AIOps معادل AI for IT operations می باشد که به عنوان نسل بعدی DevOps شناخته شده است. پلتفرم هوشمند سازی در لایه هوش مصنوعی برای استفاده از فناوری های یادگیری ماشین و کلان داده در بهبود عملیاتIT می باشد.
بعبارتی دقیق تر، AIOps(زنجیره پایداری سیستم ها) تغییر الگوی در ITOps است. برای پاسخ دهی به مسائل و چالش های ITOps، از AI و يادگیری ماشین استفاده می‌شود. در واقع از طریق تجزیه و تحلیل، یادگیری ماشین و یادگیری عمیق، عملیات IT را در زمان واقعی، خودکار و تقویت میکند.
نتیجه مطلوب پلتفرم های AIOps
- قابلیت مشاهده گری (Full-stack Observability)
- بینش های عملی(Actionable Insights)
- اتوماسیون هوشمند(Intelligent Automation)
- چابکی دیجیتال(Digital Agility) در سازمان
اهداف اصلی AIOps چیست؟
- به کارگیری هوش مصنوعی در جهت افزایش سرعت
- چالاکی و دقت در تشخیص ناهنجاری(Anomaly Detection)ها
- پیش بینی ضعف کارآیی سیستم
- طرح پیشنهادات و توصیه ها جهت بهینه سازی عملکرد
- رفع اشکال از طریق ایجاد همبستگی میان پلتفرم های مختلف
- تحلیل و یافتن ریشه اصلی وقوع مشکلات و در صورت امکان، حل خودکار مسئله
هوشمندسازی عملیات IT به کدام نیاز پاسخ می دهد؟
با ظهور فناوری ها و افق (Trend)های جدید در دنیای دیجیتال مانند رایانش ابری، اینترنت اشیا، تحول دیجیتال، و رایانش لبه(Edge Computing)، ابعاد و پیچیدگی سیستم های کامپیوتری به شکل تصاعدی افزایش یافته است. این پیشرفت ها نیز مشکلاتی را در کار توسعه نرم افزار و عیب یابی آن به صورت سنتی، به همراه داشته است. این نیازمندی سبب پیدایش پلتفرم های AIOps شده تا بدین وسیله بتوان عملکرد تیم DevOps را تقویت کند.
از مزیت های این پلتفرم می‌توان به بهبود فرآیند تولید نرم افزار اشاره کرد. این رویکرد به تیم DevOps کمک میکند تا منشاء اصلی خطا و یا ضعف عملکرد پروژه را شناسایی کند.
فرآیندها در پلتفرمAIOps
فرآیندها در پلتفرمAIOps، به صورت چرخه ای از فعالیت های مختلف، شامل پایش سیستم ها، مدیریت سیستم ها و خودکارسازی عملیات ها، تعریف می شوند. این فرآیند ها با محوریت تحلیل کلان داده و الگوریتم های یادگیری ماشین، مدیریت می شوند. در اینگونه پلتفرم ها، منابع داده ای(Data Sources)، پایه و اساس تصمیم گیری ها و داده محوری را در AIOps تشکیل می دهند.
منابع داده ای، باید با پردازش بلادرنگ و جریانی داده ها، استخراج و استنتاج شوند. این بانک های اطلاعاتی در یک انبار داده یا دریاچه داده يا پلتفرم ذخیره سازی داده ها، تجمیع می‌شوند. در لایه های بعدی با استفاده از الگوریتم های یادگیری ماشین و هوش مصنوعی، الگوهای رفتاری داده های مرتبط با مشکلات احتمالی، مدلسازی شده است. الگوریتم های مذکور جهت تحلیل های تشخیصی(Diagnostic)، پیش بینی(Predictive) و تجویزی(prescriptive) مورد استفاده قرار می‌گیرند.
در این راستا باید همواره از الگوریتم های مبتنی بر حوزه (Domain) که برای هر حوزه و صنعت به صورت خاص-منظوره تعریف می شوند، بهره برداری شود. این فرآیند ها بصورت کارا، ناهنجاری ها، ضعف های کارایی سیستم ها، بهینه سازی های عملکردی و Performance ها، و رفع اشکالات و خطاها، بصورت جامع و هوشمند مدیریت شوند. در بالاترین لایه از AIOps به خودکارسازی و هوشمندی در فرآیندها(Intelligent Automation) پرداخته شده و بهره وری، تقویت خواهد شد.
بکارگیری پلتفرم AIOps
بکارگیری پلتفرم AIOps در هوشمندسازی عملیات IT سازمان ها، امری غیرضروری و حتی رویاپردازانه بنظر می‌رسد. اما با توجه به فناوری های به کار گرفته شده در اینگونه پلتفرم ها امکان پذیر خواهد بود. سازمان ها باید موقعیت خود را در این مسیر ارزیابی نمایند تا برای تحقق تحول دیجیتال و تحول در نظام داده ای سازمان میزان آمادگی خود را بالا ببرند. همچنبن سیستم های IT خود را از قبیل شبکه، Cloud، سرور ها و منابع آنها، بصورت هوشمند مدیریت و ساماندهی کنند.
