AIOps - штучний інтелект для ІТ-операцій
Сучасні ІТ-середовища стали надто складними для моніторингу та управління при використанні традиційних методів. Поступовий перехід до мультихмарних середовищ, мікросервісів, Docker, Kubernetes та швидке зростання обсягів даних створюють складність, з якою вже майже не здатні впоратися системні адміністратори в ІТ-відділах.
У Gartner вважають, що до 2022 року штучний інтелект для ІТ-операцій (AIOps) використовуватиме 40 відсотків усіх великих компаній для об'єднання великих даних та функцій машинного навчання. Це допоможе здійснювати процеси моніторингу, забезпечувати роботу служб підтримки та автоматизації. На сьогоднішній день лише 5 відсотків компаній використовують AIOps.
Що це за диво - AIOps?
Термін AIOps був запроваджений Gartner у 2014 році. Офіційне визначення таке: «Платформи AIOps використовують великі дані, сучасне машинне навчання та інші передові аналітичні технології для прямого та опосередкованого покращення функцій ІТ-операцій (моніторинг, автоматизація та служба підтримки) з попереджувальним та динамічним концептом. Платформи AIOps забезпечують одночасне використання кількох джерел та методів збору даних та аналітичних технологій.
AIOps виникла з необхідності моніторингу та управління складними рішеннями для великих даних та передової аналітики, тому що традиційних методів стало недостатньо.
Завдяки інтелектуальній кореляції даних та динамічному аналізу тенденцій AIOps може допомогти відфільтрувати інформацію, необхідну для швидких та безпечних рішень, що більше неможливо при використанні виключно традиційних методів.
Концептуальний огляд AIOps
"Штучний інтелект для ІТ-операцій", або скорочено AIOps, можна пояснити такими характеристиками:
Хто потребує AIOps: передові технології аналізу великих даних та штучного інтелекту.
Мета AIOps: збільшити операційні функції ІТ; поєднання великих даних та функцій навчання
Області застосування AIOps: служба підтримки; автоматизація; моніторинг.
Переваги використання AIOps: одночасне використання різних джерел та методів збору даних, а також технологій аналізу та відображення; підходить для динамічних ІТ-систем.
Що технологія AIOps змінить для ІТ-операцій?
У традиційних операційних моделях ІТ все базується на основі даних конфігурації, яка включає всі дані, а CMDB використовується як центральний інформаційний сайт. Однак CMDB не адаптований до складності сучасних динамічних і постійно змінних ІТ-середовищ. У новому світі забезпечення CMDB-орієнтованої операційної моделі стає практично нездійсненним завданням. Не тільки з точки зору витрат, але також з точки зору часу та ресурсів для порівняння та оновлення важливих даних.
Завдяки AIOps тепер доступний новий підхід до управління ІТ-операціями, який більше не ставить CMDB у центрі, а залишає його на периферії. Основна увага тепер приділяється алгоритмам, машинному навчанню та аналізу у реальному часі. AIOps використовує комбінацію різних стратегій ІІ, включаючи виведення даних, агрегування, аналіз, алгоритми, автоматизацію та оркестрування, машинне навчання та візуалізацію. Більшість із цих технологій досить чітко визначені та зрілі.
У разі впровадження технології AIOps, ІТ-персоналу знадобляться різні навички для контролю роботи машин, а не тільки для самостійного виконання роботи. ІТ-персонал має добре розуміти, як працює аналіз машинного навчання. За допомогою AIOps ІТ-операції переходять від ручного управління до процесу аудиту та налаштування, де система оптимізується для відображення змін у середовищах, які мають вивчати машинні алгоритми.
Які сфери застосування AIOps?
AIOps пропонує цінну підтримку, особливо в області доступності та продуктивності. Вона здійснюється за рахунок кращого та швидкого аналізу поведінки користувачів та системи та реагування з відповідними коригуваннями робочого навантаження. Сучасні рішення для моніторингу часто складаються з фрагментованих інструментів моніторингу в областях мережі, інфраструктури або програм. Іноді існують кореляційні рішення з автоматичними рекомендаціями, але рідко з точки зору інтегрованих ІТ-послуг. Цих рішень вже недостатньо для збільшення динаміки та модульності сучасних ІТ-середовищ.
Безпека також є ще одним аспектом серед ІТ-операцій цифрових компаній. Важливо розуміти, що таке подія безпеки в оперативному контексті і як на нього реагувати. При використанні AIOps така шкідлива подія, як атака типу «відмова в обслуговуванні» DDoS або атака здирників, буде виявлятися машинним навчанням набагато швидше, ніж при застарілих методах.
Як же реалізувати технології AIOps?
Для AIOps важливо, щоб усі дані з областей управління ІТ-послуг, управління ІТ-операціями та автоматизації ІТ могли розглядатися як пул великих даних. Для відстеження поведінки системи, необхідно знати та враховувати якомога більше даних. Тому огляд цих даних зазвичай є першим важливим кроком у розумінні того, де можна знайти необхідну інформацію.
Реалізація AIOps не зводиться до банальної заміни наявних інструментів. Зрештою, AIOps має сформувати систему, у якій потоки даних можуть вільно перетікати з кількох джерел ІТ-даних у велику платформу даних, де їх можна буде аналізувати. Аналіз повинен відбуватися під час їх запису і постійно оновлюватися даними з інших джерел і типів.
Можна припустити, що рішення AIOps набудуть великої популярності на ринку в найближчі кілька років, після чого вже ніхто не захоче повертатися до традиційних інструментів.
Деякі кроки, які ми можемо порадити для успішної реалізації AIOps:
1. Розділіть галас і реальність: дізнайтеся та зрозумійте, що таке штучний інтелект та машинне навчання, і як це може допомогти у середовищі ІТ-операцій.
2. Використовуйте цю технологію невеликими, ретельно скоординованими етапами, щоб знизити ризики.
3. Створіть інвентар усіх існуючих даних, журналів та систем. Повинне бути досягнуто правильне ставлення до важливості та критичності існуючих даних у ІТ-відділі, які згодом будуть прочитані в алгоритмах платформи AIOps.
4. Отримайте розуміння та ясність про «Систему запису».
5. Оцініть та виберіть платформу AIOps. Платформи повинні мати можливість обробляти інформацію із різних джерел незалежним від постачальника способом. Платформа повинна мати можливість об'єднати поточні та історичні дані з різними системами моніторингу в реальному часі та аналізувати їх за допомогою машинного навчання. Лідируючим постачальником AIOps рішень є Dynatrace, що панує на ринку з 2014 року, який за цей час встиг завоювати довіру понад 8000 компаній. ESKA співпрацює з найкращими – і найкращими у цій сфері є Dynatrace.
6. Створіть практичний, покроковий план реалізації, що базується на чіткій стратегії.
В цьому вам може допомогти ESKA.
AIOps дає величезні можливості всім, хто бачить зміни як нову галузь розвитку. Майбутнє входить без стуку, і це одна з таких технологій, яка скоро увірветься в нашу реальність. Будьте на хвилі змін.