.webp)
Zarządzanie operacjami IT w dzisiejszych czasach oznacza radzenie sobie z większymi, szybszymi i bardziej połączonymi środowiskami niż kiedykolwiek wcześniej. Tradycyjne systemy monitorowania i systemy oparte na regułach nie wystarczają już do utrzymania stabilności usług.
AIOps zmienia sposób działania przedsiębiorstw poprzez zastosowanie uczenia maszynowego do obsługi sygnałów w czasie rzeczywistym oraz wykorzystanie agentów AI przedsiębiorstwa do bardziej dynamicznego wnioskowania na temat incydentów.
Ponieważ środowiska zmieniają się w sposób nieprzewidywalny, zmiana ta pozwala zespołom wyjść poza statyczne monitorowanie w kierunku bardziej adaptacyjnych reakcji.
Czym jest AIOps?
Sztuczna inteligencja dla operacji IT (AIOps) stosuje uczenie maszynowe i zaawansowaną analitykę do danych operacyjnych w celu zarządzania kondycją i wydajnością systemów IT bez konieczności ręcznej interwencji.
Termin ten został po raz pierwszy wprowadzony przez firmę Gartner w 2016 roku w celu opisania platform, które łączą techniki Big Data i AI w celu automatyzacji i usprawnienia kluczowych procesów operacyjnych IT - od korelacji zdarzeń i wykrywania anomalii po analizę przyczyn źródłowych i reagowanie na incydenty.
Zamiast polegać na statycznych regułach, platformy AIOps obserwują sygnały na żywo w infrastrukturze i aplikacjach, aby zrozumieć normalne zachowanie i wykryć, kiedy coś zboczy z kursu.
Nowsze podejścia łączą również modele wykrywania anomalii z agentami AI , którzy współpracują ze sobą, aby powiązać powiązane incydenty w różnych przepływach systemowych, pomagając zespołom zrozumieć i rozwiązać problemy operacyjne poprzez bardziej naturalne, dynamiczne interakcje.
Kluczowe koncepcje AIOps
Zanim przejdziemy dalej, oto kilka kluczowych terminów, które kształtują sposób działania systemów AIOps.
- Wykrywanie anomalii: Identyfikacja nieoczekiwanych odchyleń w zachowaniu systemu, zanim przekształcą się one w widoczne incydenty.
- Korelacja incydentów: Łączenie powiązanych zdarzeń w różnych systemach i środowiskach w celu odkrycia szerszych wzorców operacyjnych.
- Dynamiczna automatyzacja: Wyzwalanie reakcji systemu w oparciu o bieżące sygnały operacyjne, a nie statyczne zestawy reguł.
- Agenci AI: Wyspecjalizowane modele, które analizują dane dotyczące incydentów i pomagają w łączeniu i reagowaniu na przepływy pracy.
AIOps vs MLOps vs DevOps: wyjaśnienie kluczowych różnic
Ponieważ automatyzacja i przepływy pracy oparte na danych stały się bardziej powszechne w praktykach IT i oprogramowania, terminy takie jak AIOps, MLOps i DevOps są często wymieniane razem.
Mają one wspólne cele związane z poprawą niezawodności, skalowalności i szybkości reakcji, ale działają w różnych częściach cyklu życia technologii. Ponieważ wszystkie trzy obejmują wykorzystanie automatyzacji do zarządzania złożonością, łatwo jest pomylić ich role.
Jak działa AIOps?
AIOps wprowadza uczenie maszynowe do codziennych operacji, pomagając systemom wcześnie wykrywać problemy i automatycznie na nie reagować.
Wyszukuje nietypowe zachowania, łączy powiązane kwestie i wyzwala reakcje bez konieczności wkraczania do akcji.
Aby zilustrować ten przepływ, wyobraźmy sobie scenariusz, w którym proces realizacji transakcji w sklepie internetowym nagle zwalnia w godzinach szczytu.
Krok 1: Pobieranie i przygotowywanie danych operacyjnych
Aby wcześnie wykryć spowolnienie realizacji transakcji, platforma AIOps pozyskuje dane na żywo z serwerów internetowych, interfejsów API i baz danych.
Czyści i dostosowuje dane o opóźnieniach, błędach transakcji i dziennikach systemowych, aby zbudować widok w czasie rzeczywistym, zapewniając modelom wykrywania spójne, wiarygodne sygnały do analizy.
Krok 2: Wykrywanie anomalii w złożonych systemach
Gdy ruch jest szczytowy, platforma wykrywa nieprawidłowe czasy reakcji kas w porównaniu z wyuczonymi wartościami bazowymi.
Agenci AI zwracają uwagę na te anomalie przed przekroczeniem limitów, umożliwiając wczesne zajęcie się spowolnieniem.
Chociaż agenci są tylko jednym z elementów stack AIOps, ten przewodnik po tworzeniu agenta AI wyjaśnia, w jaki sposób są one skonstruowane, aby rozumować na podstawie sygnałów i podejmować decyzje.
Niektóre platformy wdrażają wertykalnych agentów AI przeszkolonych specjalnie dla domen takich jak infrastruktura chmury, sieci lub bazy danych w celu poprawy dokładności.
Krok 3: Łączenie incydentów w różnych środowiskach
Platforma koreluje rosnące opóźnienia w kasie z jednoczesnymi opóźnieniami zapytań do bazy danych i utratą pakietów sieciowych.
Agenci AI pomagają poprzez wnioskowanie na podstawie powiązanych sygnałów, rekonstrukcję pełnego incydentu i identyfikację, że spowolnienie wynika ze stresu backendowego rozprzestrzeniającego się w systemach, a nie tylko z izolowanych problemów frontendowych.
Możliwości te odzwierciedlają formę orkiestracji agentów AI, w której wyspecjalizowane modele współpracują ze sobą, aby zbudować całościowy obraz krajobrazu incydentów.
Typowym przykładem mogą być użytkownicy napotykający błędy w kasie, gdzie główną przyczyną jest awaria instancji AWS, a nie samej aplikacji.
Krok 4: Automatyczne reagowanie na krytyczne zdarzenia
Gdy platforma AIOps potwierdzi, że awarie instancji AWS wpływają na wydajność kas, uruchamia predefiniowane działania.
Mogą one obejmować automatyczne skalowanie interfejsów API kasy lub przekierowywanie ruchu w bazie danych, pomagając ustabilizować platformę przed wystąpieniem pełnych awarii.
Krok 5: Ciągłe uczenie się i dostrajanie modelu
Po przekazaniu rozwiązania z powrotem do systemu, operacyjne informacje zwrotne z całej wymiany ponownie trenują modele wykrywania anomalii.
Ta informacja zwrotna pomaga również agentom AI skuteczniej rozumować incydenty i informuje o lepszych zautomatyzowanych decyzjach dotyczących reakcji.
Dzięki temu platformy AIOps mogą lepiej wykrywać wczesne anomalie, dokładniej łączyć powiązane zdarzenia i uruchamiać skuteczniejsze automatyczne reakcje w miarę ewolucji środowisk.
Przypadki użycia AIOps
AIOps to nie tylko wykrywanie anomalii czy automatyzacja wewnętrznych przepływów pracy - to wymierny wpływ na kondycję systemu, zarządzanie siecią, bezpieczeństwo, operacje i planowanie.
Monitorowanie stanu systemu i wykrywanie incydentów
AIOps zapewnia zespołom ujednolicony wgląd w infrastrukturę, aplikacje i bazy danych.
Podkreśla wczesne oznaki niestabilności, takie jak obniżona wydajność API lub obciążenie backendu, umożliwiając wychwycenie problemów, zanim przerodzą się one w awarie, które mogłyby zakłócić pracę użytkowników i krytycznych usług.
Optymalizacja wydajności sieci
Podczas gdy monitorowanie wskazuje wczesne sygnały ostrzegawcze, AIOps idzie dalej, dynamicznie optymalizując ścieżki sieciowe w celu utrzymania szybkości i dostępności w zmieniających się warunkach.
Pomaga zrównoważyć obciążenie węzłów, dostosować trasy sieciowe w okresach obciążenia i nadać priorytet krytycznemu ruchowi aplikacji, aby zminimalizować opóźnienia i uniknąć zakłóceń w świadczeniu usług.
- Dynamiczne równoważenie obciążenia między węzłami
- Dostosowywanie tras sieciowych pod obciążeniem
- Nadawanie priorytetów krytycznemu ruchowi aplikacji
Wzmocnienie zabezpieczeń cybernetycznych
Korelując sygnały operacyjne i bezpieczeństwa, AIOps ujawnia ukryte zagrożenia, które wymykają się tradycyjnemu monitorowaniu.
Pomaga zespołom wykrywać ruchy boczne w środowiskach i szybciej reagować na pojawiające się wzorce ataków.
Prognozowanie zapotrzebowania na zasoby i możliwości
Oprócz zarządzania kondycją systemu na żywo, AIOps pomaga zespołom planować przyszły rozwój.
Prognozowanie, kiedy i gdzie będzie potrzebna przepustowość, umożliwia inteligentniejsze skalowanie infrastruktury i długoterminowe planowanie zasobów.
- Przewidywanie przyszłego zapotrzebowania na moc obliczeniową, pamięć masową i przepustowość
- Wspieranie planowania infrastruktury i prognozowania budżetu
Strategia AIOps: Lista kontrolna na dobry początek
Budowanie skutecznej strategii AIOps zaczyna się od czegoś więcej niż tylko wdrażania narzędzi do automatyzacji.
Zespoły potrzebują solidnych podstaw operacyjnych, niezawodnych praktyk w zakresie danych i realistycznych oczekiwań dotyczących tego, co operacje oparte na sztucznej inteligencji mogą, a czego nie mogą zrobić.
1. Centralizacja danych dotyczących monitorowania i obserwowalności systemu
AIOps potrzebuje pełnego widoku systemów w czasie rzeczywistym. Skonsoliduj dzienniki, metryki, ślady i zdarzenia w jednej warstwie obserwowalności.
Luki w zasięgu monitorowania lub fragmentaryczne narzędzia osłabiają rozpoznawanie wzorców i wykrywanie incydentów. Wzmocnienie obserwowalności zapewnia platformom AIOps przepływ sygnału niezbędny do dostarczania dokładnych informacji.
2. Standaryzacja procesów zarządzania incydentami
Bez jasnych ścieżek eskalacji, AIOps nie mogą skutecznie zautomatyzować kroków rozwiązywania, co prowadzi do większego zamieszania i halucynacji.
AIOps podłącza się do istniejącego zarządzania incydentami, więc stabilność i spójność mają kluczowe znaczenie przed dodaniem warstw automatyzacji.
3. Tworzenie wysokiej jakości strumienia danych operacyjnych
Modele AIOps zależą od znormalizowanych danych wejściowych w czasie rzeczywistym, aby niezawodnie rozpoznawać anomalie.
Zespoły muszą zweryfikować jakość pozyskiwania danych, ustandaryzować formaty zdarzeń i wyczyścić nadmiarowe lub mało wartościowe metryki, aby zbudować zaufany fundament danych operacyjnych.
4. Wybierz początkową domenę do wdrożenia
Uruchomienie AIOps w całym środowisku tworzy niepotrzebną złożoność bez kontroli.
Zacznij od skoncentrowanej domeny operacyjnej, takiej jak monitorowanie sieci, infrastruktura chmury lub kondycja aplikacji.
Ukierunkowanie na ograniczony obszar pozwala na szybsze dostrojenie modeli, łatwiejszy pomiar wczesnych wyników i płynniejsze skalowanie w późniejszym czasie.
5. Dostosowanie zespołów do realistycznych oczekiwań AIOps
AIOps obsługuje szybsze wykrywanie, proaktywne ostrzeganie i szybszą selekcję incydentów. Nie zastępuje ludzkiej oceny ani nie automatyzuje złożonego odzyskiwania międzysystemowego bez wskazówek.
Ustalenie realistycznych oczekiwań buduje zaufanie zespołów operacyjnych i zapewnia, że automatyzacja wspomaga, a nie alienuje personel techniczny.
6. Uważna ocena rozwiązań AIOps
Nie każde rozwiązanie AIOps pasuje jednakowo do każdego środowiska. Ocena powinna koncentrować się na integracji obserwowalności, elastyczności automatyzacji i zdolności adaptacji operacyjnej w świecie rzeczywistym.
Chociaż istnieją pewne certyfikaty AIOps, wiedza na temat platformy i dopasowanie architektoniczne są ważniejsze niż formalne referencje. Wybierz rozwiązania, które są zgodne z Twoją architekturą danych i potrzebami systemowymi.
5 najlepszych platform AIOps
Wybór odpowiedniej platformy AIOps wpływa na to, jak szybko zespoły mogą reagować na problemy systemowe i jak pewnie mogą planować rozwój infrastruktury.
Celem jest nie tylko szybsze ostrzeganie, ale także wbudowanie automatyzacji w codzienne operacje bez tworzenia nowych martwych punktów.
1. PagerDuty
PagerDuty to platforma AIOps skoncentrowana na reagowaniu na incydenty w czasie rzeczywistym, automatyzacji i analizie zdarzeń. Łączy narzędzia monitorujące, platformy obserwacyjne i zespoły dyżurne w celu szybszego wykrywania, diagnozowania i reagowania na problemy.
Jest szeroko stosowany w konfiguracjach zgłoszeń AI, w których alerty automatycznie generują i eskalują zgłoszenia incydentów za pośrednictwem zintegrowanych narzędzi ITSM, takich jak Jira lub ServiceNow.
Wykorzystuje korelację zdarzeń opartą na sztucznej inteligencji w celu zmniejszenia szumu i wykrycia krytycznych incydentów. Zespoły mogą konfigurować zautomatyzowane przepływy pracy w celu wzbogacania alertów, wyzwalania działań i eskalacji w oparciu o stopień ważności.
PagerDuty obsługuje integracje z narzędziami takimi jak Slack, ServiceNow, Jira, Datadog i AWS CloudWatch. Jego orkiestracja zdarzeń, adaptacyjne modele uczenia się i podręczniki reagowania pomagają zespołom proaktywnie zarządzać incydentami.
Kluczowe cechy:
- Korelacja zdarzeń w czasie rzeczywistym i redukcja szumów
- Automatyzacja reagowania na incydenty dzięki runbookom i dynamicznemu routingowi
- Oparte na sztucznej inteligencji wykrywanie anomalii i grupowanie alertów
- Integracje z narzędziami do monitorowania, obsługi zgłoszeń i współpracy
Ceny:
- Bezpłatny plan: Podstawowe zarządzanie incydentami dla małych zespołów
- Professional: 21 USD/użytkownika/miesiąc - dodaje planowanie dyżurów i grupowanie alertów
- Business: 41 USD/użytkownika/miesiąc - obejmuje funkcje orkiestracji zdarzeń i automatyzacji.
- Enterprise: Niestandardowe ceny dla operacji na dużą skalę i zaawansowanej zgodności z przepisami
2. Botpress
Botpress to platforma agentów sztucznej inteligencji, która pomaga zespołom organizować operacyjne przepływy pracy, automatyzować reakcje na incydenty i zarządzać zdarzeniami infrastruktury w różnych środowiskach.
Zbudowani w celu konsolidacji sygnałów systemowych w czasie rzeczywistym, agenci Botpress mogą wyzwalać alerty, otwierać zgłoszenia, eskalować problemy i automatyzować kroki rozwiązywania w narzędziach takich jak Slack, Jira, GitHub Actions i Grafana Cloud - wszystkie dostępne za pośrednictwem Integration Hub.
W przeciwieństwie do tradycyjnych stosów monitorowania, które zależą od statycznych potoków, platforma umożliwia korzystanie z agentów AI w celu dostosowania przepływów operacyjnych w oparciu o warunki systemowe na żywo, co jest podstawowym wymogiem w nowoczesnych środowiskach automatyzacji przepływu pracy AI.
Działa jako warstwa orkiestracji dla operacji infrastrukturalnych, umożliwiając zespołom zarządzanie eskalacjami, automatyzację decyzji i kontrolowanie działań systemowych bezpośrednio ze środowisk czatu.
Kluczowe cechy:
- Narzędzie do tworzenia agentów, interfejsów API i przepływów pracy zdarzeń bez użycia kodu
- Obsługa Webhook i API dla sygnałów potoku i wyzwalaczy incydentów
- Pamięć i routing warunkowy dla dynamicznych eskalacji
- Wdrażanie wielokanałowe w aplikacjach wewnętrznych i publicznych
Ceny:
- Plan darmowy: 0 USD/miesiąc przy 5 USD wykorzystania AI
- Plus: 89 USD/miesiąc - dodaje routing agentów na żywo i testowanie przepływu.
- Team: 495 USD/miesiąc - dla SSO, współpracy i kontroli dostępu
- Enterprise: Niestandardowe ceny dla skali i zgodności
3. Splunk ITSI
Splunk IT Service Intelligence (ITSI) to platforma obserwowalności i AIOps, która monitoruje stan systemu, koreluje zdarzenia i przewiduje awarie w złożonych środowiskach IT.
Możliwości te są szczególnie cenne w scenariuszach AI w telekomunikacji, gdzie korelacja sygnałów w czasie rzeczywistym ma kluczowe znaczenie dla utrzymania czasu pracy w dużych sieciach.
Wykorzystuje analitykę opartą na uczeniu maszynowym do wykrywania anomalii, śledzenia zależności usług i ustalania priorytetów incydentów w oparciu o wpływ na biznes. ITSI konsoliduje metryki, dzienniki i ślady w ujednolicony widok, aby zapewnić zespołom pełny wgląd w wydajność systemu.
Analityka predykcyjna ITSI pomaga przewidywać degradację usług, podczas gdy jej silnik korelacji zdarzeń redukuje szum alertów i ujawnia incydenty, które można podjąć.
Kluczowe cechy:
- Ujednolicone monitorowanie metryk, dzienników i śladów
- Mapowanie zależności od usług i ocena kondycji
- Analityka predykcyjna do wczesnego wykrywania awarii
- Redukcja szumów poprzez korelację zdarzeń i grupowanie
Ceny:
- Niestandardowe ceny w oparciu o ilość pozyskiwanych danych i potrzeby użytkowników
- Zazwyczaj sprzedawane jako część wdrożeń Splunk Cloud lub Splunk Enterprise.
4. IBM Cloud Pak
IBM Cloud Pak for AIOps to modułowa platforma operacyjna IT oparta na sztucznej inteligencji, opracowana przez IBM. Została ona zaprojektowana, aby pomóc zespołom operacyjnym w wykrywaniu, diagnozowaniu i rozwiązywaniu incydentów w środowiskach hybrydowych i wielochmurowych.
Zbudowany w oparciu o otwarte standardy i będący częścią pakietu IBM Cloud Pak, wykorzystuje wyjaśnialną sztuczną inteligencję i automatyzację opartą na zasadach, aby zmniejszyć zmęczenie alertami, zidentyfikować przyczyny źródłowe i poprawić czas działania systemu.
Platforma grupuje powiązane alerty, wykrywa anomalie w czasie rzeczywistym i kieruje ich rozwiązywaniem za pomocą runbooków i zasad integracji.
Łączy się z narzędziami takimi jak ServiceNow, IBM Db2 i Netcool/Impact, dzięki czemu jest idealny dla zespołów, które chcą zmodernizować swój stack operacyjny bez porzucania istniejących inwestycji.
Kluczowe cechy:
- Inteligentna korelacja alertów i wykrywanie przyczyn źródłowych
- Wykrywanie anomalii i tłumienie szumów w czasie rzeczywistym
- Przepływy pracy oparte na zasadach z warunkowym wykonaniem
- Integracje z platformami ITSM, narzędziami obserwacyjnymi i systemami IBM
Ceny:
- Niestandardowe ceny w zależności od wielkości wdrożenia
5. Ignio
Ignio by Digitate to platforma AIOps, która łączy sztuczną inteligencję, automatyzację i analitykę w celu wykrywania, diagnozowania i naprawiania problemów operacyjnych IT. Koncentruje się na autonomicznych operacjach poprzez uczenie się zachowania systemu i proaktywne zarządzanie incydentami.
Siła Ignio leży w modelach opartych na planach, które mapują systemy, przewidują awarie i uruchamiają działania samonaprawcze bez oczekiwania na ręczną interwencję.
Obsługuje integracje z systemami IT przedsiębiorstwa, takimi jak ServiceNow, AWS, Azure i środowiska SAP.
Łącząc analitykę predykcyjną z automatyzacją, Ignio pomaga zespołom skrócić przestoje, zoptymalizować wykorzystanie zasobów i skalować operacje bez zwiększania kosztów.
Kluczowe cechy:
- Samonaprawiająca się reakcja na incydenty dzięki wyuczonym wzorcom systemowym
- Dynamiczne mapowanie zależności i analiza predykcyjna
- Automatyzacja rutynowych zadań operacyjnych
- Integracja z chmurą, ERP i platformami zarządzania usługami
Ceny: Niedostępne publicznie
Wdróż przepływ pracy AIOps już dziś
Botpress pozwala zespołom przetwarzać sygnały operacyjne na dużą skalę, ustawiać dynamiczne reguły wokół zdarzeń systemowych i dostosowywać reakcje bez przebudowywania statycznych przepływów pracy.
Agenci rejestrują rozmowy, rozwiązania i eskalacje w czasie rzeczywistym, pomagając zespołom udoskonalać potoki operacyjne w miarę pojawiania się nowych incydentów.
Integracje z Jira, GitHub Actions, AWS i Grafana Cloud umożliwiają Botpress wyzwalanie aktualizacji, eskalowanie zadań i pobieranie metryk bezpośrednio do przepływów pracy incydentów.
Zacznij budować już dziś - to nic nie kosztuje.
