Çoklu bulut tarafından yönlendirilen ve hibrit ortamlarda çalışan kurumsal sistemlerin artan karmaşıklığı ile karşı karşıya kalan BT uzmanları, artık parmaklarının ucundaki devasa miktardaki veriden yararlanmak zorunda. Bu verilere Machine Learning (ML) uygulamak, AIOps’a yol açtı. AIOps, BT operasyon ekiplerinin ihtiyaçlarını karşılamak için geliştiği gibi, işlerinin ihtiyaçlarını karşılamak için de gelişti.
Otomasyon, süreçleri basitleştirmek için bir gereklilik
Otomasyon, sıkı bir şekilde tanımlanmış, manuel ve tekrarlayan süreçler ve iş yükleri içinde uygulandığında en etkilidir. Böylece AIOps, yüksek nitelikli mühendislerin bu görevlere harcadıkları zamanı azaltır ve kuruluş için daha fazla katma değeri olan faaliyetlere odaklanmalarını sağlar. Bu akıllı girişimlerle BT, karmaşık zorlukları çözer ve hibrit ortamlarda BT çalıştırma sürecinin tamamını otomatikleştirerek ve makinelerin veri noktalarını bağımsız olarak ilişkilendirmesine olanak tanıyan doğru bir envanter oluşturarak verilerin katlanarak büyümesiyle başa çıkabilir.
Bu nedenle, dört temel alandaki kalıpları belirlemek için bunu ML’ye uygulayabilirler: olay gürültüsünü azaltma, tahmine dayalı uyarılar, olası neden analizi ve yetenek analizi.
Olay gürültüsünü azaltma ve tahmine dayalı uyarılar
BT ekipleri genellikle ortamlarında kurulu çeşitli izleme araçlarından kaynaklanan yanlış olay ve uyarıların miktarını yönetmekte zorlanıyor. Bu, karşılaştıkları ana zorluklardan biridir. Uyarılar bazen yararlı olabilse de, çoğu zaman gelen kutularını karıştırır ve sonuçta yalnızca yanlış uyarılardır.
AIOps, günden güne nasıl davrandığını öğrenerek bir ortamdaki bu olayların gürültüsünü azaltır. Bu bilgi daha sonra belirli bir uyarının niteliğini ve uygunluğunu belirlemek için kullanılır. BT ekipleri, yalnızca ortamın davranışı bir uygulamanın, bir hizmetin bozulmasını veya bir sistemin kapanmasını ortaya çıkardığında uyarılır. Bu, öncelikleri belirlemelerine ve verimliliği artırmalarına olanak tanır.
Bu, AIOps’un daha fazla değerlendirme için görünüşte zararsız olayları otomatik olarak tanımladığı tahmine dayalı uyarılar için de geçerlidir. Bu proaktif yaklaşım, özellikle verileri analiz etmeyi, birkaç saat yerine birkaç dakika, hatta birkaç saniye içinde sorunu tanımlamayı mümkün kılar ve bu nedenle hizmet kesintisi riskini azaltır.
Davranışsal öğrenme ve gelişmiş analitik ayrıca AIOps’un kapasiteyi yönetmeye ve ne zaman ve hangi kaynakların kullanıldığını belirlemeye yardımcı olmasını sağlar. Ayrıca, müşteriler tarafından en çok talep edilen uygulama ve hizmetleri desteklemek için hangilerinin gerekli olduğunu da belirlerler. Bu nedenle gelecekteki ihtiyaçlar için planlama sağlanır ve BT ekiplerine kaynakları uyarlamak için gereken bilgileri sağlar, bu da maliyetleri düşürmeye ve uygulamaların optimum şekilde çalışmasını sağlamaya yardımcı olur. Bu nedenle AIOps, ekiplerin bu görevlerde harcadıkları zamanı, daha fazla katma değeri olan girişimler lehine azaltır.
DevOps çerçevelerine benimseme ve entegrasyon
AIOps, özellikle günlükleri almak ve analiz etmek ve koddaki riskleri belirlemek için DevOps çerçevelerine giderek daha fazla entegre oluyor. İleriye dönük olarak, DevOps’ta kullanımı artık ön üretime değil, kullanıcı katılımı, kalite ve işle alaka düzeyi gibi metriklere odaklanacaktır. Bunların tümü, uygulamaları izlemek ve desteklemek için AIOps platformlarından yararlanan DevOps ekiplerinin geliştirmeyi hızlandırdığı ve kolaylaştırdığı fikrini destekler.
Dijital dönüşüm, merkezi BT’den uygulamalara ve geliştiricilere geçiş, artan yenilik ve dağıtım hızı ve yeni dijital kullanıcıların edinilmesi anlamına gelir. Ancak bu yeni teknolojiler ve yeni kullanıcılar, geleneksel performans ve hizmet yönetimi stratejilerini ve araçlarını kırılma noktasına kadar zorluyor.
Bu nedenle AIOps, BT operasyonları ekibinin bu dijital dönüşüm sorunlarını yönetmek için sahip olduğu en iyi stratejidir. Platform, BT operasyonlarını dönüştürerek, otomatikleştirilmiş, yapay zeka destekli analitiklerin modern, açık bir gözlemlenebilirlik platformunda çok çeşitli alınan verilere uygulanmasını sağlıyor. Böylece ekipler, operasyonel mükemmellik arayışına odaklanır ve şirketin Otonom Dijital İşletme (ADE) modeline doğru gelişmesine yardımcı olur.
Bu otomasyon yetenekleri ve bunun sonucunda elde edilen zaman tasarrufu ile AIOps, ITOps’un hibrit bulut ekosistemleri genelinde altyapıyı, uygulamaları ve hizmetleri akıllı bir şekilde düzenleyerek iş ile örtüşmelerini ve talep üzerine müşteri ihtiyaçlarını karşılamasını sağlar. İş liderleri, hızla gelişen dijital pazarın ihtiyaçlarını karşılayabilecek akıllı bir kuruluşun kurulmasını sağlamak için BT ortamının dönüşümünün bütünsel olması gerektiğini anlamalıdır.
