AIOps: Iwasan ang Mga Karaniwang IT Ops Automation Pitfalls na ito

Hakbang 1: Pagkuha at paghahanda ng data ng pagpapatakbo

Upang maagang mahuli ang paghina ng pag-checkout, ang AIOps platform ay kumukuha ng mga live na sukatan mula sa mga web server, API, at database.

Nililinis at inihanay nito ang data ng latency, mga error sa transaksyon, at mga log ng system upang makabuo ng real-time na view, na tinitiyak na ang mga modelo ng pag-detect ay may pare-pareho, maaasahang mga signal na susuriin.

Hakbang 2: Pagtuklas ng mga anomalya sa mga kumplikadong sistema

Habang dumarami ang trapiko, nakakakita ang platform ng mga abnormal na oras ng pagtugon sa pag-checkout kumpara sa mga natutunang baseline.

Itinatampok ng mga ahente ng AI ang mga anomalyang ito bago lumabag sa mga limitasyon, na nagpapahintulot sa paghina na matugunan nang maaga.

Habang ang mga ahente ay isang piraso lamang ng AIOps stack , ang gabay na ito sa pagbuo ng isang ahente ng AI ay nagpapaliwanag kung paano sila nakaayos upang mangatuwiran sa mga signal at gumawa ng mga desisyon.

Nagde-deploy ang ilang platform ng mga vertical AI agent na partikular na sinanay para sa mga domain tulad ng cloud infrastructure, networking, o database para mapahusay ang katumpakan.

Hakbang 3: Pag-uugnay ng mga insidente sa mga kapaligiran

Iniuugnay ng platform ang tumataas na latency ng checkout sa sabay-sabay na pagkaantala sa query sa database at pagkawala ng packet ng network.

Tumutulong ang mga ahente ng AI sa pamamagitan ng pangangatwiran sa mga nauugnay na signal, muling pagbuo sa buong insidente, at pagtukoy na ang paghina ay nagmumula sa backend stress na kumakalat sa mga system, hindi lamang sa mga nakahiwalay na isyu sa frontend.

Ang mga kakayahang ito ay sumasalamin sa isang anyo ng AI agent orchestration , kung saan nagtutulungan ang mga dalubhasang modelo upang bumuo ng isang holistic na view ng landscape ng insidente.

Ang isang karaniwang halimbawa ay ang mga user na nakakaranas ng mga error sa pag-checkout, kung saan ang root cause ay bumabalik sa isang AWS instance failure sa halip na ang application mismo.

Hakbang 4: Awtomatikong pagtugon sa mga kritikal na kaganapan

Kapag nakumpirma na ng platform ng AIOps na ang mga pagkabigo ng instance ng AWS ay nakakaapekto sa pagganap ng pag-checkout, nagti-trigger ito ng mga paunang natukoy na pagkilos.

Maaaring kabilang dito ang mga auto-scaling checkout API o pag-rerouting ng trapiko sa database, na tumutulong sa pag-stabilize ng platform bago magkaroon ng ganap na pagkawala.

Hakbang 5: Patuloy na pag-aaral at pag-tune ng modelo

Pagkatapos maipaalam ang resolusyon pabalik sa system, ang feedback sa pagpapatakbo mula sa buong exchange ay muling nagsasanay ng mga modelo ng pagtuklas ng anomalya.

Tinutulungan din ng feedback na ito ang mga ahente ng AI na mangatuwiran sa mga insidente nang mas epektibo at nagbibigay-alam sa mas mahusay na mga desisyon sa awtomatikong pagtugon.

Nagbibigay-daan ito sa mga platform ng AIOps na mas mahusay na makita ang mga maagang anomalya, i-link ang mga nauugnay na kaganapan nang mas tumpak, at mag-trigger ng mas epektibong mga awtomatikong tugon habang patuloy na nagbabago ang mga kapaligiran.

Pagsubaybay sa kalusugan ng system at pagtuklas ng mga insidente

Binibigyang-diin ng AIOps ang mga maagang senyales ng kawalang-tatag, tulad ng nasira na pagganap ng API o backend strain, na nagbibigay-daan sa mga isyu na mahuli bago sila lumaki sa mga pagkawala na makakaabala sa mga user at kritikal na serbisyo.

Gaya ng sinabi ni Matvey Kukuy, co-founder ng Keep , isang open-source AIOps platform,

"Kapag pinamamahalaan mo ang isang malaking imprastraktura ng negosyo, kung saan palaging may nangyayari, malamang na nakikitungo ka sa libu-libong mga kaganapan."

Ginagawang halos imposible ng volume na ito na subaybayan ang mga insidente nang manu-mano — tinutulungan ng mga platform ng AIOps ang mga team na ipakita kung ano ang pinakamahalaga.

Pag-optimize ng pagganap ng network

Habang ang pagsubaybay ay nagha-highlight ng mga palatandaan ng maagang babala, ang AIOps ay nagpapatuloy sa pamamagitan ng dynamic na pag-optimize ng mga path ng network upang mapanatili ang bilis at availability sa ilalim ng mga nagbabagong kondisyon.

Nakakatulong ito na balansehin ang pag-load sa mga node, ayusin ang mga ruta ng network sa mga panahon ng strain, at bigyang-priyoridad ang kritikal na trapiko ng application upang mabawasan ang latency at maiwasan ang mga pagkaantala sa serbisyo.

Pagpapalakas ng mga panlaban sa cybersecurity

Sa pamamagitan ng pag-uugnay ng mga signal ng pagpapatakbo at seguridad, inilalantad ng AIOps ang mga nakatagong banta na umiiwas sa tradisyonal na pagsubaybay.

Nakakatulong ito sa mga team na makita ang lateral na paggalaw sa loob ng mga kapaligiran at mas mabilis na tumugon sa mga umuusbong na pattern ng pag-atake.

Pagtataya ng mapagkukunan at mga pangangailangan sa kapasidad

Bilang karagdagan sa pamamahala sa kalusugan ng live na system, tinutulungan ng AIOps ang mga team na magplano para sa paglago sa hinaharap.

Sa pamamagitan ng pagtataya kung kailan at saan kakailanganin ang kapasidad, binibigyang-daan nito ang mas matalinong pag-scale ng imprastraktura at pangmatagalang pagpaplano ng mapagkukunan.

1. Isentralisa ang data ng pagmamanman at pagmamasid ng system

Kailangan ng AIOps ng kumpleto, real-time na view ng iyong mga system. Pagsama-samahin ang mga log, sukatan, bakas, at kaganapan sa isang layer ng observability.

Ang mga gaps sa pagsubaybay sa saklaw o pira-pirasong tool ay nagpapahina sa pagkilala ng pattern at pagtukoy ng insidente. Ang pagpapalakas ng observability ay nagbibigay sa AIOps platform ng signal flow na kailangan para makapaghatid ng mga tumpak na insight.

2. I-standardize ang mga proseso ng pamamahala ng insidente

Kung walang malinaw na mga landas ng pagdami, hindi epektibong ma-automate ng AIOps ang mga hakbang sa pagresolba, na humahantong sa higit pang pagkalito at mga guni-guni.

Ang mga AIOps ay sumasaklaw sa umiiral na pamamahala ng insidente, kaya mahalaga ang katatagan at pagkakapare-pareho bago idagdag ang mga layer ng automation.

3. Bumuo ng de-kalidad na stream ng data ng pagpapatakbo

Ang mga modelo ng AIOps ay nakadepende sa real-time, na-normalize na mga input upang mapagkakatiwalaan ang mga anomalya.

Dapat i-validate ng mga team ang kalidad ng pag-ingest, i-standardize ang mga format ng event, at linisin ang mga redundant o low-value na sukatan para bumuo ng pinagkakatiwalaang operational data foundation.

4. Pumili ng paunang domain para sa pag-deploy

Ang paglulunsad ng mga AIO sa buong kapaligiran ay lumilikha ng hindi kinakailangang kumplikado nang walang kontrol. 

Magsimula sa loob ng isang nakatutok na operational domain tulad ng network monitoring, cloud infrastructure, o application health.

Ang pag-target sa isang nakapaloob na lugar ay nagbibigay-daan sa mas mabilis na pag-tune ng mga modelo, mas madaling pagsukat ng mga maagang resulta, at mas maayos na pag-scale sa ibang pagkakataon.

5. Ihanay ang mga koponan sa makatotohanang mga inaasahan ng AIOps

Pinapabilis ng AIOps ang pagtuklas at pagsubok, ngunit ang malinaw na mga inaasahan para sa kung ano ang dapat na awtomatiko ay tinitiyak na sinusuportahan at binibigyang kapangyarihan nito sa halip na basta-basta na pinapalitan ang paghatol ng tao.

Tulad ng ipinaliwanag ni Jay Rudrachar, Senior Director sa TIAA , kay Gartner,

"Sa huli, ano ang pinakamalaking benepisyo natin? Upang mabawasan ang mga outage at downtime na kinakaharap ng customer hangga't maaari at maging maagap."

Sa mindset na iyon, maiiwasan ng mga team ang paghabol sa automation para sa mga bagay na hindi maaaring o hindi kailangang i-automate, at sa halip ay tumuon sa paglutas ng mga tunay na punto ng sakit na nagpapababa ng epekto para sa user.

6. Suriing mabuti ang mga solusyon sa AIOps

Hindi lahat ng solusyon sa AIOps ay pantay na umaangkop sa bawat kapaligiran. Ang pagsusuri ay dapat tumuon sa pagsasama ng observability, flexibility ng automation, at real-world operational adaptability.

Bagama't umiiral ang ilang mga sertipikasyon ng AIOps, ang kaalaman sa platform at akma sa arkitektura ay mas mahalaga kaysa sa mga pormal na kredensyal. Pumili ng mga solusyon na naaayon sa iyong arkitektura ng data at mga pangangailangan ng system.

1. PagerDuty

Ang PagerDuty ay isang platform ng AIOps na nakatuon sa real-time na pagtugon sa insidente, automation, at intelligence ng kaganapan. Ikinokonekta nito ang mga tool sa pagsubaybay, mga platform ng observability, at mga on-call na team para mas mabilis na matukoy, masuri, at tumugon sa mga isyu.

Malawak itong ginagamit sa mga setup ng AI ticketing , kung saan ang mga alerto ay awtomatikong bumubuo at nagpapalaki ng mga ticket ng insidente sa pamamagitan ng pinagsamang mga tool ng ITSM tulad ng Jira o ServiceNow.

Gumagamit ito ng AI-driven na event correlation para mabawasan ang ingay at lumabas ang mga kritikal na insidente. Ang mga koponan ay maaaring mag-set up ng mga automated na daloy ng trabaho upang pagyamanin ang mga alerto, mag-trigger ng mga aksyon, at dumami batay sa kalubhaan. 

Sinusuportahan ng PagerDuty ang mga pagsasama sa mga tool tulad ng Slack , ServiceNow, Jira, Datadog, at AWS CloudWatch. Ang pagsasaayos nito ng kaganapan, adaptive learning model, at response playbook ay tumutulong sa mga team na proactive na pamahalaan ang mga insidente.

Pangunahing tampok:

• Real-time na ugnayan ng kaganapan at pagbabawas ng ingay
• Ang automation ng pagtugon ng insidente na may mga runbook at dynamic na pagruruta
• AI-based na pagtuklas ng anomalya at pagpapangkat ng alerto
• Mga pagsasama sa pagsubaybay, pagticket, at mga tool sa pakikipagtulungan

Pagpepresyo:

• Libreng Plano: Pangunahing pamamahala ng insidente para sa maliliit na koponan
• Propesyonal: $21/user/buwan — nagdaragdag ng on-call scheduling at alert grouping
• Negosyo: $41/user/buwan — kasama ang pag-orkestra ng kaganapan at mga feature ng automation
• Enterprise: Custom na pagpepresyo para sa malakihang pagpapatakbo at advanced na pagsunod

2. Botpress

Botpress ay isang walang-code na AI agent platform na tumutulong sa mga team na ayusin ang mga operational workflow, i-automate ang mga tugon sa insidente, at pamahalaan ang mga kaganapan sa imprastraktura sa mga kapaligiran.

Binuo upang pagsama-samahin ang mga real-time na signal ng system, Botpress ang mga ahente ay maaaring mag-trigger ng mga alerto, magbukas ng mga tiket, magpalaki ng mga isyu, at mag-automate ng mga hakbang sa pagresolba sa mga tool tulad ng Slack , Jira, GitHub Actions, at Grafana Cloud — lahat ay naa-access sa pamamagitan ng Integration Hub .

Hindi tulad ng mga tradisyunal na stack ng pagsubaybay na nakadepende sa mga static na pipeline, hinahayaan ka ng platform na gumamit ng mga ahente ng AI upang ayusin ang mga daloy ng pagpapatakbo batay sa mga kondisyon ng live na system, isang pangunahing kinakailangan sa mga modernong AI workflow automation environment.

Nagsisilbi itong orchestration layer para sa mga pagpapatakbo ng imprastraktura, na nagbibigay-daan sa mga team na pamahalaan ang mga escalation, i-automate ang mga desisyon, at kontrolin ang mga aksyon ng system nang direkta mula sa mga chat environment.

Pangunahing tampok:

• No-code builder para sa mga ahente, API, at daloy ng trabaho ng kaganapan
• Webhook at suporta ng API para sa mga signal ng pipeline at mga trigger ng insidente
• Memory at conditional routing para sa mga dynamic na escalation
• Multichannel deployment sa mga internal at pampublikong app

Pagpepresyo:

• Libreng Plano: $0/buwan na may $5 sa paggamit ng AI
• Plus : $89/buwan — nagdaragdag ng live na pagruruta ng ahente at pagsubok sa daloy
• Koponan: $495/buwan — para sa SSO, pakikipagtulungan, at kontrol sa pag-access
• Enterprise: Custom na pagpepresyo para sa sukat at pagsunod

3. Splunk ITSI

Ang Splunk IT Service Intelligence (ITSI) ay isang observability at AIOps platform na sumusubaybay sa kalusugan ng system, nag-uugnay ng mga kaganapan, at hinuhulaan ang mga outage sa mga kumplikadong IT environment.

Ang mga kakayahang ito ay lalong mahalaga sa AI sa mga senaryo ng telecom, kung saan ang real-time na signal correlation ay kritikal para sa pagpapanatili ng uptime sa malalaking network.

Gumagamit ito ng analytics na hinimok ng machine learning para makakita ng mga anomalya, subaybayan ang mga dependency sa serbisyo, at unahin ang mga insidente batay sa epekto sa negosyo. Pinagsasama-sama ng ITSI ang mga sukatan, mga log, at mga bakas sa isang pinag-isang view upang bigyan ang mga koponan ng ganap na visibility sa performance ng system.

Nakakatulong ang predictive analytics ng ITSI na mahulaan ang mga degradasyon ng serbisyo, habang binabawasan ng event correlation engine nito ang ingay ng alerto at pinalalabas ang mga insidenteng naaaksyunan.

Pangunahing tampok:

• Pinag-isang pagsubaybay sa mga sukatan, log, at bakas
• Service dependency mapping at health scoring
• Predictive analytics para sa maagang pag-detect ng outage
• Pagbabawas ng ingay sa pamamagitan ng ugnayan ng kaganapan at clustering

Pagpepresyo:

• Custom na pagpepresyo batay sa dami ng ingestion ng data at mga pangangailangan ng user
• Karaniwang ibinebenta bilang bahagi ng mga deployment ng Splunk Cloud o Splunk Enterprise

4. IBM Cloud Pak

Ang IBM Cloud Pak para sa AIOps ay isang modular na AI-driven na IT operations platform na binuo ng IBM. Idinisenyo ito upang tulungan ang mga operations team na matukoy, masuri, at malutas ang mga insidente sa mga hybrid at multicloud na kapaligiran.

Itinayo sa mga bukas na pamantayan at bahagi ng Cloud Pak suite ng IBM, ginagamit nito ang naipaliliwanag na AI at automation na nakabatay sa patakaran upang mabawasan ang pagkapagod sa alerto, mga sanhi ng ugat, at pagbutihin ang oras ng system.

Pinagpangkat-pangkat ng platform ang mga alertong nauugnay, nakakakita ng mga anomalya sa real time, at ginagabayan ang paglutas gamit ang mga runbook at mga patakaran sa pagsasama.

Kumokonekta ito sa mga tool tulad ng ServiceNow, IBM Db2, at Netcool/Impact, na ginagawa itong perpekto para sa mga team na naghahanap upang gawing moderno ang kanilang mga operasyon stack nang hindi inabandona ang mga kasalukuyang pamumuhunan.

Pangunahing tampok:

• Intelligent alert correlation at root cause detection
• Real-time na pagtuklas ng anomalya at pagpigil sa ingay
• Mga workflow na batay sa patakaran na may kondisyon na pagpapatupad
• Mga pagsasama sa mga platform ng ITSM, mga tool sa pagmamasid, at mga sistema ng IBM

Pagpepresyo:

• Custom na pagpepresyo batay sa laki ng deployment

5. Ignito

Ang Ignio by Digitate ay isang platform ng AIOps na pinagsasama ang AI, automation, at analytics upang matukoy, masuri, at malutas ang mga isyu sa pagpapatakbo ng IT. Nakatuon ito sa mga autonomous na operasyon sa pamamagitan ng pag-aaral ng gawi ng system at proactive na pamamahala sa mga insidente.

Ang lakas ni Ignio ay nasa mga blueprint-driven na modelo nito na nagmamapa ng mga system, hinuhulaan ang mga pagkabigo, at nagpapalitaw ng mga pagkilos sa pagpapagaling sa sarili nang hindi naghihintay ng manu-manong interbensyon.

Sinusuportahan nito ang mga pagsasama sa mga enterprise IT system tulad ng ServiceNow, AWS, Azure, at mga kapaligiran ng SAP.

Sa pamamagitan ng paghahalo ng predictive analytics sa automation, tinutulungan ng Ignio ang mga team na bawasan ang downtime, i-optimize ang paggamit ng resource, at sukatin ang mga operasyon nang hindi nagdaragdag ng overhead.

Pangunahing tampok:

• Pagtugon sa insidente ng pagpapagaling sa sarili sa pamamagitan ng mga natutunang pattern ng system
• Dynamic na dependency mapping at predictive analytics
• Automation ng mga nakagawiang gawain sa pagpapatakbo
• Pagsasama sa cloud, ERP, at mga platform ng pamamahala ng serbisyo

Pagpepresyo: Hindi available sa publiko

1. How do I determine if my organization is ready for AIOps?

To determine if your organization is ready for AIOps, assess whether your teams are overwhelmed by alert fatigue or mostly reactive in their incident response. You're ready if you already collect structured observability data (logs, metrics, traces) and want to reduce MTTR (Mean Time to Resolution) through intelligent automation.

2. What are the common misconceptions about AIOps?

A common misconception about AIOps is that it replaces human operators, when in fact it augments them by filtering alert noise and identifying root causes faster. Another misconception is that AIOps is only for large enterprises, though many modern AIOps tools scale well for mid-size organizations too.

3. Can AIOps function in air-gapped or offline environments?

Yes, AIOps can function in air-gapped environments if deployed with on-premise solutions, but these setups lack real-time updates from cloud intelligence feeds or external data enrichment. You'll need to rely solely on local telemetry and historical data for insights.

4. Who owns the decisions made by AI agents in AIOps platforms?

The operations team owns the decisions made by AI agents in AIOps platforms. While AI agents can suggest actions or automate predefined responses, human operators are responsible for setting policies and ensuring accountability for outcomes.

5. How is explainability ensured in AI-driven operational decisions?

Explainability in AI-driven operational decisions is ensured through detailed logs, root cause analysis trees, correlation graphs, and natural language summaries that describe why an alert was triggered or an action was taken. Many AIOps platforms also highlight contributing factors and confidence levels to support transparency.