Artificial Intelligence in IT Operations: che cos'è?

AIOps porta la potenza del machine learning e della data science nelle moderne operazioni IT.

Man mano che l'hardware e il software diventano più potenti, diventano anche più complessi, creando una maggiore domanda verso i reparti IT responsabili della loro gestione. E per ogni novità in termini di progressi e funzionalità, aumenta anche la complessità degli strumenti. Fino a poco tempo fa, i team delle operazioni IT disponevano di poche opzioni quando si trattava di affrontare la crescente complessità delle tecnologie vitali: assumere nuovi talenti della data science IT e aumentare il personale del reparto era la soluzione più ovvia, se non la più economica.

In effetti, alcuni progressi aiutano a ridurre alcune pressioni sulle operazioni IT (ITOps). Prendi in considerazione le tecnologie emergenti di Artificial Intelligence in IT Operations (AIOps).

AIOps è una combinazione di intelligenza artificiale (AI) e operazioni (Ops). Più in particolare, rappresenta la fusione di AI e ITOps, facendo riferimento a piattaforme tecnologiche multistrato che applicano machine learning, data science per identificare e risolvere automaticamente i problemi operativi dell'IT.

Il termine AIOps è stato coniato per la prima volta da Gartner nel 2016 ed è nato dal passaggio della trasformazione digitale dall'IT centralizzato alle operazioni realizzate ovunque, con carichi di lavoro nel cloud e on-premise in tutto il mondo. Con il ritmo incalzante dell'innovazione, sono aumentate anche le complessità delle tecnologie. Ciò ha messo a dura prova le operazioni IT, che ora sono responsabili della gestione e della manutenzione di una gamma di nuovi sistemi e dispositivi.

AIOps ha introdotto un nuovo modello per la gestione delle operazioni IT. Il machine learning ha rivoluzionato il business moderno. Infatti, secondo The Global CIO Point of View, quasi nove CIO su dieci utilizzano già questa tecnologia o prevedono di adottarla presto.

Per comprendere meglio la capacità e la responsabilità di AIOps, diamo un'occhiata ai suoi elementi principali. Questi comprendono:

  • Dati IT estesi
    Un obiettivo fondamentale di AIOps è abbattere i silos di dati. A questo scopo, aggrega dati diversi dalla gestione dei servizi IT e dalla gestione delle operazioni IT. Ciò consente un'identificazione più rapida delle cause principali e agevola l'automazione.
  • Big data aggregati
    I big data sono al centro di ogni piattaforma AIOps. Abbattendo i silos e liberando i dati disponibili, AIOps può quindi utilizzare analisi avanzate, sia con i dati archiviati esistenti, sia con i dati che si evolvono in tempo reale.
  • Machine learning
    Con così tanti dati da analizzare, AIOps dipende da funzionalità avanzate di machine learning che superano ampiamente la capacità manuale umana. Automatizzando l'analisi e svelando connessioni e approfondimenti, AIOps si dimensiona con velocità e precisione che sarebbero altrimenti impossibili.
  • Osservazione
    Il processo AIOps dipende in gran parte dalla capacità della piattaforma di osservare i dati e il loro comportamento. Attraverso il rilevamento dei dati, AIOps raccoglie dati da diversi domini e fonti IT, includendo potenzialmente contenitori, cloud o ambienti virtualizzati o persino infrastrutture legacy. I dati devono essere raccolti il più vicino possibile al tempo reale, per fornire la base più aggiornata.
  • Impegno
    Le piattaforme AIOps forniscono configurazione, coordinamento e gestione di sistemi informatici e software su più domini IT, incluso ITSM. L'analisi AIOps consente maggiore affidabilità e rilevanza dei dati, incorporando informazioni sull'ambiente e rendendo l'automazione una realtà.
  • Azione
    L'obiettivo finale di AIOps è creare un sistema in cui le funzioni siano completamente automatizzate, chiudendo i cicli e sollevando completamente i team operativi IT consentendo loro di svolgere altre attività. La realtà è che AIOps è ancora in fase di sviluppo e alcuni team sono restii ad adottare integralmente le possibilità di AIOps. Detto ciò, AIOps è in grado di gestire lavori sia semplici sia complessi e molte organizzazioni cominciano a prendere confidenza con le piattaforme AIOps assumendo maggiori responsabilità.

AIOps funziona al meglio quando viene implementato in modo indipendente per raccogliere e analizzare i dati da tutte le fonti di monitoraggio IT disponibili, fornendo un sistema centralizzato di impegno. A tal fine, segue essenzialmente lo stesso processo utilizzato dalla funzione cognitiva umana. I cinque algoritmi chiave in gioco sono i seguenti:

Selezione dei dati

Esaminando la colossale quantità di dati IT disponibili, valutandoli e identificando gli elementi di dati rilevanti, AIOps deve poter individuare gli "aghi" significativi nascosti nei "pagliai" di dati di dimensioni di terabyte, in base a metriche di selezione e priorità predeterminate.

Identificazione degli schemi

AIOps mette i dati rilevanti sotto al microscopio, individuando le correlazioni tra elementi di dati e raggruppandoli insieme per poterli analizzare ulteriormente.

Inferenza

L'analisi dettagliata consente alle piattaforme AIOps di identificare chiaramente le cause alla radice di problemi, eventi e tendenze, creando approfondimenti chiari per aiutare l'azione di informazione.

Collaborazione

AIOps deve anche funzionare come una piattaforma di collaborazione, notificando i team e gli individui giusti, fornendo loro informazioni pertinenti e facilitando una collaborazione efficace nonostante la possibile distanza tra gli operatori.

Automazione

Infine, AIOps è progettato per rispondere automaticamente e risolvere direttamente i problemi, aumentando significativamente la velocità e la precisione delle operazioni IT.

Come discusso in precedenza, l'aumento della complessità tecnologica è una forza trainante per il passaggio ad AIOps. Ecco alcune tendenze e domande specifiche alla base di questa evoluzione:

  • Ambienti IT in espansione
    I nuovi ambienti IT dinamici hanno notevolmente superato le capacità di supervisione manuale e umana.
  • Quantità di dati ITOps in aumento esponenziale
    L'introduzione di API, app mobile, dispositivi IOT e utenti di macchine sta creando un afflusso di dati preziosi. Il machine learning e l'intelligenza artificiale sono le uniche opzioni per analisi e report efficaci.
  • Crescente necessità di una risoluzione più rapida dei problemi relativi alle infrastrutture
    La tecnologia è diventata un fattore centrale essenzialmente in tutte le aree di business. Quando si verificano eventi IT, ogni secondo necessario per identificare e risolvere il problema rappresenta un rischio per la reputazione e i profitti di un'organizzazione.
  • Maggiore potenza di calcolo verso i margini della rete
    Le reti stanno diventando decentralizzate grazie all'introduzione dell'elaborazione cloud e dei servizi di terzi, creando un ecosistema IT in cui esiste una quantità crescente di budget e potenza di calcolo ai margini.
  • Influenza degli sviluppatori in aumento, ma non la responsabilità
    Man mano che le applicazioni diventano più centrate, gli sviluppatori assumono un ruolo più attivo nel monitoraggio e in altre aree. Ma in fondo, la responsabilità dell'IT si basa ancora sull'IT. Ciò significa che con l'avanzare delle tecnologie, ITOps non deve solo affrontare una maggiore complessità, ma anche una maggiore responsabilità.

Un approccio efficace a AIOps deve comprendere tre fasi.

  1. Previsione dei problemi prima che si verifichino
  2. Prevenzione dell'impatto sugli utenti finali
  3. Riparazione e risoluzione automatizzate

Secondo uno studio condotto da Accenture, le funzioni di assistenza clienti in prima linea trascorrono fino al 12% del loro tempo a gestire i ticket e il 43% degli intervistati del service desk IT è gravato dalla necessità di scegliere tra oltre 100 gruppi di assegnazione. In poche parole, i moderni reparti e servizi IT hanno troppi dati e informazioni per gestirli in modo efficace. AIOps aiuta ad alleviare gran parte di questo carico di lavoro.

Qui, trattiamo diversi vantaggi fondamentali dell'utilizzo di una piattaforma AIOps:

Maggiore valore dei dati

AIOps combina l'automazione intelligente con i big data, rivelando connessioni nascoste e rapporti casuali di dati tra servizi, operazioni e risorse, oltre a fornire approfondimenti fruibili. Il risultato ovvio è una migliore fruibilità dei tuoi dati e un miglior ritorno dalle attività di analisi dei dati.

Costi ridotti

AIOps è un'alternativa conveniente all'assunzione di un esercito di personale IT e data scientist. Inoltre, può ridurre significativamente il tempo e l'attenzione che i team delle operazioni IT dedicano alle attività di routine e agli avvisi potenzialmente non importanti. Ciò porta a una maggiore efficienza e a una riduzione dei costi complessivi. Infine, AIOps aiuta a proteggere le aziende da costose interruzioni dei servizi.

Operazioni IT fluide

AIOps è al contempo rapido e preciso, riduce i tassi di errore minimizzando anche i tempi per la risoluzione dei problemi che incidono sui servizi. Allo stesso tempo, abbattendo i silos di dati, AIOps offre una visione unica e contestualizzata dell'intero ambiente IT. Il monitoraggio proattivo delle prestazioni e l'analisi dei dati di AIOps consentono di prendere decisioni migliori e più rapidamente.

Miglioramento dell'esperienza e della produttività dei dipendenti

I dipendenti sono più felici quando hanno degli strumenti giusti per svolgere il proprio lavoro in modo efficace. AIOps automatizza una serie di attività importanti, ma ripetitive e dispendiose in termini di tempo, aumentando la produttività e migliorando l'esperienza dei dipendenti.

Sono disponibili molte piattaforme AIOps e ciascuna di esse include il proprio set di strumenti associati. Piuttosto che elencare qui ogni strumento, ci concentreremo su due funzionalità essenziali: analisi del machine learning e insight di AIOps.

Utilizzare gli insight di AIOps

Con una profonda comprensione dei dati, inclusi log, metriche, rilevamento, mappatura e altro, puoi sviluppare le giuste basi per AIOps e quindi utilizzare gli insight di AIOps per trarre vantaggi per la tua attività. Dashboard di visualizzazione, automazione, strumenti DevOps e interfacce AIOps lavorano tutti insieme per fornire informazioni approfondite sulle tue operazioni.

AIOps: analisi del machine learning

Automatizzando la realizzazione di modelli analitici, le organizzazioni possono utilizzare il machine learning per creare sistemi intelligenti in grado di apprendere dai dati, identificare schemi importanti e intraprendere azioni con un input umano minimo. Incorporando la raccolta dati avanzata, ETL, molteplici fonti di dati, flussi, agenti virtuali, applicazioni in tempo reale, ecc. l'analisi del machine learning si basa sulle fondamenta fornite dagli insight AIOps e quindi trasforma quegli insight in conclusioni affidabili e utilizzabili.

AIOps con tecnologia ServiceNow

Grafico che mostra gli strumenti AIOps.

Al centro, AIOps è una piattaforma progettata per raccogliere e analizzare in modo intelligente i dati operativi IT. Tuttavia, partendo da queste due attività primarie, AIOps diventa una risorsa inestimabile in una varietà di azioni e soluzioni. Ecco nove casi d'uso popolari per AIOps:

Correlazione evento incidente

AIOps ha la capacità di elaborare e analizzare rapidamente gli avvisi di incidenti, producendo soluzioni prima che gli incidenti possano sfuggire al controllo.

Rilevazione di anomalie

Analizzando costantemente i dati e confrontandoli con le tendenze storiche, AIOps può identificare i dati anomali che potrebbero essere indicativi di problemi potenziali.

Analisi predittiva

Oltre all'identificazione precoce dei problemi, le capacità di raccolta e analisi dei dati di AIOps possono utilizzare il machine learning per le tendenze dei dati attuali e storici, creando previsioni altamente accurate di risultati futuri.

Root cause analysis

AIOps può anche essere funzionale nella root cause analysis, correlando milioni di punti di dati, fornendo il contesto dell'utente e aziendale, tracciando schemi di eventi e altro ancora, per diagnosi accurate delle potenziali cause dei problemi.

Assistenza semplificata

Non solo le aziende, ma anche i clienti possono trarre vantaggio dalle funzionalità della root cause analysis di AIOps. Gli agenti dell'assistenza possono identificare e risolvere i problemi più rapidamente, fornendo un'esperienza migliore ai clienti. Contemporaneamente, i desk IT possono gestire più ticket con maggiore precisione.

Risposta automatica agli incidenti

Con i dati e le direttive corretti, AIOps può essere impostato per affrontare automaticamente i problemi non appena si presentano. La risposta automatizzata agli incidenti consente un'identificazione, una diagnosi e un rimedio estremamente precisi, molto più rapidamente di quanto sia possibile agli operatori umani.

Trasformazione digitale

Rimuovendo efficacemente il carico delle nuove tecnologie e complessità da ITOps, AIOps consente una trasformazione digitale senza limiti. Le aziende possono approfittare della flessibilità di accogliere nuovi progressi per raggiungere obiettivi strategici, senza doversi preoccupare se l'IT è in grado di gestire l'aumento del carico.

Adozione/migrazione del cloud

AIOPs offre una visibilità chiara sulle mutevoli interdipendenze tra l'adozione e la migrazione del cloud. Ciò riduce significativamente i rischi operativi relativi a tale transizione.

Adozione di DevOps

Infine, offrendo un'automazione efficace e una chiara visibilità dei dati, AIOps consente all'IT di supportare meglio l'infrastruttura DevOps.

Il lancio di AIOps è un'attività che richiede un approccio personalizzato a seconda dell'organizzazione, delle sue capacità e delle sue esigenze. Tuttavia, vi sono alcuni passaggi fondamentali che generalmente sono comuni a diverse aziende.

Comprendere e affrontare gli ostacoli comuni all'adozione

A seconda della tua organizzazione, potresti incontrare una certa resistenza quando promuovi un approccio AIOps. Gli ostacoli comuni all'adozione possono includere:

  • Assenza di data scientist nel team
  • Mancanza di competenze adeguate
  • Qualità dei dati scarsa o insufficiente
  • Nessun modo integrato per agire sugli insight

Per fortuna, i provider AIOps più efficaci eliminano questi problemi. ServiceNow fornisce solidi servizi di data science, integrando le competenze esistenti con strumenti di facile utilizzo e offrendo i preziosi passi successivi. Con ServiceNow non devi assumere data scientist né preoccuparti dei problemi che impediscono l'adozione di AIOps di successo.

Crea caso aziendale

Aiuta a promuovere l'adesione di management e leadership creando un caso aziendale per AIOps. Identifica le aree all'interno delle tue operazioni IT che potrebbero essere migliorate e condividi il modo in cui AIOps offre soluzioni affidabili ed efficaci.

Seleziona lo stack AIOps

La scelta di una piattaforma AIOps richiede una conoscenza approfondita del tuo business e una quantità dedicata di ricerca sulle opzioni disponibili. Riconosci che ci sono molte soluzioni disponibili, quindi ricordati di visualizzare le demo e leggere le recensioni pertinenti mentre fai la tua scelta.

Sviluppa un piano di implementazione

Dopo aver scelto la soluzione AIOps preferita, la creazione di un piano di implementazione dettagliato ti aiuterà a effettuare la transizione al ritmo corretto, senza sprecare tempo né altre risorse.

Coinvolgi i dipendenti

Ricorda, i tuoi dipendenti sono i più interessati al modo in cui questo nuovo approccio porterà loro dei vantaggi. Dimostra come il self service intelligente e predittivo può offrire assistenza predittiva, deviando i casi dagli agenti, e come l'automazione aiuta a eliminare le attività ripetitive e dispendiose in termini di tempo.

Il ritmo della trasformazione digitale sta accelerando e non mostra segni di rallentamento a breve. Con questa crescita, aumenta anche la domanda di operazioni IT resilienti, accurate e tempestive. ServiceNow IT Operations Management (ITOM) offre la soluzione.

La piattaforma ServiceNow incorpora funzionalità AIOps complete, consentendo alle organizzazioni di trasformare i propri ITOps in processi intelligenti e proattivi. Stabilisci un'automazione affidabile, elimina gli attriti, i silos di dati e molto altro, con ServiceNow.

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