Искусственный интеллект для ИТ-операций ( AIOps ) — это практика, которая использует искусственный интеллект и машинное обучение для улучшения и автоматизации различных аспектов ИТ-операций. Она предназначена для оптимизации ИТ-сред путем анализа больших объемов данных, генерируемых сложными ИТ-системами, включая системные журналы, показатели производительности и сетевые данные. AIOps направлена на оптимизацию ИТ-процессов, прогнозирование потенциальных проблем, автоматизацию реагирования на инциденты и, в конечном итоге, на повышение производительности и эффективности корпоративных ИТ-сред. [1]
Термин относится к многоуровневым сложным технологическим платформам, которые улучшают и автоматизируют ИТ-операции, используя машинное обучение и аналитику для анализа больших объемов данных, собранных с различных устройств и инструментов ITOps, автоматически выявляя и реагируя на проблемы в режиме реального времени. [ необходима цитата ]
С помощью AIOps вам необходимо перейти от изолированных ИТ-данных к агрегированным данным наблюдений (например, журналам заданий и системам мониторинга) и данным взаимодействия (например, записям о тикетах, событиях или инцидентах) в рамках платформы больших данных. [ необходима цитата ]
Затем AIOps применяет машинное обучение и аналитику к этим данным. Результатом является непрерывная видимость, которая в сочетании с внедрением автоматизации может привести к постоянным улучшениям. s. [ необходима цитата ]
AIOps объединяет три ИТ-дисциплины — автоматизацию, управление услугами и управление производительностью — для достижения непрерывной видимости и улучшения. Этот новый подход в современных, ускоренных и гипермасштабируемых ИТ-средах использует достижения в области машинного обучения и больших данных для преодоления предыдущих ограничений. [2]
ИИ может оптимизировать ИТ- операции пятью основными способами: во-первых, интеллектуальный мониторинг на основе ИИ помогает выявлять потенциальные проблемы до того, как они приведут к сбоям, улучшая такие показатели, как среднее время обнаружения (MTTD) на 15–20%. Во-вторых, анализ данных о производительности и аналитика позволяют быстро принимать решения, принимая и анализируя большие наборы данных в режиме реального времени. В-третьих, автоматизированная оптимизация инфраструктуры на основе ИИ эффективно распределяет ресурсы и снижает затраты на облако. В-четвертых, улучшенное управление ИТ-услугами сокращает критические инциденты более чем на 50% за счет сквозного управления услугами на основе ИИ. Наконец, интеллектуальная автоматизация задач ускоряет решение проблем и автоматизирует корректирующие действия с минимальным вмешательством человека. [3]
Инструменты AIOps используют аналитику больших данных, алгоритмы машинного обучения и предиктивную аналитику для обнаружения аномалий, корреляции событий и предоставления упреждающих идей. Такая автоматизация снижает нагрузку на ИТ-отделы, позволяя им сосредоточиться на стратегических задачах, а не на рутинных операционных проблемах. AIOps широко используется ИТ-отделами, DevOps , сетевыми администраторами и командами управления ИТ-услугами (ITSM) для повышения прозрачности и ускорения разрешения инцидентов в гибридных облачных средах, центрах обработки данных и других ИТ-инфраструктурах. [1]
В отличие от MLOps (Machine Learning Operations), который фокусируется на управлении жизненным циклом и эксплуатационных аспектах моделей машинного обучения, AIOps фокусируется на оптимизации ИТ-операций с использованием различных аналитических и основанных на ИИ методов. В то время как обе дисциплины опираются на ИИ и основанные на данных методы, AIOps в первую очередь нацелен на ИТ-операции, тогда как MLOps занимается развертыванием, мониторингом и обслуживанием моделей машинного обучения. [4]