AIOps: Elakkan Kesilapan Biasa Automasi Operasi IT Ini

Mengurus operasi IT hari ini bermakna berdepan persekitaran yang lebih besar, pantas, dan saling berkait berbanding sebelum ini. Sistem pemantauan tradisional dan berasaskan peraturan tidak lagi mencukupi untuk memastikan perkhidmatan stabil.

AIOps mengubah operasi dengan menggunakan pembelajaran mesin pada isyarat sistem secara langsung dan menggunakan ejen AI perusahaan untuk membuat pertimbangan lebih dinamik merentas insiden.

Apabila persekitaran berubah secara tidak dijangka, perubahan ini membolehkan pasukan bergerak melangkaui pemantauan statik kepada tindak balas yang lebih adaptif.

Apa itu AIOps?

Artificial Intelligence for IT Operations (AIOps) menggunakan pembelajaran mesin dan analitik lanjutan pada data operasi untuk mengurus kesihatan dan prestasi sistem IT tanpa bergantung pada campur tangan manual.

Istilah ini dicipta oleh Gartner pada 2016, merujuk kepada platform yang mengautomasikan tugas utama operasi — seperti mengesan anomali, mengaitkan peristiwa, mencari punca utama, dan bertindak balas terhadap insiden — dengan belajar daripada data sistem masa nyata dan bukannya peraturan statik.

AIOps moden melangkah lebih jauh: ia memadankan model pengesanan dengan ejen AI yang mengaitkan isu berkaitan dan membimbing penyelesaian merentas alat, menjadikan operasi lebih dinamik dan kurang reaktif.

Konsep Utama AIOps

Bagaimana AIOps berbeza daripada MLOps dan DevOps?

Apabila automasi dan aliran kerja berasaskan data semakin biasa dalam amalan IT dan perisian, istilah seperti AIOps, MLOps, dan DevOps sering disebut bersama.

Ketiga-tiganya berkongsi matlamat untuk meningkatkan kebolehpercayaan, kebolehsuaian, dan daya tindak, tetapi beroperasi di bahagian berbeza dalam kitaran hayat teknologi. Oleh kerana ketiga-tiganya melibatkan automasi untuk mengurus kerumitan, peranan mereka mudah dikelirukan.

Bagaimana AIOps Berfungsi?

AIOps membawa pembelajaran mesin ke dalam operasi harian dengan membantu sistem mengesan masalah awal dan bertindak balas secara automatik.

Ia mencari tingkah laku luar biasa, mengaitkan isu berkaitan, dan mencetuskan tindak balas tanpa memerlukan campur tangan manusia.

Untuk menggambarkan aliran ini, bayangkan situasi di mana proses pembayaran syarikat e-dagang tiba-tiba menjadi perlahan semasa waktu puncak.

Langkah 1: Mengumpul dan menyediakan data operasi

Untuk mengesan kelambatan pembayaran lebih awal, platform AIOps mengambil metrik masa nyata dari pelayan web, API, dan pangkalan data.

Ia membersihkan dan menyelaraskan data kependaman, ralat transaksi, dan log sistem untuk membina gambaran masa nyata, memastikan model pengesanan menerima isyarat yang konsisten dan boleh dipercayai untuk dianalisis.

Langkah 2: Mengesan anomali dalam sistem kompleks

Apabila trafik memuncak, platform mengesan masa tindak balas pembayaran yang luar biasa berbanding garis dasar yang telah dipelajari.

Ejen AI menonjolkan anomali ini sebelum had dilampaui, membolehkan kelambatan ditangani lebih awal.

Walaupun ejen hanyalah sebahagian daripada tumpukan AIOps, panduan membina ejen AI ini menerangkan bagaimana ia distrukturkan untuk membuat pertimbangan merentas isyarat dan membuat keputusan.

Sesetengah platform menggunakan ejen AI vertikal yang dilatih khusus untuk bidang seperti infrastruktur awan, rangkaian, atau pangkalan data bagi meningkatkan ketepatan.

Langkah 3: Mengaitkan insiden merentas persekitaran

Platform mengaitkan peningkatan kependaman pembayaran dengan kelewatan pertanyaan pangkalan data dan kehilangan paket rangkaian secara serentak.

Ejen AI membantu dengan membuat pertimbangan merentas isyarat berkaitan, membina semula insiden sepenuhnya, dan mengenal pasti bahawa kelambatan berpunca daripada tekanan backend yang merebak merentas sistem, bukan hanya isu frontend yang terasing.

Keupayaan ini mencerminkan bentuk orkestrasi ejen AI, di mana model khusus bekerjasama untuk membina gambaran menyeluruh tentang landskap insiden.

Contoh biasa ialah pengguna menghadapi ralat pembayaran, di mana punca sebenar berpunca daripada kegagalan instans AWS, bukannya aplikasi itu sendiri.

Langkah 4: Bertindak balas secara automatik terhadap peristiwa kritikal

Setelah platform AIOps mengesahkan kegagalan instans AWS menjejaskan prestasi pembayaran, ia mencetuskan tindakan yang telah ditetapkan.

Ini boleh termasuk penskalaan automatik API pembayaran atau mengubah laluan trafik pangkalan data, membantu menstabilkan platform sebelum gangguan penuh berlaku.

Langkah 5: Pembelajaran dan penalaan model berterusan

Selepas penyelesaian dimaklumkan semula kepada sistem, maklum balas operasi daripada keseluruhan pertukaran melatih semula model pengesanan anomali.

Maklum balas ini juga membantu ejen AI membuat pertimbangan merentas insiden dengan lebih berkesan dan memaklumkan keputusan tindak balas automatik yang lebih baik.

Ini membolehkan platform AIOps mengesan anomali awal dengan lebih baik, mengaitkan peristiwa berkaitan dengan lebih tepat, dan mencetuskan tindak balas automatik yang lebih berkesan apabila persekitaran terus berkembang.

Apakah kegunaan utama AIOps?

Apabila sistem AIOps berkembang, penyelidik menggabungkan sistem IT tradisional dengan model bahasa besar (LLM) untuk menangani cabaran operasi yang telah lama wujud.

Kertas kerja 2025 bertajuk “Empowering AIOps,” yang dibentangkan di ACM Symposium on Software Engineering, menyoroti bagaimana LLM boleh mentafsir data tidak berstruktur seperti log sistem dan laporan insiden, serta meningkatkan kejelasan pandangan yang didorong AI.

Perubahan ini adalah langkah besar ke arah penggunaan sistem AI — dan ia semakin penting untuk pasukan yang perlu mengekalkan kelajuan dan kualiti dalam persekitaran yang semakin kompleks.

Keupayaan ini memperluas skop AIOps, khususnya dalam bidang pengoptimuman, pemantauan kesihatan sistem, keselamatan siber, dan peruntukan sumber.

Memantau kesihatan sistem dan mengesan insiden

AIOps menonjolkan tanda awal ketidakstabilan, seperti prestasi API yang merosot atau tekanan backend, membolehkan isu dikesan sebelum ia menjadi gangguan yang menjejaskan pengguna dan perkhidmatan kritikal.

Seperti yang dinyatakan oleh Matvey Kukuy, pengasas bersama Keep, sebuah platform AIOps sumber terbuka,

‍“Apabila anda mengurus infrastruktur perusahaan yang besar, di mana sentiasa ada sesuatu yang berlaku, anda mungkin berdepan ribuan peristiwa.”

Jumlah ini menjadikan pengesanan insiden secara manual hampir mustahil — platform AIOps membantu pasukan menonjolkan perkara yang paling penting.

Mengoptimumkan prestasi rangkaian

Walaupun pemantauan menonjolkan tanda amaran awal, AIOps melangkah lebih jauh dengan mengoptimumkan laluan rangkaian secara dinamik untuk mengekalkan kelajuan dan ketersediaan dalam keadaan yang berubah-ubah.

Ia membantu mengimbangi beban antara nod, melaraskan laluan rangkaian semasa tempoh tekanan, dan memprioritikan trafik aplikasi kritikal untuk meminimumkan kependaman dan mengelakkan gangguan perkhidmatan.

Memperkukuh pertahanan keselamatan siber

Dengan mengaitkan isyarat operasi dan keselamatan, AIOps mendedahkan ancaman tersembunyi yang terlepas daripada pemantauan tradisional.

Ia membantu pasukan mengesan pergerakan lateral dalam persekitaran dan bertindak balas dengan lebih pantas terhadap corak serangan yang muncul.

Meramalkan keperluan sumber dan kapasiti

Selain mengurus kesihatan sistem secara langsung, AIOps membantu pasukan merancang pertumbuhan masa depan.

Dengan meramalkan bila dan di mana kapasiti diperlukan, ia membolehkan penskalaan infrastruktur yang lebih bijak dan perancangan sumber jangka panjang.

Bagaimana anda harus membina strategi AIOps?

Membina strategi AIOps yang berjaya memerlukan lebih daripada sekadar menggunakan alat automasi.

Pasukan memerlukan asas operasi yang kukuh, amalan data yang boleh dipercayai, dan jangkaan realistik tentang apa yang boleh dan tidak boleh dilakukan oleh operasi berasaskan AI.

1. Pusatkan pemantauan sistem dan data pemerhatian

AIOps memerlukan gambaran lengkap dan masa nyata tentang sistem anda. Satukan log, metrik, jejak, dan peristiwa ke dalam satu lapisan pemerhatian.

Kekurangan liputan pemantauan atau alat yang berpecah-belah melemahkan pengecaman corak dan pengesanan insiden. Memperkuat pemerhatian memberikan aliran isyarat yang diperlukan oleh platform AIOps untuk menghasilkan maklumat yang tepat.

2. Seragamkan proses pengurusan insiden

Tanpa laluan peningkatan yang jelas, AIOps tidak dapat mengautomasikan langkah penyelesaian dengan berkesan, menyebabkan lebih banyak kekeliruan dan kesilapan.

AIOps disepadukan dengan pengurusan insiden sedia ada, jadi kestabilan dan konsistensi adalah penting sebelum lapisan automasi ditambah.

3. Bina aliran data operasi berkualiti tinggi

Model AIOps bergantung pada input masa nyata yang dinormalisasi untuk mengenal pasti anomali dengan boleh dipercayai.

Pasukan mesti mengesahkan kualiti kemasukan, menyeragamkan format peristiwa, dan membersihkan metrik berlebihan atau kurang bernilai untuk membina asas data operasi yang dipercayai.

4. Pilih domain awal untuk pelaksanaan

Melancarkan AIOps di seluruh persekitaran mencipta kerumitan yang tidak perlu tanpa kawalan.

Mulakan dalam domain operasi yang terfokus seperti pemantauan rangkaian, infrastruktur awan, atau kesihatan aplikasi.

Memfokuskan pada kawasan tertentu membolehkan penalaan model lebih cepat, pengukuran hasil awal yang lebih mudah, dan penskalaan yang lebih lancar kemudian.

5. Selaraskan pasukan dengan jangkaan AIOps yang realistik

AIOps mempercepat pengesanan dan triage, tetapi jangkaan yang jelas tentang apa yang harus diautomasikan memastikan ia menyokong dan memperkasakan, bukan menggantikan pertimbangan manusia secara sembarangan.

Seperti yang dijelaskan oleh Jay Rudrachar, Pengarah Kanan di TIAA kepada Gartner,

‍“Akhirnya, apakah manfaat terbesar kami? Untuk mengurangkan gangguan dan masa henti yang dihadapi pelanggan sebanyak mungkin dan menjadi proaktif.”

Dengan pemikiran itu, pasukan boleh mengelakkan mengejar automasi untuk perkara yang tidak boleh atau tidak perlu diautomasikan, dan sebaliknya fokus menyelesaikan masalah sebenar yang mengurangkan impak kepada pengguna.

6. Nilai penyelesaian AIOps dengan teliti

Tidak semua penyelesaian AIOps sesuai untuk setiap persekitaran. Penilaian harus memberi tumpuan kepada integrasi pemerhatian, fleksibiliti automasi, dan kebolehsuaian operasi sebenar.

Walaupun terdapat beberapa pensijilan AIOps, pengetahuan platform dan kesesuaian seni bina lebih penting daripada kelayakan formal. Pilih penyelesaian yang sejajar dengan seni bina data dan keperluan sistem anda.

5 Platform AIOps Terbaik

Memilih platform AIOps yang tepat menentukan seberapa pantas pasukan boleh bertindak balas terhadap isu sistem dan seberapa yakin mereka boleh merancang pertumbuhan infrastruktur.

Matlamatnya bukan sekadar memberi amaran lebih pantas, tetapi membina automasi dalam operasi harian tanpa mencipta titik buta baharu.

1. PagerDuty

PagerDuty ialah platform AIOps yang memfokuskan pada tindak balas insiden masa nyata, automasi, dan kecerdasan peristiwa. Ia menghubungkan alat pemantauan, platform pemerhatian, dan pasukan on-call untuk mengesan, mendiagnosis, dan bertindak balas terhadap isu dengan lebih pantas.

Ia digunakan secara meluas dalam tetapan tiket AI, di mana amaran secara automatik menjana dan meningkatkan tiket insiden melalui alat ITSM bersepadu seperti Jira atau ServiceNow.

Ia menggunakan korelasi peristiwa berasaskan AI untuk mengurangkan gangguan dan menonjolkan insiden kritikal. Pasukan boleh menyediakan aliran kerja automatik untuk memperkayakan amaran, mencetuskan tindakan, dan meningkatkan mengikut tahap keterukan.

PagerDuty menyokong integrasi dengan alat seperti Slack, ServiceNow, Jira, Datadog, dan AWS CloudWatch. Orkestrasi peristiwa, model pembelajaran adaptif, dan buku panduan tindak balasnya membantu pasukan mengurus insiden secara proaktif.

Ciri Utama:

• Korelasi peristiwa masa nyata dan pengurangan gangguan
• Automasi tindak balas insiden dengan runbook dan penghalaan dinamik
• Pengesanan anomali berasaskan AI dan pengelompokan amaran
• Integrasi dengan alat pemantauan, pengurusan tiket, dan kolaborasi

Harga:

• Pelan Percuma: Pengurusan insiden asas untuk pasukan kecil
• Professional: $21/pengguna/bulan — tambah penjadualan on-call dan pengelompokan amaran
• Business: $41/pengguna/bulan — termasuk orkestrasi peristiwa dan ciri automasi
• Enterprise: Harga khusus untuk operasi berskala besar dan pematuhan lanjutan

2. Botpress

Botpress ialah platform ejen AI tanpa kod yang membantu pasukan mengatur aliran kerja operasi, mengautomasikan tindak balas insiden, dan mengurus peristiwa infrastruktur merentasi persekitaran.

Dibina untuk menyatukan isyarat sistem masa nyata, ejen Botpress boleh mencetuskan amaran, membuka tiket, meningkatkan isu, dan mengautomasikan langkah penyelesaian merentasi alat seperti Slack, Jira, GitHub Actions, dan Grafana Cloud — semuanya boleh diakses melalui Integration Hub.

Tidak seperti timbunan pemantauan tradisional yang bergantung pada saluran paip statik, platform ini membolehkan anda menggunakan ejen AI untuk melaraskan aliran operasi berdasarkan keadaan sistem masa nyata, satu keperluan utama dalam persekitaran automasi aliran kerja AI moden.

Ia bertindak sebagai lapisan orkestrasi untuk operasi infrastruktur, membolehkan pasukan mengurus peningkatan, mengautomasikan keputusan, dan mengawal tindakan sistem terus dari persekitaran chat.

Ciri Utama:

• Pembina tanpa kod untuk ejen, API, dan aliran kerja peristiwa
• Sokongan webhook dan API untuk isyarat saluran paip dan pencetus insiden
• Memori dan penghalaan bersyarat untuk peningkatan dinamik
• Pelaksanaan berbilang saluran merentasi aplikasi dalaman dan awam

Harga:

• Pelan Percuma: $0/bulan dengan $5 penggunaan AI
• Plus: $89/bulan — tambah penghalaan agen langsung dan ujian aliran
• Team: $495/bulan — untuk SSO, kolaborasi, dan kawalan akses
• Enterprise: Harga khusus untuk skala besar dan pematuhan

3. Splunk ITSI

Splunk IT Service Intelligence (ITSI) ialah platform pemerhatian dan AIOps yang memantau kesihatan sistem, mengaitkan peristiwa, dan meramalkan gangguan dalam persekitaran IT yang kompleks.

Keupayaan ini sangat bernilai dalam senario AI dalam telekomunikasi, di mana korelasi isyarat masa nyata penting untuk mengekalkan masa operasi rangkaian yang besar.

Ia menggunakan analitik berasaskan pembelajaran mesin untuk mengesan anomali, menjejak kebergantungan perkhidmatan, dan memprioritaskan insiden berdasarkan impak perniagaan. ITSI menyatukan metrik, log, dan jejak ke dalam satu paparan untuk memberikan pasukan keterlihatan penuh terhadap prestasi sistem.

Analitik ramalan ITSI membantu menjangka kemerosotan perkhidmatan, manakala enjin korelasi peristiwanya mengurangkan gangguan amaran dan menonjolkan insiden yang boleh diambil tindakan.

Ciri Utama:

• Pemantauan bersatu merentasi metrik, log, dan jejak
• Pemetaan kebergantungan perkhidmatan dan penilaian kesihatan
• Analitik ramalan untuk pengesanan awal gangguan
• Pengurangan gangguan melalui korelasi dan pengelompokan peristiwa

Harga:

• Harga khusus berdasarkan jumlah kemasukan data dan keperluan pengguna
• Biasanya dijual sebagai sebahagian daripada pelaksanaan Splunk Cloud atau Splunk Enterprise

4. IBM Cloud Pak

IBM Cloud Pak for AIOps ialah platform operasi IT berasaskan AI yang modular, dibangunkan oleh IBM. Ia direka untuk membantu pasukan operasi mengesan, mendiagnosis, dan menyelesaikan insiden merentasi persekitaran hibrid dan multicloud.

Dibina atas piawaian terbuka dan sebahagian daripada suite Cloud Pak IBM, ia memanfaatkan AI yang boleh dijelaskan dan automasi berasaskan polisi untuk mengurangkan keletihan amaran, mengenal pasti punca utama, dan meningkatkan masa operasi sistem.

Platform ini mengumpulkan amaran berkaitan, mengesan anomali secara masa nyata, dan membimbing penyelesaian menggunakan runbook serta polisi integrasi.

Ia berhubung dengan alat seperti ServiceNow, IBM Db2, dan Netcool/Impact, menjadikannya sesuai untuk pasukan yang ingin memodenkan timbunan operasi mereka tanpa meninggalkan pelaburan sedia ada.

Ciri Utama:

• Korelasi amaran pintar dan pengesanan punca utama
• Pengesanan anomali masa nyata dan penapisan bunyi
• Aliran kerja berasaskan polisi dengan pelaksanaan bersyarat
• Integrasi dengan platform ITSM, alat pemerhatian, dan sistem IBM

Harga:

• Harga disesuaikan mengikut saiz pelaksanaan

5. Ignio

Ignio oleh Digitate ialah platform AIOps yang menggabungkan AI, automasi, dan analitik untuk mengesan, mendiagnosis, dan membaiki isu operasi IT. Ia memberi tumpuan kepada operasi autonomi dengan mempelajari tingkah laku sistem dan mengurus insiden secara proaktif.

Kekuatan Ignio terletak pada model berasaskan pelan biru yang memetakan sistem, meramalkan kegagalan, dan mencetuskan tindakan pemulihan sendiri tanpa menunggu campur tangan manual.

Ia menyokong integrasi dengan sistem IT perusahaan seperti ServiceNow, AWS, Azure, dan persekitaran SAP.

Dengan menggabungkan analitik ramalan dan automasi, Ignio membantu pasukan mengurangkan masa henti, mengoptimumkan penggunaan sumber, dan menskalakan operasi tanpa menambah beban kerja.

Ciri Utama:

• Tindak balas insiden pemulihan sendiri melalui corak sistem yang dipelajari
• Pemetaan kebergantungan dinamik dan analitik ramalan
• Automasi tugas operasi rutin
• Integrasi dengan platform awan, ERP, dan pengurusan perkhidmatan

Harga: Tidak didedahkan secara umum

Laksanakan Aliran Kerja AIOps Hari Ini

Botpress membolehkan pasukan memproses isyarat operasi secara besar-besaran, menetapkan peraturan dinamik untuk acara sistem, dan melaraskan tindak balas tanpa perlu membina semula aliran kerja statik.

Agen merekod perbualan, penyelesaian, dan eskalasi secara masa nyata, membantu pasukan menambah baik aliran operasi apabila insiden baharu berlaku.

Integrasi dengan Jira, GitHub Actions, AWS, dan Grafana Cloud membolehkan Botpress mencetuskan kemas kini, mengeskalasi tugas, dan menarik metrik terus ke dalam aliran kerja insiden.

Mula bina hari ini – ia percuma.

Soalan Lazim

1. Bagaimana saya boleh menentukan sama ada organisasi saya bersedia untuk AIOps?

Untuk menentukan sama ada organisasi anda bersedia untuk AIOps, nilai sama ada pasukan anda terbeban dengan keletihan amaran atau kebanyakannya bertindak balas secara reaktif terhadap insiden. Anda sudah bersedia jika anda telah mengumpul data pemerhatian berstruktur (log, metrik, jejak) dan ingin mengurangkan MTTR (Purata Masa untuk Penyelesaian) melalui automasi pintar.

2. Apakah salah tanggapan biasa mengenai AIOps?

Salah tanggapan biasa tentang AIOps ialah ia menggantikan operator manusia, sedangkan sebenarnya ia membantu mereka dengan menapis bunyi amaran dan mengenal pasti punca utama dengan lebih pantas. Salah tanggapan lain ialah AIOps hanya untuk perusahaan besar, walaupun banyak alat AIOps moden juga sesuai untuk organisasi bersaiz sederhana.

3. Bolehkah AIOps berfungsi dalam persekitaran terasing atau luar talian?

Ya, AIOps boleh berfungsi dalam persekitaran terasing jika digunakan dengan penyelesaian di premis, tetapi tetapan ini tidak mempunyai kemas kini masa nyata daripada sumber kecerdasan awan atau pengayaan data luaran. Anda perlu bergantung sepenuhnya pada telemetri tempatan dan data sejarah untuk mendapatkan maklumat.

4. Siapa yang bertanggungjawab ke atas keputusan yang dibuat oleh ejen AI dalam platform AIOps?

Pasukan operasi bertanggungjawab ke atas keputusan yang dibuat oleh agen AI dalam platform AIOps. Walaupun agen AI boleh mencadangkan tindakan atau mengautomasikan tindak balas yang telah ditetapkan, operator manusia bertanggungjawab menetapkan polisi dan memastikan akauntabiliti terhadap hasilnya.

5. Bagaimana keterjelasan dipastikan dalam keputusan operasi yang didorong oleh AI?

Keterjelasan dalam keputusan operasi berasaskan AI dipastikan melalui log terperinci, pokok analisis punca utama, graf korelasi, dan ringkasan dalam bahasa semula jadi yang menerangkan mengapa amaran dicetuskan atau tindakan diambil. Banyak platform AIOps juga menyerlahkan faktor penyumbang dan tahap keyakinan untuk menyokong ketelusan.