استفاده از AIOps در مدیریت خدمات

AIOps چیست؟

AIOps مخفف عبارت Artificial Intelligence for IT Operations است یا هوش مصنوعی برای عملیات فناوری اطلاعات. بعبارتی این اصطلاح، بکارگیری استفاده از AI به ‌عنوان یک رویکرد جدید برای مدیریت زیرساخت‌های فناوری اطلاعات است که از هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی برای خودکارسازی وظایف و بهبود کارایی استفاده می‌کند. AIOps از تجزیه و تحلیل پیشرفته برای نظارت و مدیریت محیط‌های پیچیده فناوری اطلاعات، مانند سیستم‌های مبتنی بر ابر، پایگاه‌های داده توزیع شده و زیرساخت‌های ترکیبی بهره می گیرد. این بینش‌های بی‌درنگ درباره‌ی عملکرد سیستم ارائه می‌کند، مسائل بالقوه را قبل از وقوع پیش‌بینی می‌کند و اقدامات اصلاحی را پیشنهاد می‌کند. بعبارتیAIOPs  اصطلاحی است که برای توصیف استفاده از فناوری‌های هوش مصنوعی (AI) و یادگیری ماشین (ML) برای عملیات IT استفاده می‌شود. این شامل تجزیه و تحلیل مقادیر زیادی از داده‌های تولید شده توسط سیستم‌های IT برای شناسایی الگوها، ناهنجاری‌ها و فرایندهاست.

هدف AIOP خودکارسازی فرآیندهای مختلف فناوری اطلاعات مانند نظارت، همبستگی رویداد، تجزیه و تحلیل عملکرد و حل مشکل است. با انجام این کار، می‌تواند به تیم‌های فناوری اطلاعات کمک کند تا حجم کار دستی را کاهش دهند و بر اساس بینش‌های مبتنی بر داده، سریع‌تر تصمیم بگیرند و از وقوع مشکلات عمده جلوگیری کنند.

AIOps چگونه کار می‌کند؟

AIOps با جمع‌آوری داده‌ها از منابع مختلف در سراسر محیط IT کار می‌کند. سپس این داده‌ها با استفاده از الگوریتم‌های هوش مصنوعی برای شناسایی الگوها و ناهنجاری‌هایی که نشان‌دهنده مسائل یا تهدیدات بالقوه هستند، تجزیه و تحلیل می‌شوند. AIOPS همچنین می‌توانند کارهای روتین مانند وصله سیستم‌ها یا به‌روزرسانی‌ها را خودکار کنند. با انجام این کار، کارکنان فناوری اطلاعات را آزاد می‌کند تا روی ابتکارات استراتژیک‌تر تمرکز کنند. برای پیاده سازی مؤثر AIOps ، سازمان‌ها باید منابع داده مناسب را در اختیار داشته باشند. این شامل جمع آوری داده‌ها از سیستم‌های مختلف مانند سرورها، شبکه‌ها، برنامه‌ها، پایگاه‌های داده و دستگاه‌های امنیتی است.

پس از جمع آوری داده‌ها، باید با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشینی که بر روی داده‌های تاریخی آموزش داده شده‌اند، پردازش و تجزیه و تحلیل شوند. این الگوریتم‌ها می‌توانند الگوهایی را در داده‌ها شناسایی کنند که ممکن است مشکلات یا فرصت‌هایی برای بهینه‌سازی را نشان دهد.

خروجی تجزیه و تحلیل AIOPs می‌تواند به شکل هشدارها یا توصیه‌هایی باشد که از طریق داشبورد یا سایر ابزارهای تجسم به تیم‌های فناوری اطلاعات در زمان واقعی ارائه می‌شود. این به تیم‌ها اجازه می‌دهد تا به سرعت به مسائل پاسخ دهند یا تصمیمات آگاهانه‌ای در مورد بهینه سازی زیرساخت بگیرند.

• به طور کلی،AIOPs  وعده می‌دهد که با کمک به سازمان‌ها برای کار هوشمندانه‌تر، نه سخت‌تر، عملیات فناوری اطلاعات را متحول کند. با خودکارسازی فرآیندهای مختلف و ارائه بینش‌های مبتنی بر داده،AIOps  می‌توانند به تیم‌های فناوری اطلاعات کمک کنند تا زمان خرابی را کاهش دهند، بهره‌وری را بهبود بخشند و زیرساخت‌ها را بهینه کنند. همانطور کهAIOps  به تکامل خود ادامه می‌دهند، می‌توان انتظار داشت که در سال‌های آینده شاهد ظهور مزایای بیشتری باشیم.

در عصر امروزی که فناوری به سرعت در حال پیشرفت است، همگامی با چشم‌انداز دائماً در حال تغییر مدیریت خدمات فناوری اطلاعات (ITSM) برای کاروکسب‌ها حیاتی است. یکی از مهم‌ترین پیشرفت‌های فناوری در سال‌های اخیر، ظهور هوش مصنوعی برای عملیات فناوری اطلاعات (AIOps) بوده است که چهره‌ی ITSM را تغییر می‌دهد. در این مطلب اختصاصی، در مورد اینکه AIOps چیست، چگونه کار می‌کند، مزایای آن و چرا ضروری است که کاروکسب‌ها AIOps را بپذیرند، بحث خواهیم کرد.

مقاله مرتبط AI در مدیریت پروژه را بخوانید

مزایای AIOps چیست؟

مزایای AIOps بسیار زیاد است. برخی از قابل توجه‌ترین مزایای عبارتند از:

1. بهبود کارایی عملیاتی: AIOps زمان‌های حل سریع‌تر حادثه را فعال می‌کند، زمان خرابی را کاهش می‌دهد و مداخله دستی را به حداقل می‌رساند.
2. دید و کنترل بیشتر: با AIOps، بینش‌های بی‌درنگ درباره سلامت و عملکرد محیط خود به دست می‌آورید.
3. تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده: با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین، AIOps می‌تواند مشکلات احتمالی را قبل از وقوع پیش‌بینی کند.
4. ساده‌سازی عملیات: AIOpsیک تغییر دهنده بازی برای صنعت IT است. این وعده می‌دهد که عملیات را ساده‌تر کند، زمان خرابی را کاهش دهد و بهره وری را بهبود بخشد.
5. شناسایی مشکلات عمده: یکی از مزایای کلیدی AIOP این است که می‌تواند به سازمان‌ها کمک کند تا مسائل بالقوه را قبل از تبدیل شدن به مشکلات بزرگ شناسایی کنند. به عنوان مثال،AIOps  می‌توانند علائم اولیه ازدحام شبکه یا خرابی سرور را که ممکن است نشان دهنده قطعی قریب‌الوقوع باشد، تشخیص دهند. توانایی آن در ارایه قابلیت‌های نظارتی می‌تواند مسائل را قبل از تبدیل شدن به حیاتی تشخیص دهد. این رویکرد با شناسایی مسائل بالقوه قبل از تبدیل شدن به مشکلات بزرگ، زمان خرابی را کاهش می‌دهد.
6. بهینه‌سازی زیرساخت‌ها: AIOps همچنین می‌توانند به سازمان‌ها در بهینه سازی زیرساخت فناوری اطلاعات خود کمک کنند. با تجزیه و تحلیل داده‌ها در مورد استفاده از منابع و عملکرد برنامه‌ها، AIOPs  می‌تواند به سازمان‌ها کمک کند تا زمینه‌های بهینه‌سازی را شناسایی کرده و منابع را بهتر تخصیص دهند.
7. زمان رسیدگی کمتر به حوادث: AIOps همچنین با ارائه یک نمای واحد از حوادث در تمام بخش‌ها، همکاری بین تیم‌های مختلف را افزایش می‌دهد. این ویژگی ارتباط بین تیم‌های مختلف را بهبود می‌بخشد و منجر به زمان وضوح بیشتر می‌شود.
8. کاهش هزینه‌ها: یکی دیگر از مزایای AIOps توانایی آن در کاهش سطح نویز با تجزیه و تحلیل هشدارها و اولویت بندی آنها بر اساس پیچیدگی یا سطح خطر آنها است. این رویکرد فرآیندهای مدیریت حادثه را ساده می‌کند و در عین حال هزینه‌های مرتبط با خرابی یا مداخلات دستی را کاهش می‌دهد.
9. افزایش سطح همکاری بین تیم‌های مختلف و کاهش سطح نویز. پذیرش AIOps برای کاروکسب‌هایی که می‌خواهند در چشم انداز تکنولوژی به سرعت در حال تغییر امروزی رقابتی و چابک بمانند ضروری است.

چرا AIOps را باید بپذیریم؟

با زیرساخت پیچیده IT امروزی، رویکردهای سنتی ITSM دیگر کافی نیستند. کاروکسب‌ها باید از AIOps استفاده کنند تا در محیط امروزی رقابتی و چابک بمانند. AIOps یک رویکرد پیشگیرانه و خودکارتر برای ITSM ارائه می‌دهد و مداخلات دستی را کاهش می‌دهد و در عین حال زمان واکنش به حادثه را بهبود می‌بخشد.

در نتیجه، AIOps  چهره ITSM را با خودکارسازی وظایف معمول، ارائه قابلیت‌های نظارت فعال، و بهبود، تغییر می‌دهد.

AIOps و ITIL4: با هم بهتر است!

همانطور که در ابتدای مطلب گفتیم AIOps یک رویکرد جدید برای عملیات فناوری اطلاعات است که از هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی برای خودکارسازی و ساده‌سازی مدیریت خدمات فناوری اطلاعات استفاده می‌کند. این به سازمان‌ها کمک می‌کند تا زیرساخت‌ها و برنامه‌های فناوری اطلاعات خود را با جمع‌آوری داده‌ها از منابع مختلف در سراسر چشم‌انداز فناوری اطلاعات نظارت، تجزیه و تحلیل و بهینه‌سازی کنند.

AIOps  از الگوریتم‌های یادگیری ماشینی برای تجزیه و تحلیل حجم وسیعی از داده‌ها از منابع مختلف مانند گزارش‌ها، معیارها، هشدارها، رویدادها و حوادث استفاده می‌کند. سپس این سیستم می‌تواند الگوها و ناهنجاری‌هایی را که می‌توانند مشکلاتی را در زیرساخت نشان دهند، شناسایی کند. همچنین می‌تواند در مورد مشکلات احتمالی در آینده پیش بینی کند.

در حالی که AIOps و ITIL4 دو رویکرد مجزا برای مدیریت عملیات IT هستند، اما می‌توانند به طور یکپارچه با هم کار کنند. AIOps با استفاده از الگوریتم‌های هوش مصنوعی برای تشخیص و حل حادثه، می‌تواند به ساده‌سازی فرآیندهای مدیریت حادثه در هماهنگی با بهترین شیوه‌ها در چارچوب ITIL4 کمک کند. این ترکیب زمان‌های حل سریع‌تر حادثه را در عین کاهش زمان خرابی فعال می‌کند.

این سیستم می‌تواند کارهای معمولی مانند حل حادثه یا مسیریابی تیکت‌ها را خودکار کند. همچنین می‌تواند راه‌حل‌هایی را بر اساس داده‌ها و روندهای گذشته توصیه کند. این رویکرد مداخلات دستی را کاهش می‌دهد و زمان واکنش به حادثه را بهبود می‌بخشد.

استفاده از AIOps در ITIL بخصوص برای مدیریت محیط‌های پیچیده IT مزایای بیشماری را رقم می‌زند. و با استفاده از بهترین تمرینات از هر دو چارچوب، می‌توانید یک مدل عملیاتی کارآمدتر و مؤثرتر ایجاد کنید که با نیازهای کسب‌وکار شما همسو باشد.