От реактивного подхода к прогнозному: что изменится с появлением AIOps в ИТ-операциях?

Единого пути внедрения AIOps не существует. Как и у каждой ИТ-компании своя архитектура, культура и уровень зрелости, так и внедрение операционной аналитики различается , и начинается это с того, как AIOps интегрируется в среду.

Сегодня этот путь можно разделить на два основных подхода: один более сфокусирован на конкретных областях, а другой имеет более широкое и интегрированное видение. Оба подхода допустимы, но они начинаются с разных точек и приводят к различным результатам.

4.1. AIOps, ориентированный на предметную область

В этой модели AIOps реализуется в конкретном техническом контексте , таком как инфраструктура, сеть, база данных или приложения. Здесь интеллект работает с оперативными данными из одной области, фокусируясь на быстром решении локальных проблем.

Это способ запустить AIOps без необходимости масштабной реструктуризации , используя уже существующие данные и процессы.

Преимущества :

• Более быстрая и простая реализация;
• Снижена зависимость от системной интеграции;
• Ощутимые результаты в краткосрочной перспективе.

Проблемы:

• Ограниченный обзор окружающей среды;
• Риск принятия изолированных решений без учета глобального контекста;
• Низкая корреляция между причинами и следствиями в разных областях.

Подобные приложения часто служат отправной точкой для многих компаний , а затем, по мере обретения уверенности и структурированности, переходят к более широким подходам.

4.2. AIOps, не зависящий от предметной области

Здесь предложение более амбициозно : AIOps работает трансверсально, анализируя данные из нескольких областей одновременно , таких как сети, приложения, инфраструктура, безопасность и другие.

Такой подход позволяет рассматривать среду как взаимозависимую систему, где события в одной области напрямую влияют на производительность других. Это идеальная модель для операций, которые уже работают с консолидированной базой данных и стремятся к более интеллектуальным и скоординированным решениям .

Преимущества:

• Целостный и комплексный взгляд на операцию;
• Корреляция между сложными событиями из разных источников;
• Повышение точности прогнозирования и автоматизации системы

Проблемы:

• Это требует большей технической зрелости и более эффективного управления данными;
• Это зависит от интеграции между инструментами и командами;
• Повышенная сложность внедрения и сопровождения.

Это естественный эволюционный путь для AIOps, а также тот, который наиболее точно реализует потенциал прогнозируемой, отказоустойчивой и автономной работы.

Оба подхода не конкурируют друг с другом. Часто AIOps начинается в конкретной области и, по мере интеграции данных и повышения уверенности , развивается в более широкую и стратегическую роль. Как и во всем, важно понимать, что имеет смысл сейчас, не теряя из виду, куда мы хотим двигаться.

В следующем разделе мы следуем этой логике и рассматриваем концепцию, которая напрямую связана с эволюцией AIOps: новая эра наблюдаемости в ИТ.

5. AIOps и будущее наблюдаемости в ИТ

Ранее наблюдаемость рассматривалась как техническая функция, ограничивающаяся графиками, журналами и оповещениями. Сегодня, однако, она играет гораздо более стратегическую роль. Это связано с тем, что сложность современных сред также требует понимания и прогнозирования. И именно в этот момент AIOps перестает быть просто операционным инструментом и становится «двигателем интеллектуальной наблюдаемости .

В то время как традиционные подходы показывают, что происходит, AIOps помогает понять, почему это происходит, каковы потенциальные последствия и что можно с этим сделать — часто в режиме реального времени.

Этот переход знаменует начало новой эры для ИТ по следующим причинам:

• От мониторинга к экологическому повествованию : наблюдаемость перестает быть просто набором необработанных данных и начинает формировать целостное представление о поведении системы, устанавливая связи между событиями, пользователями и приложениями;

• От пассивного сбора данных до контекстного анализа : AIOps позволяет интерпретировать сигналы на основе истории, закономерностей и корреляций, заменяя ручное чтение непрерывным рабочим процессом анализа, машинном обучении ;

• От целенаправленного реагирования к системному пониманию : проблемы больше не рассматриваются как отдельные события. С помощью AIOps наблюдаемость показывает, как ошибка в одном сервисе может повлиять на всю цепочку, от инфраструктуры до конечного потребителя.

• От технических показателей до бизнес- аналитики : новое поколение мониторинга объединяет доступность, производительность и пользовательский опыт, предоставляя информацию для принятия стратегических, а не только оперативных решений.

этот интегрированный подход отличает наблюдаемость от мониторинга. И AIOps делает этот подход возможным, интерпретируя данные в больших масштабах, понимая контекст и указывая на то, что требует внимания, прежде чем это перерастет в инцидент.

Важно подчеркнуть: такая аналитика имеет смысл только при наличии прочной базы данных и четких целей . AIOps не трансформируется сам по себе, но он улучшает то, что уже создано ИТ-подразделениями, и ускоряет развитие тех, кто готов к эволюции.

И, как всегда, мы в Skyone уже участвуем в этом процессе, потому что наша миссия — помогать создавать более интеллектуальные, отказоустойчивые и стратегические системы!

6. Какое место занимает компания Skyone в этом разговоре?

На пути к более интеллектуальным операциям AIOps начинается не с алгоритмов, а со структуры. И именно в этом наше отличие.

С помощью нашей платформы данных и интеграции Skyone Studio мы создаем экосистему, в которой может процветать оперативный интеллект. Мы соединяем приложения, централизуем информацию и создаем потоки, которые преобразуют необработанные данные в контекстуализированные решения в режиме реального времени.

Другими словами, мы начинаем с правильной архитектуры . Структурируя среды с помощью хранилищ данных , автоматизируя процессы с помощью агентов ИИ и стандартизируя интеграцию через iPaaS, мы создаем необходимые условия для безопасного, контекстуального и масштабируемого применения моделей AIOps.

Наша цель — открыть путь цифровой эволюции, и это включает в себя подготовку наших клиентов к более автономным, прогнозным и стратегическим ИТ-решениям . Потому что будущее операций заключается не столько в прогнозировании сбоев, сколько в прогнозировании ценности. И именно это мы строим вместе, шаг за шагом, соединяя данные.

Каждая компания находится на разном этапе. Мы здесь, чтобы помочь вам понять вашу текущую ситуацию, определить, что можно оптимизировать сейчас, и подготовить почву для того, что будет дальше. Если вы хотите обсудить дальнейшие шаги для развития вашего бизнеса, поговорите со специалистом Skyone, и вместе мы проложим путь к его росту!

7. Заключение

Разговор об AIOps — это разговор об операционной зрелости . Это не просто применение искусственного интеллекта к мониторингу систем, это трансформация того, как ИТ-отдел видит, понимает и реагирует на собственную среду.

На протяжении всей статьи, как и в случае с любым изменением логики , мы видели, что AIOps — это не волшебное решение и не изолированный ресурс. Он начинается с взаимосвязанных данных, развивается благодаря непрерывному обучению и имеет смысл только при внедрении в четкий контекст с хорошо определенными целями.

Мы также показали, что нет единого пути: AIOps может начинаться с малого , в рамках технической области, и масштабироваться по мере развития структуры и культуры компании. Важно сделать первый шаг ответственно и с видением будущего.

В Skyone мы считаем, что прокладка этого пути так же важна, как и достижение цели. Поэтому наша миссия — подготовить почву с помощью организованных данных, эффективной интеграции и безопасной автоматизации, чтобы интеллект действительно мог найти место для роста.

Как насчет продолжения развития в этой области? Мы рекомендуем прочитать статью «Как создать реалистичную и применимую стратегию ИИ для вашей компании », которая станет отличным дополнением для тех, кто хочет сделать AIOps жизнеспособной и устойчивой реальностью.

Часто задаваемые вопросы об AIOps

Понимание того, что такое AIOps и как он работает в ИТ-среде, может вызывать вопросы, будь то из любопытства или из практической необходимости. В конце концов, речь идет о развивающейся концепции, которая уже начинает приносить реальную пользу.

Ниже мы отвечаем на наиболее часто задаваемые вопросы , чтобы помочь вам понять эту концепцию, ее роль в операциях и текущий этап ее внедрения на рынке.

1) Что такое AIOps и какова его роль в ИТ-операциях?

AIOps ( искусственный интеллект для ИТ-операций ) — это использование искусственного интеллекта и машинного обучения для автоматизации, анализа и повышения эффективности ИТ-операций. Его задача — прогнозировать сбои, сопоставлять разрозненные сигналы и ускорять реагирование на основе данных, сокращая время обнаружения и устранения инцидентов, а также повышая эффективность и стабильность системы.

Хотя AIOps уже обеспечивает реальные преимущества в мониторинге и наблюдаемости ИТ-систем, он всё ещё развивается. Это связано с тем, что его наиболее продвинутое применение, с полностью автономными решениями и прогнозируемыми ответами, требует технической зрелости, системной интеграции и надёжной базы достоверных данных.

2) Заменяет ли AIOps ИТ-команды?

Нет. AIOps не предназначен для замены ИТ-специалистов, а для расширения их возможностей. Выполняя рутинные задачи, сопоставляя данные в больших масштабах и предлагая действия на основе закономерностей, он освобождает команды для сосредоточения на стратегических решениях, инновациях и постоянном совершенствовании.

На практике AIOps выступает в роли интеллектуального партнера команды, распространяя знания и повышая уровень оперативной готовности. Тем не менее, его эффективность напрямую зависит от вмешательства человека, как в настройке и контроле, так и в развитии применяемых моделей.

3) В чем разница между AIOps и традиционными инструментами мониторинга?

AIOps выходит за рамки традиционного мониторинга, используя искусственный интеллект для интерпретации данных в реальном времени, сопоставления событий из нескольких источников и автоматического предложения (или даже выполнения) действий.

В то время как традиционный мониторинг показывает, что происходит, AIOps стремится понять, почему это происходит, предсказать, что может произойти, и действовать на основе этого контекста. Это эволюция наблюдаемости, которая преобразует сигналы в более эффективные оперативные решения.

Автор: Skyone