Портал №1 по управлению цифровыми
и информационными технологиями

AIOps в управлении ИТ-инфраструктурой

Традиционные методы ИТ-администрирования и управления ИТ-инфраструктурой активно пересматриваются и постепенно реформируются. Использование искусственного интеллекта (ИИ) в управлениии ИТ-инфраструктурой рисует интереснейшие перспективы.

Термин AIOps (Artificial Intelligence for IT Operations) обозначает применение искусственного интеллекта к управлению эксплуатацией ИТ. AIOps использует методы и алгоритмы искусственного интеллекта как для мониторинга данных, так и для сокращения времени и числа простоев вследствие сбоев. Бурное развитие цифровых компаний приводит к технологическим изменениям и в организации их деятельности, направленным на оптимизацию и устранению издержек, связанных с традиционными способами управления инфраструктурой.

Цифровые компании оперерируют с огромными потоками данных, богатых различной информацией. Их анализ и мониторинг требуется производить без каких-либо задержек. От сбора данных до хранения, от обработки до анализа — все операции должны должны производиться слаженно, быстро и безотказно, чтобы использовать добытую информацию максимально эффективным образом.

Путь к AIOps начинается с осознания необходимости и реализации глубоких цифровых преобразований. Внедрение новейших технологий приводит к серьёзному обновлению ИТ. Машинное обучение, обработка больших данных, Интернет вещей, интерфейсы прикладного программирования, граничные вычисления и т.п. неизбежно проникают внутрь ИТ-организации и затрагивают управление ИТ-инфраструктурой, которое подвергается существенным изменениям, реформирующим её традиционные подходы к организации работ.

Главные факторы, оказывающие влияние на цифровую трансформацию:

  • сложная ИТ-инфраструктура. Ручные операции (сбор данных, обработка данных, управление облачными хранилищами, оптимизация баз данных, использование сторонних инструментов и утилит управления и интеграции SaaS) становится всё труднее выполнять из-за огромных масштабов
  • обработка огромных потоков данных. Технологии Интернета вещей (IoT) быстро выходят на уровень промышленного использования. IoT-устройства генерируют большое количество данных. Обработка такого количества данных уже не по силам для отдельных специалистов. Необходимо использовать алгоритмы ИИ, при помощи которых данные интерпретируются и анализируются
  • увеличение вычислительных мощностей. Сетевая инфраструктура стала надёжной, но, тем не менее, ИТ всё также остро нуждаются в повышении скорости обработки данных. Развертывая ИТ-решения, использующие технологии искусственного интеллекта и машинного обучения, можно резко увеличить скорость обработки данных.

Два основных столпа AIOps, которые ускоряют инновации в управлении ИТ-инфраструктурой, — машинное обучение и большие данные. Вместо того чтобы тратить человеческие усилия и время на подготовку, обработку и анализ сырых данных, взятых с различных платформ, можно выполнять те же задачи, используя алгоритмы и методы машинного обучения, анализировать структуру и природу данных и извлекать из них необходимую информацию.

AIOps улучшает и автоматизирует управление ИТ-инфраструктурой, используя следующие подходы:

  • использование алгоритмов машинного обучения и нейросетей для эффективного и быстрого анализа собранных данных. Сам сбор данных осуществляется с помощью устройств и утилит Интернета вещей, использующих технологии облачного хранения
  • автоматическая интерпретация событий: если что-то где-то в инфраструктуре не так, то ошибки оперативно обнаруживаются, диагностируются и устраняются без оказания влияния на скорость выполнения сложносвязанных и зависящих друг от друга операций с данными
  • уменьшение влияния человеческого фактора путём автоматизации процессов, использовавших ранее деятельность отдельных специалистов.

Использование AIOps оказывает огромное положительное влияние на работу сложных и крупных ИТ-компаний, человеческих ресурсов которых не хватает на выполнение всех задач. Среди них можно выделить:

  • команды разработчиков. Компании, которые используют подходы DevOps в своей работе, используют ИИ и другие технологии для совершенствования своих внутренних процессов. Благодаря этому повышается скорость обратной связи, гибкость и прозрачность в управлении ИТ-инфраструктурой
  • компании, широко использующие облачные вычисления. У облачных вычислений большое будущее. Организации хранят огромные данные в облачных хранилищах, и все операции, связанные с доступом и управлением облачными данными, необходимо оптимизировать, так как с ними могут возникать различные проблемы. Чтобы данные процессы выполнялись без ошибок, необходима автоматизация
  • цифровые компании. Компании по всему миру активно внедряют технологические решения. Финтех, туризм, здравоохранение, электронная коммерциия — компании из этих и других сфер автоматизируют свои внутренние процессы, предоставляя своим клиентам возможность использовать приложения, основанные на новых технологиях. Обработка информации может быть реализована различными способами, например связкой роботизации и блокчейна.

AIOps помогает убрать узкие места и поднять эффективность в управлении ИТ-инфраструктурой в соответствии с новыми требованиями времени.

Оригинал статьи на портале DevOps.com — A Deep Dive Into AI for IT Operations, автор Джеймс Эфрон (James Efron).

«DevOps: современный подход к организации работы ИТ»
Учебный курс про менеджмент, а не про технические практики

Комментариев: 1

  • Андрей другой

    Ну не знаю, какой-то набор лозунгов : надо быть молодыми, здоровыми и богатыми, потому что быть молодыми, здоровыми и богатыми — хорошо!


Добавить комментарий для Андрей другойОтменить ответ

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *

  • Рубрики

  •  
  • Авторы

  •  
  • Самое свежее

    • VI форум «Управление данными — 2021»: наведите порядок в данных!
      23 сентября 2021 года издательство «Открытые системы» в шестой раз проведет в Москве масштабный форум «Управление данными — 2021», объединяющий всех, кто определяет стратегию работы с данными, воплощает ее в жизнь и управляет предприятием на основе объективных достоверных данных. Участники форума обсудят не только инновационные стратегии и бизнес-модели работы с корпоративными данными, но и конкретные архитектурные и технологические решения.
    • Простые уловки, как ускорить процесс разработки программного обеспечения
      С некоторыми вещами люди из бизнеса вынуждены соглашаться, и одна из них заключается в том, что никто не хочет сердить свою команду разработчиков. Часто они являются краеугольным
    • Почему каждая инициатива DevOps должна начинаться с оценки возможностей
      Внедрение практики DevOps идет полным ходом. Организации сосредоточены на том, как внедрить возможности DevOps в командах и как масштабировать DevOps в масштабах предприятия. Но важным аспектом любого пути масштабной трансформации является оценка возможностей команды или организации на этом пути.
    • Что такое процесс и что такое практика в ITIL®4
      Продолжаем публиковать короткие видеоролики, посвященные актуальным вопросам управления ИТ. Сегодня поговорим о том, что такое процесс и что такое практика в ITIL4. Это не переименование процессов в практики, это два отдельных понятия. Рассказывает Игорь Фадеев, ITIL 4 Managing Professional и ITIL 4 Strategic Leader, аккредитованный тренер по ITIL4.
    • Аудит. Что может быть скучнее?!
      На прошедшей неделе участвовал в аудите (в качестве объекта аудита). Большинство людей, проходивших аудит, подозреваю, разделяет это ощущение: «Бюрократия, формальности и т.п.»
    • Как технический долг вредит вашей команде программистов — и вашей безопасности приложений
      Техническая долг может серьезно повлиять на здоровье организации - и на психическое здоровье ваших разработчиков. Более половины из 200+ членов инженерных команд, опрошенных в рамках отчета Stepsize "Состояние технического долга в 2021 году", считают, что технический долг негативно влияет на моральное состояние их команд.
    • Что люди не понимают в управлении потоком создания стоимости
      Нет ничего плохого в самом управлении потоками создания ценности (VSM), но есть много плохого в том, как его рассматривают и обсуждают блогеры, отраслевые маркетологи и другие, которые часто смешивают его с DevOps и Agile. Это не одно и то же.
    • 5 основных тенденций развития искусственного интеллекта и машинного обучения на 2022 год
      Вот несколько основных тенденций, к которым вашему бизнесу стоит начать готовиться. Искусственный интеллект и машинное обучение становятся доминирующей частью технологической
    • 6 тенденций в ИТ, за которыми нужно следить
      Чтобы выжить во время пандемии, организации обратились к ИТ, чтобы помочь справиться с последствиями - как негативными, так и позитивными. В некоторых отраслях, таких как телемедицина и видеоконференции, бизнес резко вырос, и ИТ-отделам таких компаний пришлось в спешке справляться с нагрузкой. В других, например, в сфере путешествий и развлечений, бизнес резко просел. Кроме того, возобновилось стремление к цифровой трансформации.
    • Восход Desktop-as-a-Service: что это такое и зачем вам это нужно?
      Широкое распространение облачных вычислений добавило в наш словарь множество сокращений, наиболее распространенными из которых являются SaaS, PaaS и IaaS. Действительно, наступила эра облачных решений, которые доставляют программное обеспечение, платформу и инфраструктуру потребителям и предприятиям по запросу и с оплатой по мере использования.
  •  
  • Вход

  • DevOps
    Kanban
    ITSM
    ITIL
    PRINCE2
    Agile
    Lean
    TOGAF
    COBIT