AIOps คืออะไร?

ขั้นตอนที่ 1: การดึงและจัดเตรียมข้อมูลปฏิบัติการ

เพื่อตรวจจับความล่าช้าของการชำระเงินได้ทันท่วงที แพลตฟอร์ม AIOps จึงรวบรวมข้อมูลเมตริกสดจากเว็บเซิร์ฟเวอร์ API และฐานข้อมูล

ระบบจะทำความสะอาดและจัดเรียงข้อมูลความหน่วง ข้อผิดพลาดของธุรกรรม และบันทึกระบบ เพื่อสร้างมุมมองแบบเรียลไทม์ และทำให้มั่นใจว่าโมเดลการตรวจจับจะมีสัญญาณที่สอดคล้องและเชื่อถือได้ในการวิเคราะห์

ขั้นตอนที่ 2: การตรวจจับความผิดปกติในระบบที่ซับซ้อน

เมื่อมีปริมาณการเข้าชมสูงสุด แพลตฟอร์มจะตรวจจับเวลาตอบสนองการชำระเงินที่ผิดปกติเมื่อเปรียบเทียบกับค่าพื้นฐานที่เรียนรู้

ตัวแทน AI เน้นย้ำถึงความผิดปกติเหล่านี้ก่อนที่จะเกิดการละเมิดข้อจำกัด ซึ่งช่วยให้สามารถแก้ไขปัญหาการทำงานช้าลงได้ในระยะเริ่มแรก

ในขณะที่ตัวแทนเป็นเพียงส่วนหนึ่งของ AIOps stack คู่มือ การสร้างตัวแทน AI นี้จะอธิบายถึงโครงสร้างตัวแทน AI ที่ใช้ในการพิจารณาสัญญาณต่างๆ และการตัดสินใจ

แพลตฟอร์มบางแห่งใช้งาน ตัวแทน AI แนวตั้ง ที่ได้รับการฝึกอบรมมาโดยเฉพาะสำหรับโดเมน เช่น โครงสร้างพื้นฐานบนคลาวด์ เครือข่าย หรือฐานข้อมูล เพื่อปรับปรุงความแม่นยำ

ขั้นตอนที่ 3: การเชื่อมโยงเหตุการณ์ต่างๆ ในสภาพแวดล้อมต่างๆ

แพลตฟอร์มจะเชื่อมโยงความล่าช้าในการชำระเงินที่เพิ่มขึ้นกับความล่าช้าในการค้นหาฐานข้อมูลพร้อมกันและการสูญเสียแพ็กเก็ตเครือข่าย

ตัวแทน AI ช่วยเหลือโดยใช้เหตุผลจากสัญญาณที่เกี่ยวข้อง สร้างเหตุการณ์ทั้งหมดขึ้นมาใหม่ และระบุว่าการทำงานช้าลงนั้นเกิดจากความเครียดในส่วนแบ็กเอนด์ที่แพร่กระจายไปยังระบบต่างๆ ไม่ใช่แค่ปัญหาในส่วนฟรอนต์เอนด์ที่แยกจากกัน

ความสามารถเหล่านี้สะท้อนถึงรูปแบบหนึ่งของ การประสานงานตัวแทน AI โดยที่โมเดลเฉพาะทางจะทำงานร่วมกันเพื่อสร้างมุมมองแบบองค์รวมของภูมิทัศน์ของเหตุการณ์

ตัวอย่างทั่วไปคือผู้ใช้พบข้อผิดพลาดในการชำระเงิน โดยสาเหตุหลักสามารถสืบย้อนกลับไปถึงความล้มเหลวของอินสแตนซ์ AWS แทนที่จะมาจากแอปพลิเคชันเอง

ขั้นตอนที่ 4: ตอบสนองโดยอัตโนมัติต่อเหตุการณ์สำคัญ

เมื่อแพลตฟอร์ม AIOps ยืนยันว่าความล้มเหลวของอินสแตนซ์ AWS ส่งผลกระทบต่อประสิทธิภาพการชำระเงิน ก็จะกระตุ้นการดำเนินการที่กำหนดไว้ล่วงหน้า

สิ่งเหล่านี้สามารถรวมถึงการปรับขนาดอัตโนมัติของ API การชำระเงินหรือการเปลี่ยนเส้นทางการรับส่งข้อมูลของฐานข้อมูล เพื่อช่วยรักษาเสถียรภาพให้กับแพลตฟอร์มก่อนที่จะเกิดการหยุดให้บริการเต็มรูปแบบ

ขั้นตอนที่ 5: การเรียนรู้และปรับแต่งโมเดลอย่างต่อเนื่อง

หลังจากที่มีการสื่อสารความละเอียดกลับไปยังระบบแล้ว ข้อเสนอแนะในการปฏิบัติงานจากระบบแลกเปลี่ยนทั้งหมดจะฝึกโมเดลการตรวจจับความผิดปกติอีกครั้ง

ข้อเสนอแนะนี้ยังช่วยให้ตัวแทน AI สามารถวิเคราะห์เหตุการณ์ต่างๆ ได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น และแจ้งการตัดสินใจตอบสนองอัตโนมัติได้ดีขึ้น

สิ่งนี้ช่วยให้แพลตฟอร์ม AIOps สามารถระบุความผิดปกติเบื้องต้นได้ดีขึ้น เชื่อมโยงเหตุการณ์ที่เกี่ยวข้องได้แม่นยำยิ่งขึ้น และกระตุ้นการตอบสนองอัตโนมัติที่มีประสิทธิภาพมากขึ้นเมื่อสภาพแวดล้อมยังคงพัฒนาต่อไป

การตรวจสอบสุขภาพระบบและการตรวจจับเหตุการณ์

AIOps เน้นย้ำสัญญาณเริ่มแรกของความไม่เสถียร เช่น ประสิทธิภาพของ API ที่ลดลงหรือความเครียดของแบ็กเอนด์ ทำให้สามารถตรวจพบปัญหาได้ก่อนที่จะลุกลามกลายเป็นระบบขัดข้องที่อาจส่งผลกระทบต่อผู้ใช้และบริการที่สำคัญ

Matvey Kukuy ผู้ก่อตั้งร่วมของ Keep ซึ่งเป็นแพลตฟอร์ม AIOps โอเพนซอร์ส ได้กล่าวไว้ว่า

“เมื่อคุณจัดการโครงสร้างพื้นฐานขององค์กรขนาดใหญ่ ซึ่งมีบางอย่างเกิดขึ้นตลอดเวลา คุณอาจต้องจัดการกับเหตุการณ์ต่างๆ นับพันรายการ”

ปริมาณข้อมูลดังกล่าวทำให้แทบเป็นไปไม่ได้เลยที่จะติดตามเหตุการณ์ต่างๆ ด้วยตนเอง — แพลตฟอร์ม AIOps ช่วยให้ทีมงานสามารถค้นพบสิ่งที่สำคัญที่สุดได้

การเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานของเครือข่าย

ในขณะที่การตรวจสอบเน้นสัญญาณเตือนล่วงหน้า AIOps ยังก้าวไปอีกขั้นด้วยการปรับปรุงเส้นทางเครือข่ายแบบไดนามิกเพื่อรักษาความเร็วและความพร้อมใช้งานภายใต้สภาวะที่เปลี่ยนแปลง

ช่วยปรับสมดุลโหลดระหว่างโหนด ปรับเส้นทางเครือข่ายในช่วงที่มีความตึงเครียด และกำหนดลำดับความสำคัญของปริมาณการใช้งานแอปพลิเคชันที่สำคัญ เพื่อลดเวลาแฝงและหลีกเลี่ยงการหยุดชะงักของบริการ

การเสริมสร้างการป้องกันความปลอดภัยทางไซเบอร์

ด้วยการเชื่อมโยงสัญญาณการทำงานและการรักษาความปลอดภัย AIOps สามารถเปิดเผยภัยคุกคามที่ซ่อนอยู่ซึ่งหลบเลี่ยงการตรวจสอบแบบเดิมๆ ได้

ช่วยให้ทีมสามารถตรวจจับการเคลื่อนไหวด้านข้างภายในสภาพแวดล้อม และตอบสนองต่อรูปแบบการโจมตีที่เกิดขึ้นได้รวดเร็วยิ่งขึ้น

การคาดการณ์ความต้องการทรัพยากรและกำลังการผลิต

นอกเหนือจากการจัดการความสมบูรณ์ของระบบสดแล้ว AIOps ยังช่วยให้ทีมวางแผนสำหรับการเติบโตในอนาคตอีกด้วย

การคาดการณ์ว่าเมื่อใดและที่ใดจะต้องใช้กำลังการผลิต จะช่วยให้ปรับขนาดโครงสร้างพื้นฐานและวางแผนทรัพยากรในระยะยาวได้อย่างชาญฉลาดยิ่งขึ้น

1. รวมศูนย์ข้อมูลการตรวจสอบและการสังเกตการณ์ระบบ

AIOps ต้องการมุมมองระบบของคุณแบบเรียลไทม์แบบสมบูรณ์ รวมบันทึก เมตริก การติดตาม และเหตุการณ์ไว้ในเลเยอร์การสังเกตเพียงเลเยอร์เดียว

ช่องว่างในขอบเขตการตรวจสอบหรือเครื่องมือที่กระจัดกระจายทำให้การจดจำรูปแบบและการตรวจจับเหตุการณ์อ่อนแอลง การเสริมความแข็งแกร่งในการสังเกตช่วยให้แพลตฟอร์ม AIOps มีการไหลของสัญญาณที่จำเป็นในการส่งมอบข้อมูลเชิงลึกที่แม่นยำ

2. กำหนดมาตรฐานกระบวนการจัดการเหตุการณ์

หากไม่มีเส้นทางการยกระดับที่ชัดเจน AIOps จะไม่สามารถดำเนินขั้นตอนการแก้ไขปัญหาโดยอัตโนมัติได้อย่างมีประสิทธิภาพ ส่งผลให้เกิดความสับสนและประสาทหลอนมากขึ้น

AIOps เชื่อมต่อกับการจัดการเหตุการณ์ที่มีอยู่ ดังนั้นความเสถียรและความสอดคล้องจึงเป็นสิ่งสำคัญก่อนที่จะเพิ่มเลเยอร์อัตโนมัติ

3. สร้างสตรีมข้อมูลปฏิบัติการที่มีคุณภาพสูง

โมเดล AIOps ขึ้นอยู่กับอินพุตแบบเรียลไทม์ที่ผ่านการปรับมาตรฐานเพื่อจดจำความผิดปกติได้อย่างน่าเชื่อถือ

ทีมงานจะต้องตรวจสอบคุณภาพของข้อมูลที่ได้รับ สร้างมาตรฐานรูปแบบเหตุการณ์ และล้างข้อมูลเมตริกที่ซ้ำซ้อนหรือมีค่าต่ำเพื่อสร้างรากฐานข้อมูลปฏิบัติการที่เชื่อถือได้

4. เลือกโดเมนเริ่มต้นสำหรับการปรับใช้

การเปิดตัว AIOps ทั่วทั้งสภาพแวดล้อมสร้างความซับซ้อนที่ไม่จำเป็นหากไม่มีการควบคุม 

เริ่มต้นภายในโดเมนการดำเนินงานที่มุ่งเน้น เช่น การตรวจสอบเครือข่าย โครงสร้างพื้นฐานบนคลาวด์ หรือสุขภาพของแอปพลิเคชัน

การกำหนดเป้าหมายพื้นที่ที่จำกัดช่วยให้ปรับแต่งโมเดลได้เร็วขึ้น วัดผลลัพธ์เบื้องต้นได้ง่ายขึ้น และปรับขนาดได้ราบรื่นขึ้นในภายหลัง

5. จัดทีมให้สอดคล้องกับความคาดหวัง AIOps ที่สมจริง

AIOps เพิ่มความเร็วในการตรวจจับและการแบ่งประเภท แต่ความคาดหวังที่ชัดเจนสำหรับสิ่งที่ควรดำเนินการอัตโนมัติจะทำให้มั่นใจได้ว่าจะสนับสนุนและส่งเสริมอำนาจมากกว่าจะมาแทนที่การตัดสินใจของมนุษย์อย่างเลื่อนลอย

ตามที่ Jay Rudrachar ผู้อำนวยการอาวุโสของ TIAA อธิบายให้ Gartner ฟัง

“ท้ายที่สุดแล้ว ประโยชน์สูงสุดของเราคืออะไร? การลดเวลาหยุดทำงานและเวลาที่ลูกค้าต้องเผชิญให้ได้มากที่สุด และดำเนินการเชิงรุก”

ด้วยความคิดเช่นนี้ ทีมงานจะหลีกเลี่ยงการใช้ระบบอัตโนมัติกับสิ่งที่ไม่สามารถหรือไม่จำเป็นต้องเป็นระบบอัตโนมัติ และมุ่งเน้นไปที่การแก้ไขปัญหาที่แท้จริงซึ่งจะลดผลกระทบต่อผู้ใช้แทน

6. ประเมินโซลูชัน AIOps อย่างรอบคอบ

โซลูชัน AIOps อาจไม่เหมาะกับทุกสภาพแวดล้อม การประเมินควรเน้นที่การบูรณาการการสังเกต ความยืดหยุ่นของระบบอัตโนมัติ และความสามารถในการปรับตัวให้เข้ากับการใช้งานในโลกแห่งความเป็นจริง

แม้ว่าจะมีการรับรอง AIOps อยู่บ้าง แต่ความรู้เกี่ยวกับแพลตฟอร์มและความเหมาะสมของสถาปัตยกรรมมีความสำคัญมากกว่าข้อมูลรับรองอย่างเป็นทางการ เลือกโซลูชันที่สอดคล้องกับสถาปัตยกรรมข้อมูลและความต้องการของระบบของคุณ

1. เพจเจอร์ดิวตี้

PagerDuty เป็นแพลตฟอร์ม AIOps ที่เน้นการตอบสนองต่อเหตุการณ์แบบเรียลไทม์ ระบบอัตโนมัติ และข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับเหตุการณ์ โดยเชื่อมโยงเครื่องมือตรวจสอบ แพลตฟอร์มการสังเกต และทีมงานที่รับสายเพื่อตรวจจับ วินิจฉัย และตอบสนองต่อปัญหาได้เร็วขึ้น

มีการใช้กันอย่างแพร่หลายในการตั้งค่า ตั๋ว AI โดยที่การแจ้งเตือนจะสร้างและส่งต่อตั๋วเหตุการณ์โดยอัตโนมัติผ่านเครื่องมือ ITSM แบบรวม เช่น Jira หรือ ServiceNow

ใช้การเชื่อมโยงเหตุการณ์ที่ขับเคลื่อนด้วย AI เพื่อลดสัญญาณรบกวนและแสดงเหตุการณ์วิกฤต ทีมงานสามารถตั้งค่าเวิร์กโฟลว์อัตโนมัติเพื่อเพิ่มการแจ้งเตือน เรียกใช้การดำเนินการ และยกระดับตามความรุนแรง 

PagerDuty รองรับการบูรณาการกับเครื่องมือเช่น Slack ServiceNow, Jira, Datadog และ AWS CloudWatch การประสานงานเหตุการณ์ โมเดลการเรียนรู้แบบปรับตัว และคู่มือการตอบสนองช่วยให้ทีมสามารถจัดการเหตุการณ์ต่างๆ ได้อย่างเป็นเชิงรุก

ฟีเจอร์หลัก:

• การเชื่อมโยงเหตุการณ์แบบเรียลไทม์และการลดสัญญาณรบกวน
• การตอบสนองต่อเหตุการณ์โดยอัตโนมัติด้วย Runbooks และการกำหนดเส้นทางแบบไดนามิก
• การตรวจจับความผิดปกติและการจัดกลุ่มการแจ้งเตือนโดยใช้ AI
• การบูรณาการกับเครื่องมือการตรวจสอบ การออกตั๋ว และการทำงานร่วมกัน

ราคา:

• แผนฟรี: การจัดการเหตุการณ์พื้นฐานสำหรับทีมขนาดเล็ก
• มืออาชีพ: $21/ผู้ใช้/เดือน — เพิ่มการกำหนดเวลาการโทรและการจัดกลุ่มการแจ้งเตือน
• ธุรกิจ: $41/ผู้ใช้/เดือน — รวมฟีเจอร์การประสานงานและการทำงานอัตโนมัติของอีเวนต์
• องค์กร: กำหนดราคาเองสำหรับการดำเนินการขนาดใหญ่และการปฏิบัติตามขั้นสูง

2. Botpress

Botpress เป็นแพลตฟอร์มตัวแทน AI แบบไม่ต้องเขียนโค้ดที่ช่วยให้ทีมจัดการเวิร์กโฟลว์การปฏิบัติการ ตอบสนองต่อเหตุการณ์โดยอัตโนมัติ และจัดการเหตุการณ์โครงสร้างพื้นฐานในสภาพแวดล้อมต่างๆ

สร้างขึ้นเพื่อรวบรวมสัญญาณระบบเรียลไทม์ Botpress ตัวแทนสามารถส่งสัญญาณเตือน เปิดตั๋ว ยกระดับปัญหา และดำเนินการขั้นตอนการแก้ไขโดยอัตโนมัติในเครื่องมือต่างๆ เช่น Slack จิระ, GitHub Actions และ Grafana Cloud ทั้งหมดสามารถเข้าถึงได้ผ่าน Integration Hub

ต่างจากสแต็กการตรวจสอบแบบเดิมที่ขึ้นอยู่กับไปป์ไลน์แบบคงที่ แพลตฟอร์มนี้จะช่วยให้คุณใช้ตัวแทน AI เพื่อปรับกระแสการทำงานตามเงื่อนไขระบบสด ซึ่งเป็นข้อกำหนดหลักในสภาพแวดล้อม การทำงานอัตโนมัติของเวิร์กโฟลว์ AI สมัยใหม่

ทำหน้าที่เป็นเลเยอร์การประสานงานสำหรับการดำเนินการโครงสร้างพื้นฐาน ช่วยให้ทีมสามารถจัดการการยกระดับ ตัดสินใจอัตโนมัติ และควบคุมการดำเนินการของระบบโดยตรงจากสภาพแวดล้อมการแชท

ฟีเจอร์หลัก:

• เครื่องมือสร้างแบบไม่มีโค้ดสำหรับตัวแทน API และเวิร์กโฟลว์เหตุการณ์
• Webhook และการสนับสนุน API สำหรับสัญญาณท่อและทริกเกอร์เหตุการณ์
• หน่วยความจำและการกำหนดเส้นทางแบบมีเงื่อนไขสำหรับการยกระดับแบบไดนามิก
• การปรับใช้หลายช่องทางทั้งแอปภายในและแอปที่เผยแพร่สู่สาธารณะ

ราคา:

• แผนฟรี: $0/เดือน พร้อมการใช้งาน AI $5
• Plus : $89/เดือน — เพิ่มการกำหนดเส้นทางตัวแทนสดและการทดสอบการไหล
• ทีม: $495/เดือน — สำหรับ SSO การทำงานร่วมกัน และการควบคุมการเข้าถึง
• องค์กร: กำหนดราคาตามขนาดและการปฏิบัติตาม

3. สปลันค์ ITSI

Splunk IT Service Intelligence (ITSI) เป็นแพลตฟอร์มการสังเกตและ AIOps ที่ตรวจสอบความสมบูรณ์ของระบบ เชื่อมโยงเหตุการณ์ และคาดการณ์การหยุดให้บริการในสภาพแวดล้อม IT ที่ซับซ้อน

ความสามารถเหล่านี้มีคุณค่าอย่างยิ่งใน AI ในสถานการณ์โทรคมนาคม ซึ่งความสัมพันธ์ของสัญญาณแบบเรียลไทม์มีความสำคัญอย่างยิ่งต่อการรักษาเวลาการทำงานข้ามเครือข่ายขนาดใหญ่

ระบบจะใช้การวิเคราะห์ที่ขับเคลื่อนด้วยการเรียนรู้ของเครื่องจักรเพื่อตรวจจับความผิดปกติ ติดตามการพึ่งพาของบริการ และจัดลำดับความสำคัญของเหตุการณ์ตามผลกระทบต่อธุรกิจ ITSI จะรวบรวมเมตริก บันทึก และการติดตามไว้ในมุมมองรวมเพื่อให้ทีมสามารถมองเห็นประสิทธิภาพของระบบได้ครบถ้วน

การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ของ ITSI ช่วยคาดการณ์การลดลงของบริการ ในขณะที่กลไกการเชื่อมโยงเหตุการณ์ช่วยลดสัญญาณรบกวนการแจ้งเตือนและแสดงเหตุการณ์ที่สามารถดำเนินการได้

ฟีเจอร์หลัก:

• การตรวจสอบแบบรวมทั่วทั้งเมตริก บันทึก และการติดตาม
• การจัดทำแผนที่การพึ่งพาบริการและการให้คะแนนสุขภาพ
• การวิเคราะห์เชิงทำนายสำหรับการตรวจจับเหตุขัดข้องในระยะเริ่มต้น
• การลดสัญญาณรบกวนผ่านการเชื่อมโยงเหตุการณ์และการคลัสเตอร์

ราคา:

• กำหนดราคาตามปริมาณการนำข้อมูลเข้าและความต้องการของผู้ใช้
• โดยทั่วไปจะจำหน่ายเป็นส่วนหนึ่งของการปรับใช้ Splunk Cloud หรือ Splunk Enterprise

4. ไอบีเอ็ม คลาวด์ แพค

IBM Cloud Pak for AIOps เป็นแพลตฟอร์มการดำเนินงานด้าน IT ที่ขับเคลื่อนด้วย AI แบบแยกส่วนที่พัฒนาโดย IBM ออกแบบมาเพื่อช่วยให้ทีมปฏิบัติการตรวจจับ วินิจฉัย และแก้ไขเหตุการณ์ต่างๆ ในสภาพแวดล้อมแบบไฮบริดและมัลติคลาวด์

สร้างขึ้นบนมาตรฐานเปิดและเป็นส่วนหนึ่งของชุด Cloud Pak ของ IBM โดยใช้ประโยชน์จาก AI ที่สามารถอธิบายได้และการทำงานอัตโนมัติตามนโยบายเพื่อลดความเหนื่อยล้าจากการแจ้งเตือน เปิดเผยสาเหตุหลัก และปรับปรุงเวลาการทำงานของระบบ

แพลตฟอร์มจะจัดกลุ่มการแจ้งเตือนที่เกี่ยวข้อง ตรวจจับความผิดปกติแบบเรียลไทม์ และแนะนำการแก้ไขปัญหาโดยใช้ Runbooks และนโยบายการบูรณาการ

เชื่อมต่อกับเครื่องมือต่างๆ เช่น ServiceNow, IBM Db2 และ Netcool/Impact ทำให้เหมาะอย่างยิ่งสำหรับทีมงานที่ต้องการปรับปรุงการดำเนินงานของตนให้ทันสมัย stack โดยไม่ละทิ้งการลงทุนที่มีอยู่

ฟีเจอร์หลัก:

• การเชื่อมโยงการแจ้งเตือนอัจฉริยะและการตรวจจับสาเหตุหลัก
• การตรวจจับความผิดปกติแบบเรียลไทม์และการลดสัญญาณรบกวน
• เวิร์กโฟลว์ที่ขับเคลื่อนด้วยนโยบายพร้อมการดำเนินการตามเงื่อนไข
• การบูรณาการกับแพลตฟอร์ม ITSM เครื่องมือการสังเกตการณ์ และระบบ IBM

ราคา:

• กำหนดราคาเองตามขนาดการใช้งาน

5. อิกนิโอ

Ignio by Digitate เป็นแพลตฟอร์ม AIOps ที่ผสานรวม AI ระบบอัตโนมัติ และการวิเคราะห์เพื่อตรวจจับ วินิจฉัย และแก้ไขปัญหาการทำงานของ IT โดยเน้นที่การทำงานอัตโนมัติโดยการเรียนรู้พฤติกรรมของระบบและจัดการเหตุการณ์ต่างๆ เชิงรุก

จุดแข็งของ Ignio อยู่ที่โมเดลที่ขับเคลื่อนด้วยแผนผังซึ่งทำการแมประบบ ทำนายความล้มเหลว และกระตุ้นการดำเนินการรักษาตัวเองโดยไม่ต้องรอการแทรกแซงด้วยตนเอง

รองรับการบูรณาการกับระบบไอทีขององค์กร เช่น ServiceNow, AWS, Azure และสภาพแวดล้อม SAP

Ignio ช่วยให้ทีมลดระยะเวลาการหยุดทำงาน เพิ่มประสิทธิภาพการใช้ทรัพยากร และปรับขนาดการทำงานโดยไม่ต้องเพิ่มค่าใช้จ่าย โดยการผสมผสานการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์กับระบบอัตโนมัติ

ฟีเจอร์หลัก:

• การตอบสนองต่อเหตุการณ์ที่รักษาตัวเองผ่านรูปแบบระบบที่เรียนรู้
• การแมปการอ้างอิงแบบไดนามิกและการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์
• การทำงานอัตโนมัติของงานปฏิบัติการประจำวัน
• การบูรณาการกับระบบคลาวด์ ERP และแพลตฟอร์มการจัดการบริการ

ราคา: ไม่เปิดเผยต่อสาธารณะ

ฉันจะพิจารณาได้อย่างไรว่าองค์กรของฉันพร้อมสำหรับ AIOps หรือไม่

หากทีมของคุณกำลังเผชิญกับการแจ้งเตือน ต้องใช้เครื่องมือตรวจสอบแบบแยกส่วน และต้องรับมือกับปัญหาแทนที่จะคาดการณ์ล่วงหน้า คุณก็พร้อมแล้ว การมีระบบการสังเกตที่มั่นคงและข้อมูลปฏิบัติการที่ชัดเจนก็ช่วยได้

ความเข้าใจผิดที่พบบ่อยเกี่ยวกับ AIOps คืออะไร?

หลายๆ คนคิดว่า AIOps จะมาแทนที่มนุษย์ แต่จริงๆ แล้วไม่ใช่เลย AIOps เป็นเหมือนผู้ช่วยอัจฉริยะที่คอยกรองสัญญาณรบกวน ตรวจจับรูปแบบ และช่วยให้คุณตอบสนองได้เร็วขึ้น

AIOps สามารถทำงานในสภาพแวดล้อมที่ไม่มีการเชื่อมต่อผ่านเครือข่ายหรือออฟไลน์ได้หรือไม่

สามารถทำได้ แต่มีข้อจำกัดบางประการ คุณจะต้องใช้เครื่องมือ AIOps ในสถานที่ แม้ว่าจะไม่สามารถเข้าถึงการอัปเดตคลาวด์แบบเรียลไทม์หรือฟีดข่าวกรองภายนอกได้ก็ตาม

ใครเป็นเจ้าของการตัดสินใจที่ทำโดยตัวแทน AI ในแพลตฟอร์ม AIOps?

ในท้ายที่สุด ทีมปฏิบัติการก็ทำได้ ตัวแทน AI ให้การสนับสนุนผ่านข้อมูลเชิงลึกและระบบอัตโนมัติ แต่ทีมปฏิบัติการจะกำหนดกฎและตรวจสอบการดำเนินการ

เราจะมั่นใจได้อย่างไรว่าสามารถอธิบายได้ในการตัดสินใจเชิงปฏิบัติการที่ขับเคลื่อนโดย AI

แพลตฟอร์ม AIOps ที่ดีจะมีบันทึก กราฟเชิงสาเหตุ หรือสรุปเป็นภาษาธรรมดาที่อธิบายว่าทำไมบางสิ่งจึงถูกกระตุ้น เพื่อให้คุณไม่ต้องเดาว่าทำไม AI จึงทำสิ่งนั้น