AIOps kritiske rolle i styringen av applikasjonsløsninger for bedrifter

Av | oktober 19, 2021

Digital virksomhetstransformasjon har ført til opprettelsen av en IT-infrastruktur med gigantiske datavarehus og hybrid- og multi-cloud-systemer. Utviklingen har ført til generering av store datasett fra forskjellige kanaler, kundekontaktpunkter og enhetsplattformer. Det enestående tempoet i datagenerering gjør det vanskelig for organisasjoner å administrere IT, noe som er avgjørende for å effektivisere driften, forbedre overvåking og forfølge forretningskontinuitet. Gitt begrensningene i eksisterende IT -løsninger for å administrere data, bruker virksomheter AIOps til å utføre mange aktiviteter. Dette inkluderer å forstå og forutsi kundeatferd, oppdage avvik og bestemme årsakene og tilby preskriptiv råd. Det hjelper til med å oppdage avhengigheter som er ansvarlige for å skape problemer i en IT -infrastruktur. Med AI med funksjoner som containerisering, kontinuerlig overvåking, forutsigbar eller tilpassbar skyledelse, kan bedrifter få et neste generasjons perspektiv på virksomheten sin.

Hva er AIOps?

Det er et programvaresystem som inneholder store data, maskinlæring og kunstig intelligens for å forbedre evnen og funksjonen til alle primære IT -funksjoner. IT -funksjonene kan omfatte automatisering, IT -serviceledelse, ytelsesovervåking og hendelseskorrelasjon og analyse. Med andre ord bruker AIOps datavitenskap og maskinlæring i DevOps -rammeverket for å gjøre det mer effektivt og produktivt. Fordelene med å integrere AI i verdikjeden er:

  • Alle typer data generert fra forskjellige kilder behandles raskt og nøyaktig. Dette fører til sikkerhet for dataintegritet og oppnåelse av konkrete resultater.

  • Analyse av store datasett for å skape nyttig innsikt for DevOps -ingeniører for å forstå og gjøre infrastrukturjusteringer (om nødvendig).

  • Identifiser hendelsesmønstre og svar på automatiske utløsere.

AIOps vs DevOps: forskjellen

DevOps er trolig den beste programvareutviklingsmetoden som forbedrer implementeringen av kvalitetsprogramvareløsninger i enhver organisasjon. Hvorfor har AIOps blitt et viktig krav for bedrifter? La oss finne det ut.

  • Hovedforskjellen mellom AIOps og DevOps er flerlagsformasjonen av førstnevnte som kan automatisere IT -operasjoner og muliggjøre på egen algoritmisk analyse. På den annen side innebærer DevOps-transformasjon bruk av smidige utviklingsmetoder og bruker dem til å automatisere selvbetjening.

  • AIOps utfører oppgaver i sanntid uten menneskelig inngrep. Den kan analysere og organisere IT -oppgaver i henhold til datakildene, som tradisjonelle DevOps ikke kan forstå, enn si utføre dem.

  • AIOps kan utføre en mengde datadrevne analyseaktiviteter, inkludert datastyring av data, historisk datahåndtering og loggdataopptak. Det kan gjøre det mulig for interessenter fra forskjellige forretningsenheter å se innsikt ved hjelp av visualiseringsmuligheter.

  • Selv om DevOps kvalitetssikring kan automatisere implementeringen av bygningen ved hjelp av containere og automatiseringsverktøy, mangler den på områder som sikkerhet og samsvar, og systemoperasjoner.

  • DevOps QA hjelper til med å effektivisere SDLC gjennom CI / CD -rørledninger, mens AIOps tilbyr en skalerbar plattform for å automatisere og administrere IT -operasjoner med store datasett.

  • Betydningen av AIOps vil øke i de kommende dagene, ettersom neste generasjon bedriftsprogrammer som opererer på flere skyøkosystemer, må overvåkes og administreres i sanntid.

Hvorfor bør bedrifter ta i bruk AIOps?

Å bygge og implementere neste generasjons enterprise-applikasjoner vil innebære bruk av kunstig intelligens og maskinlæringsdrevet AIOps-metodikk. Fordelene ved å bruke denne neste generasjons metodikk er:

Eliminer IT -støy: IT -støy kan utsette team for falske positiver, begrave årsakene til årsaken og gjøre det vanskelig å oppdage avbrudd. Det kan også føre til ytelsesproblemer, høyere driftsrisiko og kostnader og avvisning av digitale initiativer fra foretaket. Verktøy med AIOps kan redusere eller til og med eliminere støy ved å bygge korrelerte hendelser som indikerer årsaken.

Utmerket kundeopplevelse: Siden kundeopplevelse er den viktigste faktoren for å øke lønnsomheten, kan AIOps foreta prediktiv analyse og automatisere beslutninger knyttet til fremtidige hendelser. Ved å analysere data kan AIOps forutsi hendelser som påvirker tilgjengeligheten og ytelsen til IT -systemer. I tillegg kan det bidra til å løse det umiddelbart ved å identifisere årsaken til IT -problemer.

Bedre samarbeid: AIOps kan bryte funksjonelle siloer og effektivisere arbeidsflyten for IT -grupper og andre forretningsenheter. Det kan generere tilpassede dashbord og rapporter for team for raskt å forstå og svare på oppgavene sine.

Forbedre tjenesteleveransen: AI, ML og automatisering kan hjelpe enhver virksomhets serviceteam med å løse spørsmål ved å analysere bruksmønstre, støttekort og brukerinteraksjon. Ved å anvende analyse av mulige årsaker kan den forutsi underliggende ytelsesproblemer og bidra til å løse dem.

Lukking

Selv om DevOps nøkkelautomatisering er de facto -standarden for å muliggjøre automatisering av IT -prosesser, kan AIOps være et helt annet ballspill. Det kan med rette ta mantelen til DevOps som sin neste generasjons avatar ved å minimere virksomhetenes avhengighet av spesifikke automatiseringsverktøy. Videre kan AIOps overvåke oppførselen til IT -infrastruktur, og ved å tilpasse datakilder kan det optimalisere arbeidsprosesser og øke lønnsomheten.

Legg igjen en kommentar

Din e-postadresse vil ikke bli publisert. Obligatoriske felt er merket med *