Future Market Insights’a (IMF) göre, AIOps pazarında kaydedilen talebin 2022 ile 2032 arasında yaklaşık %25,4 artması ve 2022 sonunda yaklaşık 8,3 milyar ABD Doları değerine ulaşması bekleniyor. AIOps, akıllı analizler yaparak BT operasyonlarını kolaylaştırıyor büyük hacimli veriler, öğrenme sistemi davranışları ve otomatik olarak etkili eylemler önerme.
Hibrit bulut ortamları çoğaldıkça ve yeni ileri teknolojiler ortaya çıkmaya devam ettikçe, BT operasyon ekiplerinin dijital sistemlerin artan karmaşıklığı ve ürettikleri veri miktarıyla başa çıkması giderek zorlaşıyor.
Bugünün müşterileri, birçok farklı araçtan saniyede milyonlarca basamak hızında istatistik madenciliği yapmak istiyor. AIOps’un performansı olmadan, BT operasyon ekiplerinin bu kadar büyük miktarda veriyi işlemek için pratik bir yolu olmazdı.
Ve riskler artmaya devam ediyor: ITIC tarafından 2022’de sunucu ekipmanlarının güvenliği konusunda gerçekleştirilen küresel ankette ankete katılan kuruluşların büyük çoğunluğuna (%91) göre, yalnızca bir saatlik kesinti bir işletmeye 300.000 dolardan fazlaya mal olabilir. Ankete katılan şirketlerin %44’ü için böyle bir saatlik kesintinin maliyeti bir milyon dolara bile ulaşabilir.
AIOps’un yükselişte olmasına şaşmamalı.
Bu yöntem, şirketlerin yenilikçi projeler üzerinde çalışması için kalifiye personeli serbest bırakmasına izin vermenin yanı sıra, artan bir iş hacminin üstesinden gelmek için yapay zeka (AI) ve makine öğreniminden (ML) yararlanan yazılımlar satın alarak faaliyetlerinin sorunsuz bir şekilde yürütülmesini sağlamalarına yardımcı olur. istatistikler, olaylar ve günlükler.
Tüm kurumsal yazılımlarda olduğu gibi, AIOps’un önceden planlama yapılmadan dağıtılması önerilmez. Başlamadan önce, şirketler bu yaklaşımın beş ana avantajının farkında olmalıdır.
Anomali tespiti
Gelişmiş yapay zeka destekli anormallik algılama, standart bir hizmet profilini dinamik olarak tanımlamak için verilerdeki aykırı değerleri belirlemeye yardımcı olur. Böylece sistemin davranışı, olayların oluşumunu belirleyen eşikleri otomatik olarak ayarlar.
Bu yaklaşım genellikle çok değişkenli algoritmalar kullanır ve zaman içinde öğrenilen sistem davranışlarına otomatik olarak uyum sağlayabilir. Elde edilen bilgiler sayesinde, normal davranış özelliklerine otomatik olarak uyarlanan uyarı eşikleri ile bu sistemleri daha akıllı bir şekilde izlemek mümkün oluyor.
Olay Korelasyonu
AIOps, belirli bir ortamdaki çok sayıda olayla ilişkili gürültüyü azaltır. Bu yaklaşım, örneğin günlükler, izler ve ölçümler biçiminde entegre ederek farklı yalıtılmış veri kaynaklarını birbirine bağlar.
Gelişmiş AIOps teknolojileri, birden çok zaman, metin ve topoloji boyutunda olay bağıntılarını tanımlayarak, gürültünün bir kısmını (örneğin, yinelenen olaylar veya ikincil olaylar) ortadan kaldırır ve birden çok olayın daha üst düzey bir olgu olarak altında toplanmasına izin verir.
Temel nedenlerin belirlenmesi
Bir olayın temel nedenini anlamak için, bir ortamın farklı unsurları arasındaki ilişkilere dair kesin bir vizyona sahip olmak gerekir. Topolojik analizle geliştirilmiş bilgi grafiklerine dayalı yapay zeka ve makine öğrenimi bunu mümkün kılar.
AIOps, bu tür gelişmiş analizleri altyapı ve uygulama operasyonel ölçümlerine uygulayarak gerçek sorunları izole edebilir. Bu, BT ekiplerinin zamanlarını ve enerjilerini işletmeyle daha alakalı görevlere odaklamasına ve böylece işletme maliyetlerini düşürmesine olanak tanır.
Otomasyon ve akıllı düzeltmeler
Gürültüyü olaylardan ayırmak ve sorunların temel nedenini belirlemek önemli olmakla birlikte, karşılaşılan olayları çözmek için gereken düzeltici önlemleri alabilmek de önemlidir. Modern AIOps çözümleri, ideal olarak çok çeşitli platformlar ve otomasyon araçlarıyla entegre olarak olaylara yanıt olarak otomatik düzeltme eylemleri gerçekleştirme yeteneğine sahiptir.
Operasyon ekipleri, düzeltme geçmişine ve başarı oranına dayalı otomasyonlara aşina olduktan sonra, kök neden tespit edilir edilmez manuel müdahale gerektirmeden istenen eylemlerin gerçekleştirilmesini sağlayacak politikalar belirleyebilirler. Proaktif AIOps sistemleri, devreye alınan tüm otomasyonların sonuçlarını değerlendirerek gerekirse bunların ek alanlara genişletilmesini önerir.
Tahmine dayalı analitik
İdeal olarak, AIOps sistemleri potansiyel olayları önceden tahmin ederek ve düzeltici önlemi erken alarak BT operasyonlarını bir sonraki seviyeye taşıyabilir. Böylece, örneğin geçmiş davranışlardan dersler çıkarırken sistemlerin organik büyümesi üzerine projeksiyonlar yaparak kaynak doygunluğu veya kapasite limitleri durumlarını tahmin etmeleri mümkündür. Operasyon ekipleri daha sonra, sorunlar ortaya çıkmadan önce ek kapasite veya kaynakların sağlanması da dahil olmak üzere gerçekleştirilecek eylemleri belirleyebilir.
AIOps sistemleri ayrıca geçmiş veri eğilimlerini inceleyebilir ve sistem arızası veya performans düşüşü meydana gelme olasılığı yüksek olan risk noktalarını belirleyebilir. Bu tür gerçek zamanlı, tahmine dayalı uyarı, ekiplerin öngörülemeyen zorluklarla karşılaşmasını önler ve şirketleri hizmet kesintilerinden korur.
İşletmeler, arka uçlarında dijital dönüşümü yönlendirmek için gerekli araçlarla donatılmazlarsa ön uçlarında dijital deneyimler sunamazlar. AIOps, BT operasyon ekiplerinin, büyük hacimli verileri akıllıca analiz ederek, sistem davranışlarını öğrenerek ve ister proaktif olarak süreç hatalarını önlemek için ister önlenemeyen sorunların temel nedenlerini hızlı bir şekilde belirleyerek otomatik olarak eylemler önererek, giderek daha fazla dijitalleşen kuruluşlarda verimli kalmalarını sağlayacaktır.
Kuruluşlar, bu beş kullanım durumuna odaklanarak yeni uygulama mimarilerini ve giderek daha karmaşık hale gelen hibrit ekosistemleri benimseyebilecek ve aynı zamanda BT operasyon ekiplerinin işlerinin yeni ihtiyaçları ve müşterilerinin değişen beklentileri karşısında etkili kalabilmesini sağlayacak. .
