IDC tarafından yürütülen bir araştırmaya göre, 2020 yılında 64 zettabayt (Zb) veri oluşturuldu ve bu eğilimin 2025 yılına kadar her yıl %23 oranında artmaya devam etmesi bekleniyor. Veri kullanımında gözlenen bu patlama, BT için giderek daha karmaşık ortamlar yaratıyor. ekipler ve giderek görevlerini karmaşıklaştırıyor. Durum daha karmaşık hale geldikçe, veri hacmini yönetmek ve işlemek, sistemin sorunsuz çalışmasını sağlamak için daha fazla zaman gerektirir. AIOps bu nedenle günlük faaliyetlerini yürütmek isteyen şirketler için bir zorunluluk haline geliyor.
Şirket içi ve bulut tabanlı dijital kurumsal uygulamaların artan karmaşıklığı, konteynerleştirme gibi modern mimarilerin benimsenmesiyle birleştiğinde, verilerin hacminde ve karmaşıklığında benzeri görülmemiş bir artışa neden olacaktır. Üretilen ek yük, onarım işlemlerini geciktirebilir ve BT ekiplerini bunaltabilirken, “gürültü” verileri artık bir engel değildir.
Daha akıllı stratejiler ve merkezi AIOps sistemleri uygulamak, kuruluşların müşteri deneyimlerini iyileştirmesine, akıllı otomasyon yoluyla uygulama güvenilirliği ve optimizasyonu sağlamasına ve Otonom Dijital İşletmeler (ADE) olarak başarılı olmasına olanak tanır. Aslında, BT operasyonlarına yönelik geleneksel yaklaşımlar artık uygulanabilir olmayabilir ve bu da kaynakları ölçeklendirmek ve modern ortamları etkin bir şekilde yönetmek için AIOps’un benimsenmesini kaçınılmaz hale getirir.
AIOps basitleştirmenin hizmetinde
BT operasyonlarını iyileştirmek ve otomatikleştirmek için yapay zeka (AI), makine öğrenimi (ML) ve büyük veri analitiğini birleştirmek, BT ekiplerinin faaliyetlerinin hızını, çevikliğini ve verimliliğini iyileştirmesini sağlar. Bu AIOps yaklaşımı, sorunların ve anormalliklerin gerçek zamanlı olarak akıllıca tanımlanması ve hatta düzeltilmesiyle mümkün olur. Operasyonel veri hacimlerindeki patlama, BT ortamlarının karmaşıklığı ve genel olarak dijital dönüşüm girişimleriyle başa çıkmak esastır.
Ayrıca DevOps ekiplerinin sistem güvenilirliğini artırmasına yardımcı olabilir. Örneğin, müşterilerin kalıpları belirleme konusunda zaten bilgi edindiği durumlarda, kodsuz işlevsellik ile daha modern yaklaşımlar kullanmak, bu kullanıcı tanımlı bilgiden yararlanmada yardımcı olabilir.
Başka bir deyişle, AIOps ayrıca kesintilerin yönetilmesine ve azaltılmasına yardımcı olur ve genellikle BT ekiplerinin yükünü hafifleterek onlara yenilik yapmaları ve kuruluşta iyileştirmeler yapmaları için zaman tanır. Ayrıca, AIOps aracılığıyla süreçleri otomatikleştirerek kuruluşlar, daha yüksek çalışan memnuniyeti, daha iyi müşteri tutma ve sonuçları doğrudan etkileyen zaman ve kaynak tasarrufundan yararlanabilir.
AIOps’a geçişin merkezindeki veriler
Bir AIOps projesinin yukarı akışında, ister mevcut ihtiyaçlara uyarlamayı içersin, isterse işlenmesi gereken ITOps sürtünme alanlarını tanımlayın, her şeyden önce amaçlarını ve faydalarını belirlemek önemlidir.
Ayrıca, BT organizasyonları son derece karmaşık hibrit ortamlarda çalışır. Bu bağlamda, geleneksel yaklaşımlar yalnızca daha pahalı olmakla kalmaz, aynı zamanda personel artışına rağmen hızla yönetilemez hale gelebilirler. Gözlemlenecek ve analiz edilecek veri miktarı göz önüne alındığında, AIOps’un mevcut BT araçları ve veri kaynakları ile açık ve birlikte çalışabilir bir yaklaşıma sahip olması gerekir.
İkinci bir adımda, çevikliği ve işlevler arasında işbirliğini teşvik eden doğru süreçlerin belirlenmesi, geliştirme, operasyonlar ve güvenliğin entegrasyonunu sağlayacaktır. Ayrıca, doğru araçların ve süreçlerin mevcut olduğundan ve toplanan bilgilere dayalı olarak kullanılabileceğinden emin olmak da dahil olmak üzere bireylere gereken özen gösterilmelidir. Bu yaklaşımın düzgün işleyişi, temel olarak topolojik verilerin toplanmasına dayanır. Bu nedenle, bu sadece bir miktar veya hacim sorunu değil, uygunluk sorunudur. Bu veriler derinlemesine analize izin verir ve birden çok kaynaktan gelen verileri uzlaştırabilmek çok önemlidir.
Bu akıllı analiz ile şirketler, problem çözme yaklaşımlarını reaktiften tahmine ve nihayetinde proaktife doğru geliştirebilirler. Şirketler, çalışanları sorunları ortaya çıkmadan önce tahmin etme konusunda güçlendirerek, kesintileri önleyebilir, rutin görevlere harcanan zamanı azaltabilir ve ekip üyelerinin operasyonel mükemmelliği yönlendiren ve işletmenin ADE modeline doğru gelişmesine yardımcı olan yeniliklere odaklanması için zaman kazanabilir.
Veri hacimleri ve karmaşıklık arttıkça ve IoT ve 5G’nin benimsenmesi daha yaygın hale geldikçe, AIOps gibi akıllı çözümler, veriye dayalı işletmeler için kilit öneme sahip olacak. Önümüzdeki iki veya üç yıl içinde, kuruluşlar Otonom Dijital İşletmelere evrildikçe bu yaklaşım yerini almalıdır.
Bu sürekli veri büyümesi karşısında performans gereksinimlerini karşılama ve hizmet seviyelerini karşılama istekleri de onları daha fazla AIOps aramaya teşvik edecektir. Bu nedenle gelecek, teknolojilerin iyileştirilmesine, ölçek ekonomilerinin azaltılmasına ve algoritmaların genelleştirilmesine dayanmaktadır. AIOps, yalnızca birkaç veri bilimcisi için bir seçim aracı olmakla kalmayacak, aynı zamanda yarının işletmeleri için uygun maliyetli, kullanışlı ve kullanımı kolay bir teknoloji olacaktır.
