- AIOps (Artificial Intelligence for IT Operations) maakt gebruik van machine learning om anomalieën te detecteren, gebeurtenissen te correleren en IT-incidentresponsen te automatiseren die verder gaan dan regelgebaseerde monitoring.
- AIOps-platforms, in 2016 bedacht door Gartner, combineren detectiemodellen met AI-agenten die over systemen heen redeneren voor proactieve activiteiten.
- Belangrijke toepassingen zijn onder meer gezondheidsbewaking, netwerkoptimalisatie, cyberbeveiliging en resourcevoorspelling in complexe omgevingen.
- Succes met AIOps is afhankelijk van gecentraliseerde gegevens, duidelijke incidentprocessen, kwaliteitsinvoer en realistische verwachtingen over menselijk toezicht.
Het beheren van IT-operaties betekent tegenwoordig dat je te maken hebt met grotere, snellere en meer onderling verbonden omgevingen dan ooit. Traditionele monitoring- en regelgebaseerde systemen zijn niet langer voldoende om services stabiel te houden.
AIOps verandert de bedrijfsvoering door machine learning toe te passen op live systeemsignalen en AI-agenten van bedrijven te gebruiken om dynamischer te redeneren over incidenten.
Omdat omgevingen onvoorspelbaar veranderen, stelt deze verschuiving teams in staat om van statische monitoring over te stappen op meer adaptieve reacties.
Wat is AIOps?
Artificial Intelligence for IT Operations (AIOps) past machine learning en geavanceerde analyse toe op operationele gegevens om de gezondheid en prestaties van IT-systemen te beheren zonder afhankelijk te zijn van handmatige interventie.
De term werd in 2016 bedacht door Gartner en beschrijft platforms die belangrijke ops-taken automatiseren - zoals het detecteren van anomalieën, het correleren van gebeurtenissen, het vinden van hoofdoorzaken en het reageren op incidenten - door te leren van realtime systeemgegevens in plaats van statische regels.
Moderne AIOps-instellingen gaan verder: ze koppelen detectiemodellen aan AI-agenten die gerelateerde problemen koppelen en de oplossing begeleiden door tools heen, waardoor ops dynamischer en minder reactief wordt.
Belangrijkste AIOps-concepten
Hoe verschilt AIOps van MLOps en DevOps?
Omdat automatisering en datagestuurde workflows steeds gebruikelijker worden in IT en softwarepraktijken, worden termen als AIOps, MLOps en DevOps vaak samen genoemd.
Ze hebben gemeenschappelijke doelen rond het verbeteren van betrouwbaarheid, schaalbaarheid en reactiesnelheid, maar ze zijn actief in verschillende delen van de technologische levenscyclus. Omdat ze alle drie te maken hebben met het gebruik van automatisering om complexiteit te beheren, is het gemakkelijk om hun rollen door elkaar te halen.
Hoe werkt AIOps?
AIOps brengt machine learning in de dagelijkse werkzaamheden door systemen te helpen problemen vroegtijdig te herkennen en automatisch te reageren.
Het zoekt naar ongewoon gedrag, verbindt gerelateerde problemen en activeert reacties zonder dat iemand hoeft in te grijpen.
Om deze stroom te illustreren, stel je een scenario voor waarbij het afrekenproces van een e-commercebedrijf plotseling vertraagt tijdens piekuren.
Stap 1: Verzamelen en voorbereiden van operationele gegevens
Om de vertraging van de kassa vroegtijdig op te merken, neemt het AIOps-platform live statistieken op van webservers, API's en databases.
Het schoont latentiegegevens, transactiefouten en systeemlogboeken op en stemt deze op elkaar af om een realtime beeld op te bouwen, zodat detectiemodellen consistente, betrouwbare signalen hebben om te analyseren.
Stap 2: afwijkingen in complexe systemen opsporen
Als het verkeer piekt, detecteert het platform abnormale responstijden voor kassa's in vergelijking met geleerde basislijnen.
AI-agenten signaleren deze afwijkingen voordat de limieten worden overschreden, zodat de vertraging in een vroeg stadium kan worden aangepakt.
Hoewel agents slechts één onderdeel zijn van de stack, legt deze gids voor het bouwen van een AI-agent uit hoe ze zijn gestructureerd om te redeneren over signalen en beslissingen te nemen.
Sommige platforms zetten verticale AI-agenten in die specifiek zijn getraind voor domeinen als cloudinfrastructuur, netwerken of databases om de nauwkeurigheid te verbeteren.
Stap 3: incidenten over omgevingen heen koppelen
Het platform correleert stijgende afrekenlatentie met gelijktijdige database query vertragingen en netwerk pakketverlies.
AI-agenten helpen door te redeneren over gerelateerde signalen, het volledige incident te reconstrueren en vast te stellen dat de vertraging het gevolg is van stress aan de achterkant die zich verspreidt over de systemen, en niet alleen van geïsoleerde problemen aan de voorkant.
Deze mogelijkheden weerspiegelen een vorm van AI-agent orkestratie, waarbij gespecialiseerde modellen samenwerken om een holistisch beeld van het incidentenlandschap op te bouwen.
Een veelvoorkomend voorbeeld zijn gebruikers die checkout-fouten tegenkomen, waarbij de hoofdoorzaak terug te voeren is op een storing in een AWS-instantie in plaats van de applicatie zelf.
Stap 4: Automatisch reageren op kritieke gebeurtenissen
Zodra het AIOps-platform bevestigt dat storingen in AWS-instanties de prestaties van de kassa beïnvloeden, worden vooraf gedefinieerde acties in gang gezet.
Dit kan het automatisch schalen van checkout API's omvatten of het omleiden van databaseverkeer, waardoor het platform wordt gestabiliseerd voordat er volledige uitval ontstaat.
Stap 5: Continu leren en afstemmen van het model
Nadat de resolutie is teruggekoppeld naar het systeem, worden de modellen voor het detecteren van afwijkingen opnieuw getraind door operationele feedback van de gehele uitwisseling.
Deze feedback helpt AI-agenten ook om beter te redeneren over incidenten en geeft informatie voor betere geautomatiseerde responsbeslissingen.
Hierdoor kunnen AIOps-platforms afwijkingen in een vroeg stadium beter detecteren, gerelateerde gebeurtenissen nauwkeuriger koppelen en effectievere geautomatiseerde reacties activeren terwijl omgevingen blijven evolueren.
Wat zijn de belangrijkste use cases voor AIOps?
Naarmate AIOps-systemen zich ontwikkelen, combineren onderzoekers traditionele IT-systemen met grote taalmodellenLLMs) om langdurige operationele uitdagingen aan te pakken.
Een artikel uit 2025, getiteld "Empowering AIOps", dat werd gepresenteerd op het ACM Symposium on Software Engineering, laat zien hoe LLMs ongestructureerde gegevens zoals systeemlogs en incidentrapporten kunnen interpreteren en tegelijkertijd de verklaarbaarheid van AI-gedreven inzichten kunnen verbeteren.
Deze verschuiving is een grote stap in de richting van AI-systemen en wordt essentieel voor teams die snelheid en kwaliteit moeten handhaven in steeds complexere omgevingen.
Deze mogelijkheden vergroten de reikwijdte van wat AIOps kan doen, met name op het gebied van optimalisatie, systeemgezondheidsmonitoring, cyberbeveiliging en resourcetoewijzing.
Systeemgezondheid bewaken en incidenten detecteren
AIOps signaleert vroegtijdige tekenen van instabiliteit, zoals verminderde API-prestaties of overbelasting van de backend, waardoor problemen kunnen worden opgespoord voordat ze escaleren tot uitval die gebruikers en kritieke services zou verstoren.
Zoals Matvey Kukuy, medeoprichter van Keep, een open-source AIOps-platform, het zegt,
Als je een grote bedrijfsinfrastructuur beheert, waar altijd wel iets gebeurt, heb je waarschijnlijk te maken met duizenden gebeurtenissen.
Dit volume maakt het bijna onmogelijk om incidenten handmatig bij te houden - AIOps-platforms helpen teams om boven water te krijgen wat het belangrijkst is.
Netwerkprestaties optimaliseren
Terwijl monitoring vroegtijdige waarschuwingssignalen laat zien, gaat AIOps verder door netwerkpaden dynamisch te optimaliseren om snelheid en beschikbaarheid te behouden onder veranderende omstandigheden.
Het helpt om de belasting over de knooppunten te verdelen, netwerkroutes aan te passen tijdens perioden van overbelasting en prioriteit te geven aan kritisch applicatieverkeer om latentie te minimaliseren en serviceonderbrekingen te voorkomen.
De verdediging tegen cyberbeveiliging versterken
Door operationele en beveiligingssignalen te correleren, legt AIOps verborgen bedreigingen bloot die aan traditionele monitoring ontsnappen.
Het helpt teams om laterale bewegingen binnen omgevingen te detecteren en sneller te reageren op nieuwe aanvalspatronen.
De behoefte aan middelen en capaciteit voorspellen
Naast het beheren van de live systeemgezondheid helpt AIOps teams bij het plannen van toekomstige groei.
Door te voorspellen wanneer en waar capaciteit nodig zal zijn, kan de infrastructuur slimmer worden geschaald en kunnen bronnen voor de lange termijn worden gepland.
Hoe bouw je een AIOps-strategie op?
Het opbouwen van een succesvolle AIOps-strategie begint met meer dan alleen het inzetten van automatiseringstools.
Teams hebben een sterke operationele basis nodig, betrouwbare gegevenspraktijken en realistische verwachtingen over wat AI-gestuurde activiteiten wel en niet kunnen doen.
1. Centraliseer systeemmonitoring en waarneembaarheidsgegevens
AIOps heeft een compleet, real-time overzicht van je systemen nodig. Consolideer logs, metrics, traces en events in één waarneembaarheidslaag.
Lacunes in de monitoringdekking of gefragmenteerde tooling verzwakken de patroonherkenning en incidentdetectie. Het versterken van de observeerbaarheid geeft AIOps-platforms de signaalstroom die nodig is om accurate inzichten te leveren.
2. Processen voor incidentbeheer standaardiseren
Zonder duidelijke escalatiepaden kunnen AIOps oplossingsstappen niet effectief automatiseren, wat leidt tot meer verwarring en hallucinaties.
AIOps sluit aan op bestaand incidentbeheer, dus stabiliteit en consistentie zijn essentieel voordat automatiseringslagen worden toegevoegd.
3. Een hoogwaardige operationele gegevensstroom opbouwen
AIOps-modellen zijn afhankelijk van realtime, genormaliseerde invoer om afwijkingen betrouwbaar te herkennen.
Teams moeten de kwaliteit van de ingestion valideren, eventformaten standaardiseren en overbodige of laagwaardige meetgegevens opschonen om een betrouwbare basis voor operationele gegevens op te bouwen.
4. Selecteer een initieel domein voor implementatie
Het lanceren van AIOps in een hele omgeving creëert onnodige complexiteit zonder controle.
Begin binnen een specifiek operationeel domein zoals netwerkbewaking, cloudinfrastructuur of applicatiegezondheid.
Door zich te richten op een afgebakend gebied kunnen modellen sneller worden afgestemd, kunnen vroege resultaten gemakkelijker worden gemeten en kan later soepeler worden geschaald.
5. Teams afstemmen op realistische AIOps-verwachtingen
AIOps versnelt detectie en triage, maar duidelijke verwachtingen over wat er geautomatiseerd moet worden, zorgen ervoor dat het menselijke oordeelsvorming ondersteunt en versterkt in plaats van lukraak vervangt.
Zoals Jay Rudrachar, Senior Director bij TIAA, uitlegt aan Gartner,
Wat isuiteindelijk ons grootste voordeel? De uitval en downtime voor de klant zo veel mogelijk beperken en proactief zijn."
Met die instelling kunnen teams voorkomen dat ze automatisering gaan nastreven voor dingen die niet geautomatiseerd kunnen of hoeven te worden, en zich in plaats daarvan richten op het oplossen van echte pijnpunten die de impact voor de gebruiker verkleinen.
6. Evalueer AIOps-oplossingen zorgvuldig
Niet elke AIOps-oplossing past in elke omgeving. De evaluatie moet zich richten op de integratie van waarneembaarheid, flexibiliteit van automatisering en het operationele aanpassingsvermogen in de praktijk.
Hoewel er een aantal AIOps-certificeringen bestaan, zijn platformkennis en architectuur belangrijker dan formele referenties. Kies oplossingen die aansluiten bij uw gegevensarchitectuur en systeembehoeften.
Top 5 AIOps-platforms
De keuze van het juiste AIOps-platform bepaalt hoe snel teams kunnen reageren op systeemproblemen en met hoeveel vertrouwen ze de groei van hun infrastructuur kunnen plannen.
Het doel is niet alleen om sneller te waarschuwen, maar om automatisering in te bouwen in de dagelijkse werkzaamheden zonder nieuwe blinde vlekken te creëren.
1. PagerDuty
PagerDuty is een AIOps-platform dat zich richt op realtime incidentrespons, automatisering en event intelligence. Het verbindt monitoringtools, observatieplatforms en oproepbare teams om problemen sneller op te sporen, te diagnosticeren en aan te pakken.
Het wordt veel gebruikt in AI-ticketingconfiguraties, waarbij waarschuwingen automatisch incidenttickets genereren en escaleren via geïntegreerde ITSM-tools zoals Jira of ServiceNow.
Het maakt gebruik van AI-gestuurde eventcorrelatie om ruis te verminderen en kritieke incidenten aan het licht te brengen. Teams kunnen geautomatiseerde workflows instellen om waarschuwingen te verrijken, acties te activeren en te escaleren op basis van ernst.
PagerDuty ondersteunt integraties met tools als Slack, ServiceNow, Jira, Datadog en AWS CloudWatch. De event orkestratie, adaptieve leermodellen en respons playbooks helpen teams bij het proactief beheren van incidenten.
Belangrijkste kenmerken:
- Realtime correlatie van gebeurtenissen en ruisonderdrukking
- Automatisering van incidentrespons met runbooks en dynamische routering
- AI-gebaseerde anomaliedetectie en waarschuwingsgroepering
- Integraties met tools voor monitoring, ticketing en samenwerking
Prijzen:
- Gratis plan: Basis incidentbeheer voor kleine teams
- Professioneel: $21/gebruiker/maand - voegt planning van oproepen en groeperen van waarschuwingen toe
- Zakelijk: $41/gebruiker/maand - inclusief functies voor eventorkestratie en automatisering
- Enterprise: Aangepaste prijzen voor grootschalige activiteiten en geavanceerde compliance
2. Botpress
Botpress is een no-code AI-agentplatform dat teams helpt operationele workflows te orkestreren, reacties op incidenten te automatiseren en infrastructuurevents in verschillende omgevingen te beheren.
Botpress agents zijn gebouwd om real-time systeemsignalen te consolideren en kunnen waarschuwingen triggeren, tickets openen, problemen escaleren en oplossingsstappen automatiseren in tools zoals Slack, Jira, GitHub Actions en Grafana Cloud - allemaal toegankelijk via de Integration Hub.
In tegenstelling tot traditionele monitoringstacks die afhankelijk zijn van statische pijplijnen, kun je met het platform AI-agents gebruiken om operationele flows aan te passen op basis van live systeemomstandigheden, een kernvereiste in moderne AI-omgevingen voor workflowautomatisering.
Het fungeert als een orkestratielaag voor infrastructuurbewerkingen, waardoor teams escalaties kunnen beheren, beslissingen kunnen automatiseren en systeemacties rechtstreeks vanuit chatomgevingen kunnen regelen.
Belangrijkste kenmerken:
- No-code bouwer voor agents, API's en eventworkflows
- Webhook en API-ondersteuning voor pijplijnsignalen en incidenttriggers
- Geheugen en voorwaardelijke routering voor dynamische escalaties
- Multichannel inzet van interne en publieke apps
Prijzen:
- Gratis plan: $0/maand met $5 in AI-gebruik
- Plus: $89/maand - voegt live agentroutering en flowtests toe
- Team: $495/maand - voor SSO, samenwerking en toegangsbeheer
- Onderneming: Aangepaste prijzen voor schaalbaarheid en compliance
3. Splunk ITSI
Splunk IT Service Intelligence (ITSI) is een observatie- en AIOps-platform dat de gezondheid van systemen bewaakt, gebeurtenissen correleert en uitval in complexe IT-omgevingen voorspelt.
Deze mogelijkheden zijn vooral waardevol voor AI in telecomscenario's, waar real-time signaalcorrelatie cruciaal is voor het handhaven van uptime in grote netwerken.
Het maakt gebruik van analyses op basis van machine learning om afwijkingen te detecteren, serviceafhankelijkheden op te sporen en incidenten te prioriteren op basis van de impact op het bedrijf. ITSI consolideert metrics, logs en traces in één overzicht om teams volledig inzicht te geven in de systeemprestaties.
De voorspellende analyses van ITSI helpen te anticiperen op serviceverslechteringen, terwijl de event correlation engine ruis vermindert en bruikbare incidenten aan het licht brengt.
Belangrijkste kenmerken:
- Unified monitoring over metrics, logs en traces
- Serviceafhankelijkheid en gezondheidsscore in kaart brengen
- Voorspellende analyses voor vroegtijdige detectie van uitval
- Ruisonderdrukking door correlatie en clustering van gebeurtenissen
Prijzen:
- Aangepaste prijzen op basis van het volume en de behoeften van de gebruiker
- Meestal verkocht als onderdeel van Splunk Cloud of Splunk Enterprise implementaties
4. IBM cloud pak
IBM Cloud Pak for AIOps is een modulair AI-gedreven IT-operationsplatform ontwikkeld door IBM. Het is ontworpen om operations teams te helpen bij het detecteren, diagnosticeren en oplossen van incidenten in hybride en multicloud omgevingen.
Gebouwd op open standaarden en onderdeel van IBM's Cloud Pak suite, maakt het gebruik van verklaarbare AI en op beleid gebaseerde automatisering om vermoeidheid door waarschuwingen te verminderen, hoofdoorzaken aan het licht te brengen en de uptime van systemen te verbeteren.
Het platform groepeert gerelateerde waarschuwingen, detecteert afwijkingen in realtime en leidt de oplossing met behulp van runbooks en integratiebeleidslijnen.
Het is te koppelen met tools als ServiceNow, IBM Db2 en Netcool/Impact, waardoor het ideaal is voor teams die hun operations stack moderniseren zonder bestaande investeringen op te geven.
Belangrijkste kenmerken:
- Intelligente waarschuwingscorrelatie en detectie van de hoofdoorzaak
- Real-time anomaliedetectie en ruisonderdrukking
- Beleidsgestuurde workflows met voorwaardelijke uitvoering
- Integraties met ITSM-platforms, observatietools en IBM-systemen
Prijzen:
- Aangepaste prijzen gebaseerd op de grootte van de implementatie
5. Ignio
Ignio van Digitate is een AIOps-platform dat AI, automatisering en analyse combineert om operationele IT-problemen op te sporen, te diagnosticeren en te verhelpen. Het richt zich op autonome operaties door systeemgedrag te leren en incidenten proactief te beheren.
De kracht van Ignio ligt in zijn blauwdruk-gedreven modellen die systemen in kaart brengen, storingen voorspellen en zelfherstellende acties in gang zetten zonder te wachten op handmatige interventie.
Het ondersteunt integraties met IT-systemen zoals ServiceNow, AWS, Azure en SAP-omgevingen.
Door het combineren van voorspellende analyses met automatisering, helpt Ignio teams downtime te verminderen, resource gebruik te optimaliseren en operaties te schalen zonder extra overhead.
Belangrijkste kenmerken:
- Zelfherstellende incidentrespons via aangeleerde systeempatronen
- Dynamisch in kaart brengen van afhankelijkheden en voorspellende analyses
- Automatisering van routinematige operationele taken
- Integratie met cloud-, ERP- en servicemanagementplatforms
Prijzen: Niet openbaar
Implementeer vandaag nog een AIOps-workflow
Met Botpress kunnen teams operationele signalen op schaal verwerken, dynamische regels instellen rond systeemgebeurtenissen en reacties aanpassen zonder statische workflows opnieuw op te bouwen.
Agenten leggen gesprekken, oplossingen en escalaties in realtime vast, zodat teams hun operationele pijplijnen kunnen verfijnen naarmate er nieuwe incidenten opduiken.
Dankzij integraties met Jira, GitHub Actions, AWS en Grafana Cloud kan Botpress updates triggeren, taken escaleren en statistieken direct in incidentworkflows ophalen.
Begin vandaag nog met bouwen - het is gratis.
Veelgestelde vragen
Hoe bepaal ik of mijn organisatie klaar is voor AIOps?
Als uw team verdrinkt in waarschuwingen, jongleert met silo monitoringtools en reageert op problemen in plaats van ze te voorspellen, dan bent u er klaar voor. Het helpt als je al solide waarneembaarheid en schone operationele gegevens hebt.
Wat zijn de meest voorkomende misvattingen over AIOps?
Veel mensen denken dat AIOps mensen vervangt, maar dat is niet zo. Het is meer een slimme assistent die ruis filtert, patronen ziet en je helpt sneller te reageren.
Kunnen AIOps functioneren in luchtdichte of offline omgevingen?
Dat kan, maar met enkele beperkingen. Je hebt on-premise AIOps-tools nodig, maar hebt geen toegang tot realtime cloudupdates of externe informatiefeeds.
Wie is de eigenaar van de beslissingen die AI-agenten nemen in AIOps-platforms?
Uiteindelijk doet het operationeel team dat. AI-agenten bieden ondersteuning via inzichten en automatisering, maar operationele teams definiëren de regels en valideren acties.
Hoe wordt de verklaarbaarheid van AI-gestuurde operationele beslissingen gewaarborgd?
Goede AIOps-platforms bevatten logs, causale grafieken of samenvattingen in gewone taal die uitleggen waarom iets is geactiveerd, zodat je niet hoeft te raden waarom de AI deed wat het deed.
.png)
