AIOps, сокращение от искусственного интеллекта для ИТ-операций, – это быстро развивающаяся область, которая сочетает искусственный интеллект и машинное обучение для автоматизации и оптимизации ИТ-операций.
ИТ-отдел фокусируется в первую очередь на ИТ-операциях, используя передовые методы машинного обучения для анализа исторических данных и информации в режиме реального времени, извлекая ценную оперативную информацию, которая поддерживает упреждающее принятие решений и оптимизацию ИТ-процессов. Некоторые методы, используемые в AIOps, включают контролируемое обучение, такое как регрессия и классификация; неконтролируемое обучение, такое как K-средние и иерархическая кластеризация; глубокое обучение, обучение с подкреплением и обработка естественного языка (NLP). AIOps может играть решающую роль в стратегиях управления данными организаций, которые обрабатывают значительные объемы данных, предоставляют услуги в режиме реального времени, соблюдают нормативные акты и сталкиваются с высокими требованиями к доступности и производительности.
Сегодня организации собирают данные из многочисленных источников, таких как журналы приложений, системные показатели, взаимодействия пользователей и сетевой трафик. Объем и сложность генерируемых данных могут затруднить наблюдение за ИТ-инфраструктурой. Этот огромный объем данных также может быть непосильным, и его трудно эффективно обрабатывать и анализировать вручную. AIOps может обрабатывать и осмысливать эти данные в больших масштабах, автоматизируя задачи для эффективного управления и оптимизации ИТ-операций.
В этой статье вы узнаете о ключевых концепциях, практических примерах использования и преимуществах AIOps, а также о том, чем он отличается от DevOps.
Зачем вам нужен AIOps
AIOps собирает данные из различных источников, таких как системы мониторинга, журналы событий и службы поддержки, и в зависимости от поставленной задачи использует специальные алгоритмы для выявления закономерностей. Это позволяет организациям активно решать проблемы и предотвращать их до того, как они возникнут.
Анализ первопричин (RCA) – важнейший пример использования AIOps для управления инцидентами. AIOps дополняет процесс RCA за счет сопоставления различных наборов данных для определения основной причины. Это устраняет необходимость в ручном труде и сокращает время и количество ошибок, связанных с традиционными методами RCA. С помощью AIOps организации могут получить представление о первопричине инцидентов и эффективно распределять ресурсы по приоритетам, повышая надежность системы и операционную эффективность.
AIOps также очень полезен для прогностического анализа и обнаружения аномалий. Используя исторические данные и мониторинг в режиме реального времени, AIOps может предсказывать будущие события и выявлять потенциальные проблемы или сбои до того, как они произойдут. Это достигается за счет анализа данных в соответствии с установленными базовыми показателями, в частности, выявления отклонений, которые соответствуют сезонным тенденциям. Например, в электронной коммерции это может помочь отличить ожидаемые скачки цен в праздничные дни от реальных аномалий. Это позволяет организациям принимать упреждающие меры и улучшать процесс принятия решений.
Автоматизация – еще один важный вариант использования AIOps. Ит упрощает и автоматизирует различные этапы жизненного цикла управления инцидентами, уменьшая необходимость ручного вмешательства. AIOps может эффективно коррелировать, обнаруживать, направлять и разрешать инциденты, а также автоматизировать решение известных проблем на основе исторических данных.
Автоматизируя эти процессы, AIOps помогает ИТ-операторам более эффективно обрабатывать оповещения об инцидентах, что приводит к повышению производительности приложений и сокращению простоев.
Как AIOps улучшает ИТ-операции
AIOps дает ключевые преимущества, которые значительно повышают эффективность ИТ-операций.
Более эффективное использование ресурсов
AIOps позволяет организациям достигать оптимального использования ресурсов за счет предоставления расширенных аналитических данных и возможностей оптимизации. Традиционно ИТ-операции основывались на ручных процессах и статическом мониторинге на основе пороговых значений, что часто приводило либо к недоиспользованию, либо к чрезмерному предоставлению ресурсов. ИТ-операторы могут быть консервативны в распределении ресурсов и устанавливать пороговые значения на уровнях, гарантирующих, что ресурсы не будут перегружены, чтобы избежать потенциальных проблем с производительностью или простоев. Это предостережение может привести к недоиспользованию ресурсов.
Например, если загрузка ЦП сервера никогда не превышает установленного 50%-ного порога, это указывает на наличие свободных мощностей, которые можно было бы использовать для других задач. С другой стороны, если они установят порог использования памяти на уровне 80%, они могут выделить дополнительную память, чтобы гарантировать, что система никогда не достигнет этого порога. Хотя это предотвращает немедленную нехватку ресурсов, это может привести к увеличению затрат из-за ненужных покупок оборудования и более высокого энергопотребления.
AIOps трансформирует эту парадигму с помощью алгоритмов машинного обучения, которые анализируют огромные объемы исторических данных, выявляют закономерности и прогнозируют будущие потребности в ресурсах. Этот упреждающий подход позволяет ИТ-командам более эффективно динамически распределять ресурсы, обеспечивая оптимальную производительность при минимизации затрат и отходов.
Используя модели машинного обучения, такие как прогнозирование временных рядов и алгоритмы кластеризации, платформы AIOps могут анализировать исторические данные о показателях использования ресурсов, таких как процессор, память и хранилище. Например, AIOps может определять закономерности резких скачков ресурсов и прогнозировать предстоящие потребности на основе исторических закономерностей использования. Благодаря этим знаниям ИТ-команды могут принимать основанные на данных решения относительно масштабирования ресурсов, распределения рабочей нагрузки и оптимизации инфраструктуры, в конечном итоге добиваясь лучшего использования ресурсов.
Платформы AIOps могут автоматизировать процесс мониторинга и анализа показателей ресурсов, позволяя ИТ-командам сосредоточиться на стратегических инициативах, а не на ручном анализе данных.
Повышение эффективности и продуктивности
AIOps значительно повышает эффективность и продуктивность за счет автоматизации повторяющихся и рутинных задач, позволяя ИТ-специалистам сосредоточиться на более стратегических и сложных действиях. Когда механизм искусственного интеллекта предсказывает будущее событие, например, надвигающийся скачок сетевого трафика, команды могут заблаговременно выделять необходимые ресурсы для предотвращения этой проблемы, тем самым повышая эффективность работы. Вместо тушения пожаров команды могут использовать аналитические данные для обоснования своих решений и повышения производительности.
Платформы AIOps используют передовые методы, такие как анализ журналов, NLP и машинное обучение, для извлечения значимой информации из неструктурированных данных. Например, AIOps может автоматически классифицировать инциденты и расставлять приоритеты путем анализа записей журнала, связанных с ошибками приложения. Он также может предлагать возможные решения на основе данных о прошлых инцидентах, сокращая ручные усилия, необходимые для устранения неполадок. Благодаря этим механизмам платформы AIOps помогают повысить общую производительность при выполнении ИТ-операций.
Повышенная доступность и надежность
AIOps обеспечивает доступность и надежность ИТ-инфраструктуры за счет постоянного мониторинга производительности приложений, сетей и систем. Используя передовую аналитику и методы обнаружения аномалий, платформы AIOps проактивно выявляют потенциальные проблемы, угрозы безопасности или снижение производительности, позволяя ИТ-командам предпринимать упреждающие действия до того, как проблемы обострятся и повлияют на работу пользователей.
AIOps использует модели машинного обучения, включая неконтролируемые алгоритмы обнаружения аномалий, для анализа различных источников данных мониторинга в режиме реального времени. Например, отслеживая структуру сетевого трафика и сравнивая ее с историческими данными, AIOps может обнаруживать распределенные атаки типа “отказ в обслуживании” (DDoS), аномальные всплески трафика или неправильные конфигурации сети. ИТ-команды могут быстро реагировать, используя автоматизацию или внедряя меры безопасности для снижения потенциальных рисков и поддержания высокодоступной и надежной ИТ-инфраструктуры.
Хорошим советом для ИТ-команд было бы внедрить упреждающий мониторинг с использованием платформ AIOps для постоянного мониторинга критических показателей производительности и обнаружения аномалий или отклонений от нормального поведения. Настройка динамических оповещений и уведомлений на основе пороговых значений обеспечит оперативное реагирование на потенциальные инциденты и сведет к минимуму влияние на доступность услуг.
Улучшенное управление инцидентами
Управление инцидентами является важнейшим аспектом ИТ-операций, и AIOps может значительно улучшить этот процесс. Анализируя исторические данные об инцидентах, платформы AIOps предоставляют интеллектуальную информацию о повторяющихся моделях и тенденциях, позволяя ИТ-командам активно устранять основные проблемы и предотвращать будущие инциденты. Кроме того, AIOps автоматизирует сортировку, маршрутизацию и разрешение инцидентов, что приводит к более быстрому реагированию, повышению удовлетворенности клиентов и более эффективному разрешению инцидентов.
Платформы AIOps используют модели, такие как модели контролируемой классификации, для анализа данных об инцидентах и извлечения ценной информации. Изучая метаданные инцидентов, AIOps может выявлять общие черты между инцидентами, соотносить их с факторами окружающей среды и давать рекомендации по превентивным действиям. Кроме того, интеллектуальная маршрутизация инцидентов на основе характеристик инцидента и опыта команды гарантирует, что инциденты оперативно направляются в наиболее подходящие ресурсы для разрешения.
Использование платформ AIOps, которые предлагают интеллектуальные возможности управления инцидентами, включая автоматическую сортировку инцидентов и маршрутизацию на основе предопределенных правил или алгоритмов машинного обучения, может быть очень полезным. Это упрощает процесс разрешения инцидентов, сокращает ручные затраты и позволяет ИТ-командам более эффективно расставлять приоритеты и разрешать инциденты.
Различия между AIOps и DevOps
Хотя они могут показаться похожими, поскольку оба имеют дело с операционным аспектом компаний, DevOps (производный от объединения “разработка программного обеспечения” и “операции”) и AIOps различны, и их не следует путать как взаимозаменяемые термины.
DevOps – это комплексная платформа, включающая практики и инструменты, которые позволяют организациям эффективно предоставлять приложения и сервисы. Благодаря непрерывной интеграции и непрерывной доставке (CI/CD) DevOps обеспечивает автономную разработку, тестирование и выпуск программного обеспечения, сокращая время вывода на рынок при сохранении превосходного качества. ИТ способствует частому общению, автоматизированному тестированию и совместным рабочим процессам для оптимизации процессов разработки и развертывания программного обеспечения.
DevOps в первую очередь фокусируется на автоматизации и интеграции разработки программного обеспечения и ИТ-операций; AIOps использует передовые методы искусственного интеллекта и машинного обучения для оптимизации ИТ-операций.
Хотя это отдельные концепции, AIOps и DevOps служат взаимодополняющими подходами, которые в сочетании значительно улучшают процессы доставки программного обеспечения. DevOps с ее акцентом на совместную работу и автоматизацию между командами разработки и эксплуатации дополняется расширенной аналитикой AIOps и возможностями мониторинга в режиме реального времени. AIOps расширяет возможности DevOps за счет использования алгоритмов машинного обучения для анализа различных источников данных, включая системы мониторинга, журналы и события. Платформы AIOps обеспечивают глубокое понимание процесса поставки программного обеспечения, позволяя выявлять и решать проблемы на упреждение. Интегрируя AIOps в практику DevOps, команды получают постоянный мониторинг работоспособности и производительности своего конвейера, способствуя повышению общего качества и надежности выпускаемых программных продуктов.
Для иллюстрации рассмотрим сценарий, в котором команда DevOps управляет приложением на основе микросервисов. Несмотря на автоматизацию таких процессов, как сборка, тестирование и развертывание, в сложных средах могут возникать непредвиденные события, такие как внезапные всплески запросов пользователей или узкие места в ресурсах. AIOps решает эти проблемы путем мониторинга и анализа данных из нескольких источников, включая журналы приложений, показатели инфраструктуры и модели поведения пользователей. Используя машинное обучение, оно обнаруживает аномальное поведение, определяет причины снижения производительности и прогнозирует потенциальные проблемы до того, как они повлияют на конечных пользователей. Такой упреждающий подход позволяет команде DevOps оперативно устранять аномалии и оптимизировать производительность приложения.
В то время как DevOps концентрируется на оптимизации совместной работы и автоматизации между командами разработки и эксплуатации, AIOps дополняет эти усилия за счет анализа данных и предоставления полезной информации. Интегрируя AIOps в практику DevOps, организации могут добиться большей наглядности, эффективности и надежности в своих процессах поставки программного обеспечения.
Заключение
AIOps использует передовую аналитику и алгоритмы машинного обучения для автоматизации и улучшения различных аспектов ИТ-операций. ИТ-команды могут применять эти технологии для выявления потенциальных проблем и их устранения до того, как они повлияют на общую производительность системы.
DevOps и AIOps – это разные операционные практики. В то время как DevOps фокусируется на совместной работе и непрерывных поставках, AIOps расширяет эти практики, предоставляя ценную информацию и возможности автоматизации. В совокупности DevOps и AIOps образуют мощную комбинацию, позволяющую организациям достигать большей масштабируемости своих ИТ-операций.