Che cos'è AIOps?

AIOps funziona al meglio se distribuito in modo indipendente per raccogliere e analizzare i dati da tutte le fonti di monitoraggio IT disponibili, fornendo un sistema di coinvolgimento centralizzato. A tale scopo, segue essenzialmente lo stesso processo utilizzato dalla funzione cognitiva umana. I cinque algoritmi fondamentali sono:

Setacciando l'enorme quantità di dati IT disponibili, valutandola e identificando i dati pertinenti, AIOps individua gli "aghi" nascosti nei "pagliai" di terabyte di dati in base a metriche di selezione e assegnazione delle priorità predeterminate.

AIOps analizza minuziosamente i dati rilevanti, individuando le correlazioni tra gli elementi di dati e raggruppandoli in modo da poter compiere ulteriori analisi.

L'analisi approfondita consente alle piattaforme AIOps di identificare con chiarezza le cause originarie di problemi, eventi e tendenze, creando dati chiari che aiutano a prendere decisioni informate.

I sistemi AIOps fungono inoltre da piattaforma di collaborazione, tramite cui inviare avvisi ai team e alle persone pertinenti, fornire informazioni rilevanti e facilitare una collaborazione efficace nonostante la possibile distanza tra gli operatori e le operatrici.

Infine, i sistemi AIOps sono progettati per rispondere automaticamente ai problemi e risolverli in modo diretto, aumentando in modo significativo la velocità e la precisione delle Operazioni IT.

Secondo uno studio condotto da Accenture, le funzioni del supporto clienti front-line dedicano fino al 12% del tempo a loro disposizione alla gestione dei ticket. Il 43% degli intervistati del servizio di assistenza IT dichiara di essere penalizzato dalla necessità di scegliere tra oltre 100 gruppi di assegnazione. In poche parole, i moderni reparti IT e di assistenza dispongono di una quantità eccessiva di dati e informazioni per poterla gestire in modo efficace. I sistemi AIOps aiutano ad alleviare gran parte di questo problema.

In questa sede affrontiamo diversi dei vantaggi principali derivanti dall'utilizzo di una piattaforma AIOps:

AIOps combina l'automazione intelligente con i Big Data, scoprendo connessioni nascoste e relazioni casuali tra servizi, operazioni e risorse e fornendo dati attuabili. Il risultato evidente è una migliore fruibilità dei dati e un esito migliore delle attività di analisi.

AIOps è un'alternativa economica all'assunzione di un esercito di data scientist e personale IT. Inoltre, è in grado di ridurre significativamente il tempo e l'attenzione che i team delle Operazioni IT devono dedicare ad attività di routine e avvisi potenzialmente non importanti. Ciò si traduce in una maggiore efficienza e in una riduzione dei costi complessivi. Infine, i sistemi AIOps aiutano a proteggere le aziende dalla costosa interruzione del servizio.

I sistemi AIOps garantiscono rapidità e precisione, abbassando i tassi di errore e riducendo il time-to-resolution dei problemi che influiscono sul servizio. Allo stesso tempo, abbattendo i silo di dati, AIOps offre un'unica vista contestualizzata dell'intero ambiente IT. Il monitoraggio proattivo delle prestazioni e l'analisi dei dati di AIOps garantiscono un processo decisionale più rapido e migliore.

Quando può disporre degli strumenti adeguati per svolgere il lavoro, il personale è più soddisfatto. AIOps automatizza una serie di attività importanti ma ripetitive e dispendiose in termini di tempo, aumentando la produttività dei dipendenti e migliorandone l'esperienza.

AIOps è una piattaforma progettata per raccogliere e analizzare in modo intelligente i dati operativi IT. Sulla base di queste due funzionalità primarie, AIOps si configura come una risorsa preziosa per una varietà di azioni e soluzioni. Di seguito sono riportati nove casi di utilizzo comuni per i sistemi AIOps:

I sistemi AIOps elaborano e analizzano rapidamente gli avvisi relativi agli incidenti rispondendo con soluzioni prima ancora che possano sfuggire di mano.

Grazie all'analisi continua dei dati e a confronti con le tendenze storiche, i sistemi AIOps identificano i valori anomali che potrebbero indicare potenziali problemi.

Oltre all'identificazione precoce dei problemi, le funzionalità di raccolta e analisi dei dati offerte da AIOps sono in grado di sfruttare il machine learning applicandolo a tendenze attuali e storiche dei dati e creando previsioni estremamente accurate dei risultati futuri.

I sistemi AIOps possono essere fondamentali anche per l'analisi delle cause originarie, grazie alla capacità di correlare milioni di punti di dati, fornire un contesto aziendale e per gli utenti, monitorare i modelli degli eventi e molto altro ancora, per una diagnosi accurata delle potenziali cause dei problemi.

Le funzionalità di analisi delle cause originarie offerte dai sistemi AIOps non vanno solo a vantaggio delle aziende, ma anche della clientela. I team di agenti possono identificare e risolvere i problemi più rapidamente, offrendo un'esperienza migliore alla clientela. Allo stesso tempo, il servizio di assistenza IT è in grado di gestire più ticket con maggiore precisione.

Con i dati adeguati e le direttive giuste è possibile configurare i sistemi AIOps affinché risolvano automaticamente i problemi non appena si verificano. Grazie alla risposta automatica agli incidenti è possibile identificare, diagnosticare e correggere i problemi con la massima precisione e in modo molto più rapido di quanto possibile con l'intervento degli operatori umani.

Sollevando le Operazioni IT dalla complessità delle nuove tecnologie, i sistemi AIOps aprono a una trasformazione digitale senza limiti. Le aziende possono godere della flessibilità garantita dall'adozione di nuove tecnologie per raggiungere gli obiettivi strategici, senza doversi preoccupare dell'aumento di carico di lavoro per l'IT.

I sistemi AIOps offrono chiara visibilità sulle interdipendenze mutevoli dell'adozione e della migrazione al cloud. In questo modo si riducono significativamente i rischi operativi associati a tale transizione.

Infine, fornendo un'automazione efficace e una chiara visibilità sui dati, i sistemi AIOps consentono al reparto IT di supportare meglio l'infrastruttura DevOps.

L'implementazione di AIOps è un'attività che richiede un approccio unico a seconda dell'organizzazione, delle sue capacità e delle sue esigenze. Tuttavia, esistono alcuni passaggi di base che possono essere considerati generalmente comuni per le diverse aziende.

A seconda dell'organizzazione è possibile incontrare una certa resistenza nella promozione di un approccio AIOps. Tra i comuni ostacoli all'adozione:

• Assenza di team di data scientist
• Lacune di competenze rilevanti
• Dati insufficienti o di bassa qualità
• Assenza di un approccio integrato per l'uso dei dati per intraprendere azioni

Fortunatamente, i fornitori delle soluzioni AIOps più efficaci risolvono questi problemi. ServiceNow offre servizi di data science affidabili che consentono di integrare le competenze esistenti con strumenti di facile utilizzo e offrono informazioni di valore sui passi successivi. Con ServiceNow non è necessario assumere un team di data scientist né preoccuparsi dei problemi che ostacolano l'adozione efficace di AIOps.

Contribuisci a promuovere gestione e acquisti della leadership creando un caso aziendale per AIOps. Identifica le aree delle Operazioni IT che potrebbero essere migliorate e condividi informazioni su come AIOps offre soluzioni affidabili ed efficaci.

La scelta di una piattaforma AIOps richiede una conoscenza approfondita dell'azienda e una ricerca dedicata in merito alle opzioni disponibili. Considerata l'ampia disponibilità di soluzioni, assicurati di guardare le demo e di leggere le recensioni pertinenti per prendere una decisione.

Una volta scelta la soluzione AIOps preferita, creare un piano di implementazione dettagliato aiuterà a garantire che la transizione avvenga al ritmo adeguato, senza spreco di tempo o altre risorse.

È bene tenere a mente che l'interesse del personale riguarda principalmente il perché e come questo nuovo approccio andrò a loro vantaggio. Dimostra in che modo le funzioni self-service intelligenti possono offrire un supporto predittivo e diminuire il numero dei casi in gestione ai team di agenti e spiega come l'automazione aiuterà a eliminare le attività ripetitive e dispendiose in termini di tempo.