AIOps
AIOps
AIOps nedir?
AIOps, (BT operasyonları için yapay zeka), BT uygulamalarını geliştirmek için yapay zekanın (AI) uygulanmasıdır. Özellikle, AIOps aşağıdakileri yapabilmek için büyük veri, analitik ve makine öğrenimi özelliklerini kullanır:
- Birçok BT altyapısı bileşeni, uygulama ve performans izleme araçları tarafından oluşturulan büyük ve sürekli artan işlem verilerini toplayın ve birleştirin.
- Sistem performansı ve kullanılabilirlik sorunlarıyla ilgili önemli olayları ve eğilimleri belirlemek için 'sinyalleri' 'gürültüden' akıllıca temizleyin.
- Kök nedenleri tanılayın ve hızlı yanıt ve düzeltme için BT'ye bildirin veya bazı durumlarda bu sorunları insan müdahalesi olmadan otomatik olarak çözün.
AIOps, birden fazla ayrı, manuel BT operasyon araçlarını tek, akıllı ve otomatik BT operasyon platformuyla değiştirerek BT operasyon ekiplerinin yavaşlamalara ve kesintilere çok daha az çabayla daha hızlı ve hatta proaktif olarak yanıt vermelerini sağlar.
Bir yandan giderek daha çeşitli, dinamik ve izlenmesi zor hale gelen BT ortamı ile diğer yandan uygulama performansında ve kullanılabilirliğinde çok az kesinti veya hiç kesinti olmamasına ilişkin kullanıcı beklentileri arasındaki boşluğu kapatmaktadır. Çoğu uzman, AIOps'un BT operasyon yönetiminin geleceği olduğunu düşünüyor.
AIOps neden gereklidir?
Günümüzde, çoğu kuruluş ayrı, statik fiziksel sistemlerden oluşan geleneksel bir altyapıdan sürekli olarak ölçeklenen ve yeniden yapılandıran sanallaştırılmış veya yazılım tanımlı kaynaklar üzerinde çalışan şirket içi, yönetimli bulut, özel bulut ve genel bulut ortamlarının dinamik bir karışımına geçiş yapıyor.
Bu ortamlardaki uygulamalar ve sistemler, büyümeye devam eden bir veri tsunamisi oluşturmaktadır. Aslında Gartner, ortalama bir kurumsal BT altyapısının her yıl iki ila üç kat daha fazla BT operasyon verisi ürettiğini tahmin etmektedir.
Geleneksel alan adı tabanlı BT yönetimi çözümleri, hacme ayak uyduramazlar. Önemli olayları, veri kümelerinden akıllıca ayıklayamazlar. Farklı, ancak birbirine bağımlı ortamlardaki verileri ilişkilendiremezler. Ayrıca, kullanıcı ve müşteri hizmetleri düzeyindeki beklentileri karşılayacak şekilde sorunlara hızlı yanıt vermek için BT operasyon ekiplerinin ihtiyaç duyduğu gerçek zamanlı içgörü ve tahmine dayalı analizi sağlayamazlar.
Tüm ortamlardaki performans verilerine ve bağımlılıklara ilişkin görünürlük sağlayan Enter AIOps, yavaşlamalar veya kesintiler ile ilgili önemli olayları çıkarmak için verileri analiz eder ve BT personelini sorunlar, bunların kök nedenleri ve önerilen çözümler hakkında otomatik olarak uyarır.
AIOps nasıl çalışır?
Büyük veri, makine öğrenimi ve otomasyonu içeren her bir AIOps bileşen teknolojisinin bu süreçte oynadığı rolü gözden geçirmek için AIOps'nin nasıl çalıştığını anlamanın en kolay yolu.
AIOps, silolanmış BT işlem verilerini tek bir yerde toplamak için büyük bir veri platformu kullanır. Bu veriler aşağıdakileri içerebilir:
- Geçmiş performans ve olay verileri
- Gerçek zamanlı akış gösteren operasyon olayları
- Sistem log'ları ve metrikler
- Paket verilerini de içeren ağ verileri
- Olayla ilgili veriler ve arıza kaydı
- İlgili belge dayanan veriler
AIOps, daha sonra odaklı analitik ve makine öğrenme yeteneklerini uygular:
- Önemli olay uyarılarını 'gürültüden' ayırın: AIOps, BT işlem verilerinizi hızlıca taramak ve önemli anormal olay alarmlarını içeren sinyalleri gürültüden (diğerlerinden) ayırmak için kural uygulama ve model eşleştirme gibi analitikleri kullanmaktadır.
- Kök nedenleri belirleyin ve çözümler önerin: Sektöre veya ortama özgü algoritmaları kullanan AIOps, kesinti veya performans problemini hedefleyerek anormal olayları ortamlardaki diğer olay verileriyle ilişkilendirebilir ve çözüm yolları önerebilir.
- Gerçek zamanlı proaktif çözümü de kapsayarak yanıtları otomatikleştirin: AIOps, en azından uyarıları ve önerilen çözümleri, uygun BT ekiplerine otomatik olarak yönlendirebilir, hatta sorunun yapısına ve çözüme göre yanıt ekipleri oluşturabilir. Çoğu durumda, makine öğreniminden elde edilen sonuçları, henüz kullanıcılar problemlerin oluştuğunu fark etmeden önce problemleri gerçek zamanlı olarak ele alan otomatik sistem yanıtlarını tetiklemek için işleyebilir.
- Gelecekteki problemleri daha iyi ele alabilmek için sürekli öğrenin: Analitik sonuçlarına göre makine öğrenme yetenekleri, problemleri daha erken tespit etmek ve daha etkili sonuçlar tavsiye etmek için algoritmaları değiştirebilir veya yeni algoritmalar oluşturabilir. Yapay zeka modelleri, DevOps ekipleri tarafından tahsis edilen veya yeniden yapılandırılan yeni altyapı gibi ortam değişikliklerinin sistem tarafından öğrenilmesine ve uygulanmasına yardımcı olabilir.
AIOps'nin avantajları
AIOps'un geniş etkiye sahip avantajı, birçok BT operasyonu aracından gelen uyarılar aracılığıyla manuel olarak eleme yaparak yavaşlamaları ve kesintileri mümkün olandan daha hızlı tanımlaması, ele alması ve çözmesidir. Bu, çok sayıda avantajla sonuçlanır:
- Daha hızlı ortalama çözüm süresi elde edin (MTTR): AIOps, BT operasyonlarının gürültülerini azaltarak ve birden çok BT ortamından gelen işlem verilerini ilişkilendirerek, kök nedenleri belirleyebilir ve insanlardan daha en hızlı ve daha doğru bir şekilde çözümler önerebilir. Bu, kuruluşların önceden düşünülemeyen MTTR hedeflerini belirlemesini ve gerçekleştirmesini sağlar. Örneğin, telekomünikasyon sağlayıcısı Nextel Brazil, AIOps ile olay yanıt sürelerini 30 dakika seviyelerinden 5 dakikadan daha kısa süreye düşürmüştür.
- Reaktiften proaktif ve tahmine dayalı yönetime geçin: AIOps, sürekli öğrendiği için aciliyeti daha az olan uyarıları veya daha acil durumlarla ilişkili sinyalleri belirlemede daha iyi olmaya devam ediyor. Bunun anlamı, BT ekiplerinin yavaşlamalar veya kesintiler olmadan önce potansiyel problemleri ele almasını sağlayan önsezili alarmlar sağlayabilmesidir.
- BT operasyonlarınızı ve BT operasyon ekibinizi modernleştirin: AIOps operasyon ekipleri, her ortamdan gelen her uyarıya maruz kalmaktansa yalnızca mümkün olan en iyi tanıyı koymak ve en iyi ve en hızlı düzeltici eylemi gerçekleştirmek için gereken tüm bağlamı içeren belirli hizmet düzeyi eşiklerini veya parametrelerini karşılayan uyarılar alır. AIOps ne kadar çok şey öğrenir ve otomatikleştirirse, daha az insan çabasıyla 'ışıkların açık kalmasına' o kadar yardımcı olur ve BT operasyon ekibiniz işletme için daha fazla stratejik değere sahip görevlere daha fazla odaklanabilir.
AIOps kullanım senaryoları
BT operasyonlarını optimize etmenin yanı sıra, AIOps görünürlüğü ve otomasyonu diğer önemli iş ve BT girişimlerini destekleyebilir ve yönlendirmeye yardımcı olabilir:
- Dijital dönüşüm: Dijital dönüşüm, AIOps'un ele almak için tasarlandığı BT karmaşıklığını (örneğin, çoklu ortam, sanallaştırılmış kaynaklar, dinamik altyapı) oluşturan şeydir. Doğru AIOps çözümü, bir kuruluşa BT operasyon yükü konusunda endişelenmeden stratejik iş hedeflerine dayalı dönüşüm için daha fazla özgürlük ve esneklik sağlar.
- Bulut benimseme/bulut geçişi: Çoğu kuruluş için bulut benimseme, toptan değil, kademeli olup belgelendirilemeyecek kadar hızlı ve sık değişebilen çoklu bağımlılıklara sahip hibrit çok bulutlu ortamla sonuçlanır (özel bulut, genel bulut, birden çok satıcı). AIOps, bu bağımlılıklara ilişkin net görünürlük sağlayarak bulut geçişi ve hibrit bulut yaklaşımının işletme risklerini önemli ölçüde azaltabilir.
- DevOps benimseme: DevOps, BT altyapıyı yönetmeye devam ederken altyapıyı tahsis etmek ve yeniden yapılandırmak için geliştirme ekiplerine daha fazla güç sağlayarak gelişimi hızlandırır. AIOps, çok fazla ek yönetim çabasına gerek duyulmaksızın BT'nin DevOps'u desteklemek için ihtiyaç duyduğu görünürlüğü ve otomasyonu sağlar.
AIOps ve IBM Cloud
IBM Cloud çok bulutlu mimari oluşturmanıza ve bu mimaride ve mevcut BT'de dağıtım yapmanıza olanak tanır. IBM'nin AIOps çözümleri, operasyon ekiplerinizin sorunları tanılayıp olayları daha hızlı çözebilmesi için tüm ortamlarda merkezi görünürlük sağlayarak yeni BT operasyonlarında verimlilik sağlar.
IBM Cloud Pak for Watson AIOps gizli öngörüleri ortaya çıkarmak ve kök nedenleri daha hızlı tanımlamaya yardımcı olmak için operasyon araç zinciriniz genelinde yapılandırılmış ve yapılandırılmamış verileri gerçek zamanlı ilişkilendirmek için makine öğrenimi ve doğal dil anlayışı kullanır. Watson AIOps, birden fazla gösterge panosuna olan ihtiyacı ortadan kaldırarak olay çözümünü hızlandırmak için içgörüleri ve önerileri doğrudan ekip iş akışlarınıza gönderir.
Başlamak için IBMid kaydı oluşturun ve IBM Cloud hesabınızı açın.