Vad är AIOps?

AIOps är det vanliga, kortfattade namnet för artificiell intelligens för IT-drift. Andra namn för AIOps är IT operations analytics (ITOA), advanced operational analytics, AI for ITOM, IT data analytics och Cognitive Operations.

AIOps är en flerskiktad tillämpning av big data-analys, AI och maskininlärning på IT-driftdata. Målet är att automatisera IT-driften, på ett intelligent sätt identifiera mönster, komplettera vanliga processer och uppgifter samt lösa IT-problem.

Genom att sammanföra servicehantering, prestandahantering och automatisering hjälper AIOps organisationer att uppnå kontinuerliga insikter och förbättringar. Det kan övervaka och hantera prestanda och tillförlitlighet hos applikationer och hårdvarusystem, upptäcka avvikande problem, anpassa sig till förändringar i belastning, hantera fel och proaktivt justera med minimala störningar.

Att definiera AIOps

AIOps står för Artificial Intelligence for IT Operations. Det är avancerad analys, inklusive maskininlärning och AI, för att övervaka och hantera prestanda och tillförlitlighet hos applikationer och hårdvarusystem, upptäcka avvikande problem, anpassa sig till förändringar i belastning, hantera fel och proaktivt eller snabbt justera utan eller med minimala störningar av tjänsterna. Andra namn för AIOps är IT operations analytics (ITOA), advanced operational analytics, AI for ITOM, IT data analytics och Cognitive Operations.

AIOps är en flerskiktad användning av big data-analys och maskininlärning som tillämpas på IT-driftdata. Målet är att automatisera IT-driften, på ett intelligent sätt identifiera mönster, komplettera vanliga processer och uppgifter samt lösa IT-problem. AIOps sammanför servicehantering, prestandahantering, händelsehantering och automatisering för att uppnå kontinuerliga insikter och förbättringar.

Branschanalytiker har definierat en uppsättning funktioner som en AIOps-plattform bör tillhandahålla. Dessa inkluderar:

• Insamling och aggregering av data från många källor, t.ex. nätverk, applikationer, databaser, verktyg och moln samt i en mängd olika former, t.ex. mätvärden, händelser, incidenter, förändringar, topologi, loggfiler, konfigurationsdata, KPI:er, strömmande och ostrukturerad data som inlägg i sociala medier och dokument (naturlig språkbehandling).
• Hantering av data, lagring av data på en enda plats som är tillgänglig för analys och rapportering, inklusive funktioner som indexering och utgångsdatum.
• Analys av data genom maskininlärning, inklusive mönsterdetektering, anomalidetektering och prediktiv analys.
• Separera viktiga varningar från "brus".
• Korrelera och kontextualisera data tillsammans med realtidsbearbetning för problemidentifiering.
• Fungerar som en strategisk överbyggnad som samlar flera övervakningsverktyg och andra investeringar.
• Kodifiera kunskap till automatisering och orkestrering av svar och åtgärder.
• Kontinuerligt lärande för att förbättra hantering och lösning av problem i framtiden.

---

Varför behövs AIOps?

Många organisationer har övergått från statiska, disparata system på plats till en mer dynamisk blandning av lokala, publika, privata och hanterade molnmiljöer där resurserna skalas och omkonfigureras hela tiden.

Fler enheter (framför allt Internet of Things, eller IoT), system och applikationer ger en tsunami av data som IT-avdelningen måste övervaka. Om du till exempel har 10 000 servrar eller virtuella datorer och övervakar 100 mätvärden per minut har du 60 miljoner datapunkter per timme. 

Ingen människa kan bearbeta den explosionsartade mängd data som IT Operations förväntas hantera. IT-teamen kan inte prioritera olika problem för att lösa dem i rätt tid. De översköljs av en stor mängd varningar, varav många är redundanta. Detta kan orsaka larmtrötthet, där viktiga larm kan ignoreras på grund av allt brus av oviktiga larm. Detta har en negativ inverkan på användar- och kundupplevelsen.

Traditionella IT-hanteringslösningar kan inte hålla jämna steg med denna volym. De kan inte på ett intelligent sätt sålla fram mätvärden och händelser ur detta hav av information. De kan inte korrelera data i ömsesidigt beroende men separata miljöer. De kan inte leverera den prediktiva analys och de insikter i realtid som IT-verksamheten behöver för att kunna reagera tillräckligt snabbt på problem.

För att snabbare kunna identifiera, lösa och förebygga allvarliga avbrott och andra problem med IT-driften vänder sig organisationer till AIOps. AIOps gör det möjligt för IT-driftteam att reagera snabbt och proaktivt på avbrott och nedgångar med mycket mindre ansträngning. Det överbryggar klyftan mellan ett dynamiskt, mångsidigt och svårt IT-landskap å ena sidan och användarnas förväntningar på minimala eller inga avbrott i systemtillgänglighet och prestanda å andra sidan.

---

Vilka är fördelarna med AIOps?

Fördelarna med AIOps för IT-verksamheten är bland annat

• Mer effektiv användning av infrastruktur och kapacitet.
• Bättre korrelation mellan förändring och resultat och andra förbättringar av effektiviteten i förändringshanteringen.
• Förebygg problem innan kunderna påverkas med hjälp av anomalidetektering.
• Identifiera problemet eller minska antalet objekt som operatörerna måste titta på när incidenter inträffar till ett litet antal med snabbare grundorsaksanalys (RCA).
• Uppnå snabbare medeltid för att upptäcka problem (MTTD) och medeltid för att lösa problem (MTTR) i viktiga IT-system.
• En enhetlig syn på IT-miljön.
• Få insikter om vilka arbetsbelastningar som driver kostnader.
• Minska kostsamma avbrott.
• Stöd för traditionell infrastruktur, offentligt moln, privat moln och hybridmoln.
• Snabbare tid för att leverera nya IT-tjänster.

Fördelarna för medarbetarna och kunderna är bland annat

• Bättre anpassning mellan IT-tjänster och affärstjänsters resultat.
• Minskad trötthet vid brandbekämpning och larm genom kraftigt reducerade falska positiva incidentlarm.
• Minskad arbetsbelastning för IT-driftspersonalen eftersom AI hjälper till med analysen.
• Minska kompetensgapet.
• Att gå från reaktiv till proaktiv till prediktiv problemhantering.
• Högre nivåer av samarbete mellan säkerhet och drift.

AIOps förbättrar i allmänhet kvaliteten på IT-tjänsterna genom optimering av nätverk, modernisering av IT-driften och IT-driftsteamet genom att gå från problemlösning till förbättringar som gör IT-system och IT-drift bättre över tid.

Allt detta kommer att förbättra servicekvaliteten, kundnöjdheten och minska kundomsättningen, samtidigt som kostnaderna minskar betydligt jämfört med mer manuella metoder för IT-drifthantering.

---

Tre stadier av AIOps

Upptäcka IT-incidenter

Identifiera och rapportera IT-incidenter när de inträffar eller har inträffat.

• Historisk analys
• Analys av prestanda
• Hitta flaskhalsar
• Visa vilka enheter som är överbelastade
• Hitta servicefel
• Korrelera och kontextualisera olika händelser, loggar och mätvärden

Förutse IT-incidenter

Identifiera potentiella IT-incidenter och rapportera om dem innan de påverkar användarna.

• Upptäckt av avvikelser
• Analys av förändringens inverkan
• Förutse fel, överbelastningar eller andra felförhållanden innan de påverkar användarna
• Kapacitetshantering

Begränsa IT-incidenter

Åtgärda IT-incidenter automatiskt eller skicka rapporter till människor för att göra det enklare för dem att åtgärda problemet.

• Analys av bakomliggande orsaker
• Automatiserat eller assisterat förebyggande underhåll
• Automatiserad eller assisterad nätverksoptimering
• Förstärkt teknisk support

---

Så här kommer du igång med AIOps

När du bestämmer dig för att gå vidare med AIOps finns det två huvudvägar:

• Bygg din egen AIOps-lösning eller
• Köp en färdigutvecklad AIOps-lösning

Det finns för- och nackdelar med båda, men de motsvarar ungefär att köpa en bra motor för att bygga din egen bil eller att köpa en snabb bil. Fundera på vad du vill göra.

Bygg din egen AIOps-lösning

Anledningar till att du kanske bygger din egen med en snabb, inbäddad AIOps-motor är

• Du har en unik IT-miljö eller atypiska krav.
• Du vill införliva AIOps i ett bredare AI-projekt för företaget.
• Du har en mycket kompetent avdelning för IT, datavetenskap och programvaruteknik.
• Du vill bygga upp och sälja en AIOps-lösning till andra företag som är inriktade på en viss bransch, t.ex. telekommunikation.

OpenText™ Vertica™ Data Platform är en kraftfull dataanalysmotor som finns i många företag som säljer AIOps-lösningar, ofta anpassade till en viss bransch eller geografi.

Exempel på detta är:

• EOITek: Hårdvarukravet minskade från 50 servrar per klient till 10 servrar per klient med 10 gånger bättre prestanda än Elastic.
• Sysmech: 90% minskning av falsklarm.

Köp en färdigutvecklad AIOps-lösning

Anledningar till att köpa en färdigpaketerad AIOps-lösning:

• Du vill dra nytta av leverantörens expertis.
• Du vill komma igång snabbare, det vill säga du har inte tid att bygga din egen.
• Du vill fokusera dina experter på företagets kärnkompetenser, inte på IT-verksamheten.
• Du vill inte tillhandahålla löpande support för programvaran.

OpenText™ Operations Bridge är en programvara för hantering av händelser och prestanda för företag som automatiskt övervakar och analyserar hälsa och prestanda för resurser i flera moln och på plats för alla enheter, operativsystem, databaser, applikationer eller tjänster över alla datatyper.

Utforska hur AIOps-teknik ger snabbhet och skalbarhet för att ligga steget före problem med driftsäkerhet som påverkar kundupplevelsen och i slutändan intäkterna.

---

AIOps framgångshistorier

AIOps-plattformen erbjuder AI-baserad korrelation för att minska bruset

AIOps hjälper NOS, den största kommunikations- och underhållningskoncernen i Portugal, att skilja brus från fakta genom att använda AI-baserad automatisk händelsekorrelation (AEC) som använder maskininlärning och algoritmer för att analysera mönster i händelseströmmen och använda dessa mönster för att gruppera händelser tillsammans, som med stor sannolikhet härrör från samma problem. Denna gruppering gör det möjligt för en operatör att fokusera på händelsehanteringen. Den visar alla relaterade händelser grupperade tillsammans av AEC, vilket gör det lättare att identifiera och arbeta med grundorsaken.

AIOps driver lösning för automatiserad IT-övervakning

Den franska IT-tjänsteleverantören NXO France använder AIOps för att bygga och driftsätta en innovativ automatiserad IT-övervakningslösning för att få en fullständig och korrekt bild av de dynamiska och komplexa nätverk som NXO:s kunder arbetar med och automatisera åtgärder med tusentals out-of-the-box-operationer.

Proaktiv problemlösning, förbättrad servicekvalitet och bättre beslutsprocesser med AIOps

Türk Telekom är Türkiyes ledande företag inom informations- och kommunikationsteknik. De använder AIOps för att tillhandahålla omedelbar konsekvensanalys och möjligheten att automatiskt köra algoritmer för att upptäcka grundorsaken till ett problem, med resultaten övervakade i realtid. "Vi samarbetar med OpenText inom andra delar av vår verksamhet och kände att AIOps lösningssvit skulle vara till nytta för det här projektet."