Технология AIOps существует уже несколько лет, но наконец достигла той стадии развития, когда предприятиям стоит добавить ее возможности в стратегию ИТ-операций. Менеджер по маркетингу продуктов Micro Focus Майкл Прокопио приводит на портале TechBeacon план из четырех шагов, который позволит поэтапно ввести ее в ИТ-инфраструктуру предприятия.
Технология AIOps — это продолжение развитие концепции больших данных, которое впервые появилось в 2005 г., но не получило широкого распространения. Повторный интерес к ней возник в
AIOps охватывает как решения, не зависящие от предметной области (домена), так и специфические для конкретного домена, и задействует концепцию наложения на существующие инструменты. (Под доменами тут понимается класс систем или их предназначение. Например, доменами могут быть DEM, APM, ITSM или NPMD). Большинство организаций не хотят заменять набор имеющихся инструментов новой системой AIOps. Но при выборе решения с наложением входные данные поступают из существующих инструментов, и анализ выполняется в системе AIOps.
AIOps — это многопрофильная технология. Согласно исследованию EMA, она поддерживает в среднем 8 специфических и 11 междоменных ролей.
Для реализации проекта такого масштаба ИТ-отделу необходимо получить одобрение руководства. Один из способов сделать это — организовать небольшой тестовый проект для решения какой-то одной проблемы, и в случае успеха привлечь поручителя из числа руководителей.
Лучшим способом продвижения AIOps является ее подключение к существующей стратегии ИТ-операций. Ниже приводится четыре ключевых шага, которые помогут это сделать.
1. Наблюдение за всем
AIOps должна получать данные отовсюду, включая все сети, серверы и приложения. Чем больше данных вы сможете передать в систему из всех областей, тем быстрее вы сможете найти источник проблемы. Например, ваша система мониторинга пользовательского опыта выявила проблему производительности еще до того, как она заметно затронула другие места ИТ-инфраструктуры. Получив эти данные, ваша система AIOps сможет просмотреть остальные данные, чтобы найти элемент инфраструктуры, который является источником проблемы.
2. Стремитесь к созданию AIOps, не зависящей от домена
Сегодня многие доменные инструменты предоставляют возможности искусственного интеллекта, но каждый инструмент работает в изоляции от других. Это дает определенные преимущества, но не является полноценным решением. В большинстве случаев у проблемы есть основная причина и множество симптомов. Ограниченный одним доменом, ИИ не сможет соотнести события, которые не относятся к его домену, поэтому операторы в конечном итоге вынуждены изучить множество симптомов, пока не найдут правильный. Чтобы избежать подобной ситуации, интеграция AIOps должна охватывать все имеющиеся в вашем распоряжении инструменты мониторинга. Этот позволяет устранить проблему с первым полученным уведомлением. Именно в этом заключается преимущество AIOps, и это позволяет сэкономить массу времени. В итоге вы быстрее находите проблему, потому что ложные срабатывания отсеиваются и вам нужна помощь меньшего количества профильных специалистов.
3. Создайте централизованное озеро данных
Во многих организациях охватываются все домены, но данные хранятся изолированно. Результат: никто не имеет полного представления обо всех доменах. Создание центрального озера данных для хранения всех данных имеет два ключевых преимущества. Во-первых, когда у вас есть централизованное хранилище, гораздо проще настроить экраны, отображающие междоменные данные, и, во-вторых, проще выявлять и решать проблемы во всех доменах.
4. Подключите автоматизацию
Система AIOps помогает быстрее находить и устранять проблемы. Но чтобы добиться большей экономии, необходимо подключить анализ проблем на основе МО к автоматизированному рабочему процессу, который сможет устранять большинство проблем автоматически. Для бизнеса корпоративного класса это может обеспечить ежегодное сокращение затрат на миллионы долларов.
Что делать дальше, зависит от того, на каком этапе применения AIOps вы находитесь, но имеется несколько отправных точек. В первую очередь найдите проблему, которая важна для руководства, и работайте над ее решением с помощью AIOps. Затем проверьте имеющиеся системы на предмет возможностей для подключения AIOps. Наконец, разработайте план централизации данных с перспективой применения ИИ для работы с централизованными данными.
