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Che cos’è AIOps?
AIOps è l’abbreviazione di Intelligenza artificiale per le operazioni IT. AIOps utilizza big data, machine learning e tecnologie di automazione per supportare le attività, inclusi service desk, processi di automazione e monitoraggio dei data center.
La piattaforma AIOps unisce le funzioni Big Data e Machine Learning (ML) per migliorare e sostituire parzialmente le operazioni IT primarie come il monitoraggio delle prestazioni, la gestione dei servizi IT, l’automazione e la correlazione e l’analisi degli eventi. Risolve automaticamente i problemi in tempo reale fornendo al contempo l’analisi tradizionale.
AIOps riunisce le tre diverse discipline IT:
- Gestione dei servizi (coinvolgi)
- Gestione delle prestazioni (Osservare)
- Automazione (atto)
Gartner prevede che l’uso esclusivo di AIOps nelle grandi imprese salirà al 30% nel 2023.
Alcuni dei principali elementi di AIOps sono:
- Big Data: Ciò include le moderne piattaforme di big data come Elastic Stack, Hadoop 2.0 o le tecnologie Apache. Consentono l’elaborazione in tempo reale.
- Intelligenza Artificiale (AI): L’IA è addestrata ad adattarsi alla non familiarità in un ambiente.
- Apprendimento automatico (ML): ML automatizza le analisi manuali preesistenti e autorizza analisi nuove o modificate. Si basa sull’output di nuovi dati. La scala e la velocità sono grazie ad AIOps.
Strumenti AIOps:
Poiché AIOps può essere integrato con diverse fonti di informazioni, l’area dei fornitori di strumenti AIOps è ampia. Questi strumenti sono di due tipi e dipende da come raccolgono le informazioni. Questi sono:
- Agnostico al dominio: Strumenti che fanno molto affidamento sulle integrazioni con diversi servizi per raccogliere dati.
- Incentrato sul dominio: Strumenti che raccolgono la maggior parte o tutte le informazioni richieste. Gli strumenti incentrati sul dominio sono inclini a domini speciali: gestione dei log e Application Performance Monitoring (APM).
Strumenti indipendenti dal dominio
1. Grande Panda
BigPanda raccoglie dati da servizi distinti per alimentare i suoi algoritmi ML con correlazione e identificazione dei problemi. BigPanda offre una versione gratuita e una prova gratuita. Include funzionalità come dashboard, gestione degli incarichi, gestione dell’escalation, auditing dei problemi, gestione dei progetti basata sulla conoscenza e così via.
2. Splunk/Victorops
Splunk e Victorops possono essere utilizzati indipendentemente o insieme. Splunk rientra nel Domain Centric World in quanto è progettato per grandi quantità di dati di registro. Tuttavia, nell’unificazione con Victorops, è solo una delle tante integrazioni da cui provengono i dati.
Splunk semplifica la raccolta, l’analisi dei dati e l’azione sul valore inutilizzato dei big data. Victorops fornisce un motore analitico per correlare i dati raccolti da più servizi.
3. Moogsoft
Moogsoft si integra con servizi esterni per raccogliere le informazioni necessarie. Fornisce la riduzione del rumore, rileva gli incidenti precedenti e risolve i problemi con velocità ed efficienza.
Strumenti incentrati sul dominio
1. AppDynamics
AppDynamics è una società di software fondata nel 2008 negli Stati Uniti. Offre un software noto come “AppDynamics” che fornisce i suoi raccoglitori di dati. I dati recuperati da sistemi esterni sono integrati in algoritmi di correlazione. Include funzionalità come strumenti diagnostici, controllo delle prestazioni e gestione delle risorse.
2. Nuova reliquia
La sua capacità di intelligenza artificiale supporta funzionalità dedicate ad AIOps. La piattaforma New Relic One raccoglie informazioni tramite agenti auto-distribuiti. Memorizza la correlazione e crea casi. Le integrazioni di New Relic con strumenti esterni sono vaste.
3. Zenos
Questo software integra SaaS, Mac, Windows, iPhone e iPad. Per AIOps, è combinato con gestione di log e incidenti, intelligence e automazione. “ZenPacks” può integrarsi in tutti i tipi di sistemi. I dati vengono raccolti tramite questi ZenPack. L’app offre una versione gratuita e supporto live 24 ore su 24, 7 giorni su 7.
Vantaggi di AIOps
Conclusione
Poiché il volume di dati aumenta su tutte le piattaforme digitali, diventa difficile gestirlo manualmente. Mentre l’automazione ha aiutato nella pianificazione operativa, l’ambiente complesso di oggi richiede di più.
Applicando l’IA a ITOps, i problemi possono essere più facili da prevedere e prevenire. Accelera la diagnosi e l’analisi, riducendo al minimo le interruzioni per i clienti.
Pertanto, l’impatto a lungo termine degli AIOps sul monitoraggio delle prestazioni e sull’IT nel suo insieme sarà trasformativo. Pertanto, le aziende devono fare una scelta saggia prima dell’implementazione di AIOps.
