سازمانهایی که علاقهمند به خودکارسازی وظایف عملیاتی هستند، باید هوش مصنوعی را برای عملیات فناوری اطلاعات (AIOps) در نظر بگیرند.
همزمان با رشد محیط فناوری اطلاعات یک سازمان، نیاز آن به مدیریت کارآمد دادهها، برنامهها، شبکهها و سایر اجزای پیچیده سیستمهای مدرن نیز افزایش مییابد.
بسیاری از سازمانها با چنان سرعتی در حال رشد هستند که تیمهای عملیات فناوری اطلاعات آنها برای همگام شدن با عیبیابی، نظارت معمول و تحلیل علت ریشهای با مشکل مواجه میشوند و ممکن است از از خستگی هشدار رنج ببرند. این امر شناسایی فعالانه مسائل را قبل از وقوع دشوارتر میکند.
یک راه کارآمدتر برای روان نگه داشتن عملیات، استفاده از هوش مصنوعی برای عملیات فناوری اطلاعات (AIOps) است که هوش مصنوعی، اتوماسیون، یادگیری ماشین و دادهها را گرد هم میآورد تا قابلیت مشاهده را بهبود بخشد.
مزایای AIOps شامل کاهش هزینههای عملیاتی، افزایش تابآوری، مدیریت خدمات پیشبینیکننده، بهبود تجربه مشتری و موارد دیگر است. برای تحقق این مزایا، در اینجا چند گام کلیدی وجود دارد که سازمانها باید هنگام پیادهسازی AIOps دنبال کنند:
1. یک استراتژی روشن برای AIOps ایجاد کنید
سفر AIOps خود را با تعیین اهداف، تعیین یک جدول زمانی، کسب حمایت از بالا به پایین از مدیریت و شناسایی افراد و فرآیندهای کلیدی آغاز کنید. ایجاد یک نقشه راه میتواند به تعیین انتظارات واقعبینانه در مورد آنچه میتوان به دست آورد و جلب حمایت از رهبران کلیدی کمک کند.
2. دادههای خود را پاک کنید
تجمیع دادهها در یک مخزن واحد، نرمالسازی آن برای حذف هرگونه دادههای بدون ساختار یا زائد، استانداردسازی آن در یک قالب مشترک برای درک آسان توسط سیستمهای مختلف و برچسبگذاری آن برای زمینه در مدلهای یادگیری ماشین، برای اطمینان از قابل استفاده بودن دادههای شما کلیدی است. درک دادههایی که راهکار AIOps شما پشتیبانی میکند نیز برای به دست آوردن بیشترین ارزش از دادههای شما بسیار مهم است.
3. منابع داخلی خود را ارزیابی کنید
همه سازمانها تیمهای فناوری اطلاعات قوی ندارند که رویکرد DIY (خودتان انجام دهید) برای قابلیت مشاهده را فعال کنند. اگر این منابع داخلی را ندارید، برای استخدام پشتیبانی اضافی یا جستجوی یک فروشنده که بتواند این کار را انجام دهد، حداقل در طول استقرار اولیه برنامهریزی کنید.
4. به طور مداوم فرآیندهای پیرامون AIOps را بهبود بخشید
هنگامی که یک راهکار AIOps را انتخاب کردید و موارد استفاده اولیه خود را مورد بررسی قرار دادید، تعیین کنید که اولویت بعدی چیست. به بهبود کیفیت دادهها ادامه دهید، به آموزش مدلهای خود ادامه دهید، از نرمافزار موجود استفاده کنید و فرآیندها را بهینه کنید. AIOps یک فرآیند تکراری است، به همین دلیل است که مدیریت پروژه خوب و داشتن تیمهای مناسب برای موفقیت ضروری است.