:CIO
