ما هو AIOps؟

الخطوة 1: سحب البيانات التشغيلية وإعدادها

لالتقاط تباطؤ عمليات السحب في وقت مبكر، تستوعب منصة AIOps المقاييس المباشرة من خوادم الويب وواجهات برمجة التطبيقات وقواعد البيانات.

يقوم بتنظيف ومواءمة بيانات زمن الوصول، وأخطاء المعاملات، وسجلات النظام لبناء عرض في الوقت الفعلي، مما يضمن حصول نماذج الكشف على إشارات متسقة وموثوقة لتحليلها.

الخطوة 2: اكتشاف الحالات الشاذة في الأنظمة المعقدة

عندما تصل حركة المرور إلى ذروتها، تكتشف المنصة أوقات استجابة غير طبيعية في الخروج مقارنةً بخطوط الأساس المستفادة.

يسلط وكلاء الذكاء الاصطناعي الضوء على هذه الحالات الشاذة قبل أن يتم اختراق الحدود، مما يسمح بمعالجة التباطؤ في وقت مبكر.

على الرغم من أن الوكلاء هم مجرد جزء واحد من stack AIOps، فإن هذا الدليل لبناء وكيل ذكاء اصطناعي يشرح كيفية تنظيمهم للتفكير عبر الإشارات واتخاذ القرارات.

تنشر بعض المنصات وكلاء الذكاء الاصطناعي الرأسي المدربين خصيصًا لمجالات مثل البنية التحتية السحابية أو الشبكات أو قواعد البيانات لتحسين الدقة.

الخطوة 3: ربط الحوادث عبر البيئات

تربط المنصة بين ارتفاع وقت استجابة الخروج والتأخير المتزامن في الاستعلام عن قاعدة البيانات وفقدان حزم الشبكة.

يساعد وكلاء الذكاء الاصطناعي من خلال الاستدلال عبر الإشارات ذات الصلة، وإعادة بناء الحادث بالكامل، وتحديد أن التباطؤ ينبع من ضغط الواجهة الخلفية المنتشر عبر الأنظمة، وليس فقط مشاكل الواجهة الأمامية المعزولة.

تعكس هذه القدرات شكلاً من أشكال تنسيق وكلاء الذكاء الاصطناعي، حيث تعمل النماذج المتخصصة معاً لبناء رؤية شاملة لمشهد الحوادث.

من الأمثلة الشائعة على ذلك مواجهة المستخدمين لأخطاء في الخروج، حيث يعود السبب الجذري إلى فشل مثيل AWS بدلاً من التطبيق نفسه.

الخطوة 4: الاستجابة التلقائية للأحداث الحرجة

بمجرد أن تتأكد منصة AIOps من أن أعطال مثيلات AWS تؤثر على أداء الخروج، فإنها تقوم بتشغيل إجراءات محددة مسبقاً.

يمكن أن يشمل ذلك التحجيم التلقائي لواجهات برمجة التطبيقات الخاصة بالخروج أو إعادة توجيه حركة مرور قاعدة البيانات، مما يساعد على استقرار المنصة قبل حدوث انقطاع كامل.

الخطوة 5: التعلم والضبط المستمر للنموذج

بعد أن يتم إرسال القرار إلى النظام، تقوم التغذية الراجعة التشغيلية من التبادل بأكمله بإعادة تدريب نماذج الكشف عن الشذوذ.

تساعد هذه التغذية الراجعة أيضاً وكلاء الذكاء الاصطناعي على التفكير في الحوادث بشكل أكثر فعالية وتساعدهم على اتخاذ قرارات استجابة آلية أفضل.

يسمح ذلك لمنصات AIOps باكتشاف الحالات الشاذة المبكرة بشكل أفضل، وربط الأحداث ذات الصلة بشكل أكثر دقة، وإطلاق استجابات آلية أكثر فعالية مع استمرار تطور البيئات.

مراقبة سلامة النظام والكشف عن الحوادث

يسلط AIOps الضوء على العلامات المبكرة لعدم الاستقرار، مثل تدهور أداء واجهة برمجة التطبيقات أو إجهاد الواجهة الخلفية، مما يسمح باكتشاف المشكلات قبل أن تتفاقم وتتحول إلى انقطاعات قد تعطل المستخدمين والخدمات الحيوية.

وكما يقول ماتفي كوكوي، المؤسس المشارك لمنصة Keep، وهي منصة AIOps مفتوحة المصدر، فإن

‍"عندما تدير بنية تحتية كبيرة للمؤسسة، حيث يحدث شيء ما دائمًا، فمن المحتمل أنك تتعامل مع آلاف الأحداث."

هذا الحجم يجعل من المستحيل تقريبًا تتبع الحوادث يدويًا - تساعد منصات AIOps الفرق على إبراز ما هو أكثر أهمية.

تحسين أداء الشبكة

في حين أن المراقبة تسلط الضوء على علامات الإنذار المبكر، فإن AIOps يذهب إلى أبعد من ذلك من خلال تحسين مسارات الشبكة ديناميكيًا للحفاظ على السرعة والتوافر في ظل الظروف المتغيرة.

فهو يساعد على موازنة الحمل عبر العُقد، وضبط مسارات الشبكة أثناء فترات الضغط، وتحديد أولويات حركة مرور التطبيقات المهمة لتقليل زمن الاستجابة وتجنب انقطاع الخدمة.

تعزيز دفاعات الأمن السيبراني

من خلال الربط بين الإشارات التشغيلية والأمنية، تكشف AIOps عن التهديدات الخفية التي تتهرب من المراقبة التقليدية.

يساعد الفرق على اكتشاف الحركة الجانبية داخل البيئات والاستجابة بشكل أسرع لأنماط الهجمات الناشئة.

التنبؤ بالاحتياجات من الموارد والقدرات

بالإضافة إلى إدارة سلامة النظام المباشر، تساعد AIOps فرق العمل على التخطيط للنمو المستقبلي.

من خلال التنبؤ بوقت ومكان الحاجة إلى السعة، فإن ذلك يتيح توسيع نطاق البنية التحتية بشكل أكثر ذكاءً وتخطيط الموارد على المدى الطويل.

1. مركزية بيانات رصد النظام ومراقبته

تحتاج AIOps إلى عرض كامل وفي الوقت الفعلي لأنظمتك. دمج السجلات والمقاييس والتتبعات والأحداث في طبقة مراقبة واحدة.

تؤدي الثغرات في تغطية المراقبة أو الأدوات المجزأة إلى إضعاف التعرف على الأنماط واكتشاف الحوادث. إن تعزيز إمكانية المراقبة يمنح منصات AIOps تدفق الإشارات اللازمة لتقديم رؤى دقيقة.

2. توحيد عمليات إدارة الحوادث

وبدون مسارات تصعيد واضحة، لا يمكن لـ AIOps أتمتة خطوات الحل بشكل فعال، مما يؤدي إلى مزيد من الارتباك والهلوسة.

يتم توصيل AIOps بإدارة الحوادث الحالية، لذا فإن الاستقرار والاتساق أمران ضروريان قبل إضافة طبقات الأتمتة.

3. بناء تدفق بيانات تشغيلية عالية الجودة

تعتمد نماذج AIOps على المدخلات الطبيعية في الوقت الحقيقي للتعرف على الحالات الشاذة بشكل موثوق.

يجب على فرق العمل التحقق من جودة الاستيعاب وتوحيد تنسيقات الأحداث وتنظيف المقاييس الزائدة عن الحاجة أو منخفضة القيمة لبناء أساس موثوق للبيانات التشغيلية.

4. تحديد مجال أولي للنشر

يؤدي إطلاق عمليات AIOps عبر بيئة كاملة إلى تعقيدات غير ضرورية دون تحكم. 

ابدأ في مجال تشغيلي مركّز مثل مراقبة الشبكة، أو البنية التحتية السحابية، أو صحة التطبيقات.

يسمح استهداف منطقة محتواة بضبط النماذج بشكل أسرع، وقياس أسهل للنتائج المبكرة، وقياس أكثر سلاسة فيما بعد.

5. مواءمة الفرق بشأن التوقعات الواقعية لعمليات AIOps

تعمل AIOps على تسريع عملية الكشف والفرز، ولكن التوقعات الواضحة لما يجب أتمتته تضمن دعم وتمكين الأتمتة بدلاً من استبدال الحكم البشري بشكل عشوائي.

كما أوضح جاي رودراشار، المدير الأول في TIAA، لشركة Gartner,

‍"في النهاية، ما هي أكبر فائدة لنا؟ تقليل الانقطاعات ووقت التوقف عن العمل التي تواجه العملاء قدر الإمكان وأن نكون استباقيين."

من خلال هذه العقلية، يمكن للفرق أن تتجنب مطاردة الأتمتة للأشياء التي لا يمكن أو لا تحتاج إلى أتمتتها، وبدلاً من ذلك التركيز على حل نقاط الألم الحقيقية التي تقلل من التأثير على المستخدم.

6. تقييم حلول AIOps بعناية

لا يناسب كل حل من حلول AIOps كل بيئة على حد سواء. يجب أن يركز التقييم على تكامل الملاحظة ومرونة الأتمتة والقدرة على التكيف التشغيلي في العالم الحقيقي.

على الرغم من وجود بعض شهادات AIOps، إلا أن معرفة النظام الأساسي والملاءمة المعمارية أكثر أهمية من أوراق الاعتماد الرسمية. اختر الحلول التي تتوافق مع بنية بياناتك واحتياجات نظامك.

1. بيجر واجب

PagerDuty هي عبارة عن منصة AIOps تركز على الاستجابة للحوادث في الوقت الفعلي والأتمتة وذكاء الأحداث. وهي تربط بين أدوات المراقبة ومنصات المراقبة وفرق العمل عند الطلب لاكتشاف المشكلات وتشخيصها والاستجابة لها بشكل أسرع.

يتم استخدامه على نطاق واسع في إعدادات تذاكر الذكاء الاصطناعي، حيث تقوم التنبيهات تلقائياً بإنشاء تذاكر الحوادث وتصعيدها من خلال أدوات إدارة خدمات النقل والخدمات المتكاملة مثل Jira أو ServiceNow.

وهو يستخدم ارتباط الأحداث المستند إلى الذكاء الاصطناعي لتقليل الضوضاء وإبراز الحوادث الحرجة. يمكن للفرق إعداد تدفقات عمل تلقائية لإثراء التنبيهات وتشغيل الإجراءات والتصعيد بناءً على درجة الخطورة. 

يدعم PagerDuty عمليات التكامل مع أدوات مثل Slack وServiceNow وJira وDatadog وAWS CloudWatch. يساعد تنسيق الأحداث، ونماذج التعلُّم التكيُّفي، وكتيبات الاستجابة فرق العمل على إدارة الحوادث بشكل استباقي.

دلائل الميزات:

• ترابط الأحداث في الوقت الحقيقي وتقليل الضوضاء
• أتمتة الاستجابة للحوادث باستخدام دفاتر التشغيل والتوجيه الديناميكي
• الكشف عن الحالات الشاذة وتجميع التنبيهات القائمة على الذكاء الاصطناعي
• التكامل مع أدوات المراقبة وإصدار التذاكر والتعاون

التسعير:

• خطة مجانية: إدارة الحوادث الأساسية للفرق الصغيرة
• احترافي: 21 دولارًا/مستخدماً/شهرياً - يضيف جدولة عند الطلب وتجميع التنبيهات
• الأعمال: 41 دولاراً/مستخدماً/شهرياً - يتضمن ميزات تنسيق الأحداث والأتمتة
• المؤسسات: التسعير المخصص للعمليات واسعة النطاق والامتثال المتقدم

2. Botpress

Botpress هي عبارة عن منصة وكيل ذكاء اصطناعي بدون تعليمات برمجية تساعد الفرق على تنظيم سير العمل التشغيلي، وأتمتة الاستجابة للحوادث، وإدارة أحداث البنية التحتية عبر البيئات.

صُمم وكلاء Botpress لتوحيد إشارات النظام في الوقت الفعلي، ويمكنهم إطلاق التنبيهات وفتح التذاكر وتصعيد المشكلات وأتمتة خطوات الحل عبر أدوات مثل Slack وJira GitHub Actions GitHub Cloud - يمكن الوصول إليها جميعاً من خلال Hub التكامل.

على عكس حزم المراقبة التقليدية التي تعتمد على خطوط الأنابيب الثابتة، تتيح لك المنصة استخدام وكلاء الذكاء الاصطناعي لضبط التدفقات التشغيلية بناءً على ظروف النظام الحية، وهو مطلب أساسي في بيئات أتمتة سير العمل الحديثة للذكاء الاصطناعي.

وهو يعمل كطبقة تنسيق لعمليات البنية التحتية، مما يسمح للفرق بإدارة عمليات التصعيد وأتمتة القرارات والتحكم في إجراءات النظام مباشرةً من بيئات الدردشة.

دلائل الميزات:

• منشئ بدون كود للوكلاء وواجهات برمجة التطبيقات وسير عمل الأحداث
• دعم Webhook وAPI لإشارات خط الأنابيب ومحفزات الحوادث
• الذاكرة والتوجيه الشرطي للتصعيدات الديناميكية
• النشر متعدد القنوات عبر التطبيقات الداخلية والعامة

التسعير:

• الباقة المجانية: 0 دولار شهرياً/دولار مع استخدام الذكاء الاصطناعي بقيمة 5 دولارات
• Plus: 89 دولاراً شهرياً - إضافة توجيه مباشر للوكيل واختبار التدفق
• الفريق: 495 دولاراً شهرياً - لخدمات الدخول الآمن والتعاون والتحكم في الوصول
• المؤسسات: التسعير المخصص للحجم والامتثال

3. Splunk ITSI

إن Splunk IT Service Intelligence (ITSI) عبارة عن منصة للمراقبة و AIOps تراقب صحة النظام وتربط الأحداث وتتنبأ بالانقطاعات في بيئات تكنولوجيا المعلومات المعقدة.

تُعد هذه القدرات ذات قيمة خاصة في الذكاء الاصطناعي في سيناريوهات الاتصالات، حيث يعد ارتباط الإشارات في الوقت الفعلي أمرًا بالغ الأهمية للحفاظ على وقت التشغيل عبر الشبكات الكبيرة.

ويستخدم التحليلات القائمة على التعلم الآلي لاكتشاف الحالات الشاذة وتتبع تبعيات الخدمة وتحديد أولويات الحوادث بناءً على تأثير الأعمال. تقوم ITSI بدمج المقاييس والسجلات والتتبعات في عرض موحد لمنح الفرق رؤية كاملة لأداء النظام.

تساعد تحليلات ITSI التنبؤية في توقع تدهور الخدمة، بينما يقلل محرك ارتباط الأحداث الخاص بها من ضوضاء التنبيهات ويكشف عن الحوادث القابلة للتنفيذ.

دلائل الميزات:

• مراقبة موحدة عبر المقاييس والسجلات والتتبعات
• تخطيط الاعتماد على الخدمة والتقييم الصحي
• التحليلات التنبؤية للكشف المبكر عن انقطاع التيار الكهربائي
• الحد من الضوضاء من خلال ترابط الأحداث وتجميعها

التسعير:

• تسعير مخصص بناءً على حجم استيعاب البيانات واحتياجات المستخدم
• يباع عادةً كجزء من عمليات نشر Splunk Cloud أو Splunk Enterprise

4. IBM Cloud Pak

IBM Cloud Pak لـ AIOps هي عبارة عن منصة عمليات تكنولوجيا المعلومات المعيارية القائمة على الذكاء الاصطناعي التي طورتها شركة IBM. وهي مصممة لمساعدة فرق العمليات على اكتشاف الحوادث وتشخيصها وحلها عبر البيئات الهجينة ومتعددة السحابة.

وهو مبني على معايير مفتوحة وجزء من مجموعة Cloud Pak من IBM، ويستفيد من الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير والأتمتة القائمة على السياسات لتقليل إرهاق التنبيهات وإظهار الأسباب الجذرية وتحسين وقت تشغيل النظام.

تقوم المنصة بتجميع التنبيهات ذات الصلة، واكتشاف الحالات الشاذة في الوقت الفعلي، وتوجيه الحل باستخدام دفاتر التشغيل ونُهج التكامل.

وهو يتصل بأدوات مثل ServiceNow وIBM Db2 وNetcool/Impact، مما يجعله مثاليًا للفرق التي تتطلع إلى تحديث stack عملياتها دون التخلي عن الاستثمارات الحالية.

دلائل الميزات:

• الربط الذكي بين التنبيهات الذكية واكتشاف السبب الجذري
• اكتشاف الشذوذ في الوقت الحقيقي وقمع التشويش
• تدفقات العمل القائمة على السياسات مع التنفيذ المشروط
• التكامل مع منصات إدارة خدمات تكنولوجيا المعلومات والاتصالات وأدوات المراقبة وأنظمة IBM

التسعير:

• تسعير مخصص بناءً على حجم النشر

5. إغنيو

Ignio من Digitate هي عبارة عن منصة AIOps تجمع بين الذكاء الاصطناعي والأتمتة والتحليلات لاكتشاف المشكلات التشغيلية لتكنولوجيا المعلومات وتشخيصها ومعالجتها. وهي تركز على العمليات المستقلة من خلال تعلم سلوك النظام وإدارة الحوادث بشكل استباقي.

تكمن قوة Ignio في نماذجها القائمة على المخططات التي ترسم خرائط للأنظمة وتتنبأ بالأعطال وتطلق إجراءات الإصلاح الذاتي دون انتظار التدخل اليدوي.

وهو يدعم عمليات التكامل مع أنظمة تكنولوجيا المعلومات الخاصة بالمؤسسات، مثل ServiceNow، وAWS، وAzure، وبيئات SAP.

من خلال مزج التحليلات التنبؤية مع الأتمتة، يساعد Ignio الفرق على تقليل وقت التعطل، وتحسين استخدام الموارد، وتوسيع نطاق العمليات دون إضافة نفقات عامة.

دلائل الميزات:

• الاستجابة الذاتية للحوادث من خلال أنماط النظام المكتسبة
• تخطيط التبعية الديناميكية والتحليلات التنبؤية
• أتمتة المهام التشغيلية الروتينية
• التكامل مع السحابة وتخطيط موارد المؤسسات ومنصات إدارة الخدمات

الأسعار: غير متاح للجمهور

كيف يمكنني تحديد ما إذا كانت مؤسستي جاهزة لـ AIOps؟

إذا كان فريقك غارقاً في التنبيهات، ويتلاعب بأدوات المراقبة المنعزلة، ويتفاعل مع المشاكل بدلاً من التنبؤ بها، فأنت جاهز. من المفيد أن يكون لديك بالفعل إمكانية مراقبة قوية وبيانات تشغيلية نظيفة أيضاً.

ما هي المفاهيم الخاطئة الشائعة عن AIOps؟

يعتقد الكثير من الناس أن AIOps يحل محل البشر ولكنه ليس كذلك. إنه أشبه بمساعد ذكي يقوم بتصفية الضوضاء وتحديد الأنماط ويساعدك على الاستجابة بشكل أسرع.

هل يمكن أن تعمل AIOps في بيئات موصولة بالهواء أو غير متصلة بالإنترنت؟

يمكن ذلك، ولكن مع بعض القيود. ستحتاج إلى أدوات AIOps المحلية على الرغم من أنها لن تتمكن من الوصول إلى تحديثات السحابة في الوقت الفعلي أو موجزات الاستخبارات الخارجية.

من يملك القرارات التي يتخذها وكلاء الذكاء الاصطناعي في منصات AIOps؟

في النهاية، يقوم فريق العمليات بذلك. يوفر وكلاء الذكاء الاصطناعي الدعم من خلال الرؤى والأتمتة، لكن فرق العمليات تحدد القواعد وتتحقق من صحة الإجراءات.

كيف يتم ضمان قابلية التفسير في القرارات التشغيلية القائمة على الذكاء الاصطناعي؟

تتضمن منصات AIOps الجيدة سجلات أو رسوم بيانية سببية أو ملخصات بلغة بسيطة تشرح سبب تشغيل شيء ما حتى لا تتركك تخمن لماذا فعل الذكاء الاصطناعي ما فعله.