- AIOps (BT Operasyonları için Yapay Zeka), anormallikleri tespit etmek, olayları ilişkilendirmek ve kural tabanlı izlemenin ötesinde BT olay yanıtlarını otomatikleştirmek için makine öğrenimini kullanır.
- Gartner tarafından 2016 yılında ortaya atılan AIOps platformları, proaktif operasyonlar için algılama modellerini sistemler arasında mantık yürüten yapay zeka ajanlarıyla birleştiriyor.
- Temel kullanım alanları arasında sağlık izleme, ağ optimizasyonu, siber güvenlik ve karmaşık ortamlarda kaynak tahmini yer almaktadır.
- AIOps ile başarı, merkezi verilere, net olay süreçlerine, kaliteli girdilere ve insan gözetimi konusunda gerçekçi beklentilere bağlıdır.
Günümüzde BT operasyonlarını yönetmek, her zamankinden daha büyük, daha hızlı ve birbirine daha bağlı ortamlarla uğraşmak anlamına geliyor. Geleneksel izleme ve kural tabanlı sistemler artık hizmetleri istikrarlı tutmak için yeterli değil.
AIOps, makine öğrenimini canlı sistem sinyallerine uygulayarak ve olaylar arasında daha dinamik bir şekilde akıl yürütmek için kurumsal yapay zeka aracılarını kullanarak operasyonları yeniden şekillendiriyor.
Ortamlar öngörülemeyen bir şekilde değiştikçe, bu değişim ekiplerin statik izlemenin ötesine geçerek daha uyarlanabilir yanıtlar vermesine olanak tanır.
AIOps nedir?
BT Operasyonları için Yapay Zeka (AIOps), manuel müdahaleye dayanmadan BT sistemlerinin sağlığını ve performansını yönetmek için operasyonel verilere makine öğrenimi ve gelişmiş analitik uygular.
Gartner tarafından 2016 yılında ortaya atılan bu terim, statik kurallar yerine gerçek zamanlı sistem verilerinden öğrenerek anormallikleri tespit etmek, olayları ilişkilendirmek, kök nedenleri bulmak ve olaylara yanıt vermek gibi temel operasyon görevlerini otomatikleştiren platformları tanımlamaktadır.
Modern AIOps kurulumları daha da ileri gidiyor: algılama modellerini, ilgili sorunları birbirine bağlayan ve araçlar arasında çözüme rehberlik eden AI ajanlarıyla eşleştirerek operasyonları daha dinamik ve daha az reaktif hale getiriyor.
Temel AIOps Kavramları
AIOps'un MLOps ve DevOps'tan farkı nedir?
Otomasyon ve veri odaklı iş akışları BT ve yazılım uygulamalarında daha yaygın hale geldikçe, AIOps, MLOps ve DevOps gibi terimler sıklıkla birlikte anılır oldu.
Güvenilirliği, ölçeklenebilirliği ve yanıt verebilirliği artırma konusunda ortak hedefleri paylaşırlar, ancak teknoloji yaşam döngüsünün farklı bölümlerinde çalışırlar. Her üçü de karmaşıklığı yönetmek için otomasyon kullanımını içerdiğinden, rollerini karıştırmak kolaydır.
AIOps Nasıl Çalışır?
AIOps, sistemlerin sorunları erken tespit etmesine ve otomatik olarak yanıt vermesine yardımcı olarak makine öğrenimini günlük operasyonlara getiriyor.
Olağandışı davranışları arar, ilgili sorunları birbirine bağlar ve birinin devreye girmesine gerek kalmadan yanıtları tetikler.
Bu akışı örneklendirmek için, bir e-ticaret şirketinin ödeme sürecinin yoğun saatlerde aniden yavaşladığı bir senaryo hayal edin.
Adım 1: Operasyonel verilerin çekilmesi ve hazırlanması
Ödeme yavaşlamasını erkenden yakalamak için AIOps platformu web sunucularından, API'lerden ve veritabanlarından canlı ölçümler alır.
Gerçek zamanlı bir görünüm oluşturmak için gecikme verilerini, işlem hatalarını ve sistem günlüklerini temizler ve hizalar, algılama modellerinin analiz etmek için tutarlı, güvenilir sinyallere sahip olmasını sağlar.
Adım 2: Karmaşık sistemlerdeki anormallikleri tespit etme
Trafik zirveye ulaştığında, platform öğrenilen temellere kıyasla anormal ödeme yanıt sürelerini tespit eder.
Yapay zeka ajanları, limitler aşılmadan önce bu anormallikleri vurgulayarak yavaşlamanın erkenden ele alınmasını sağlar.
Aracılar AIOps stack yalnızca bir parçası olsa da, bir yapay zeka aracısı oluşturmaya yönelik bu kılavuz, sinyaller arasında mantık yürütmek ve kararlar almak için nasıl yapılandırıldıklarını açıklamaktadır.
Bazı platformlar, doğruluğu artırmak için bulut altyapısı, ağ veya veritabanları gibi alanlar için özel olarak eğitilmiş dikey yapay zeka aracıları kullanır.
Adım 3: Olayları ortamlar arasında ilişkilendirme
Platform, artan çıkış gecikmesini eşzamanlı veritabanı sorgu gecikmeleri ve ağ paket kaybı ile ilişkilendirir.
Yapay zeka ajanları, ilgili sinyaller arasında mantık yürüterek, olayın tamamını yeniden yapılandırarak ve yavaşlamanın yalnızca izole ön uç sorunlarından değil, sistemlere yayılan arka uç stresinden kaynaklandığını belirleyerek yardımcı olur.
Bu yetenekler, özel modellerin olay ortamının bütünsel bir görünümünü oluşturmak için birlikte çalıştığı bir tür yapay zeka aracı orkestrasyonunu yansıtmaktadır.
Yaygın bir örnek olarak, kullanıcıların ödeme hatalarıyla karşılaşması ve bunun temel nedeninin uygulamanın kendisinden ziyade bir AWS örneği arızasına dayanması verilebilir.
Adım 4: Kritik olaylara otomatik olarak yanıt verme
AIOps platformu, AWS örnek arızalarının ödeme performansını etkilediğini doğruladığında, önceden tanımlanmış eylemleri tetikler.
Bunlar arasında çıkış API'lerinin otomatik ölçeklendirilmesi veya veritabanı trafiğinin yeniden yönlendirilmesi yer alabilir ve tam kesintiler oluşmadan önce platformun dengelenmesine yardımcı olabilir.
Adım 5: Sürekli model öğrenme ve ayarlama
Çözüm sisteme geri iletildikten sonra, tüm değişimden gelen operasyonel geri bildirim anomali tespit modellerini yeniden eğitir.
Bu geri bildirim aynı zamanda yapay zeka temsilcilerinin olaylar arasında daha etkili bir şekilde mantık yürütmesine yardımcı olur ve daha iyi otomatik müdahale kararları verir.
Bu, AIOps platformlarının erken anormallikleri daha iyi tespit etmesine, ilgili olayları daha doğru bir şekilde birbirine bağlamasına ve ortamlar gelişmeye devam ettikçe daha etkili otomatik yanıtları tetiklemesine olanak tanır.
AIOps için en önemli kullanım alanları nelerdir?
AIOps sistemleri geliştikçe, araştırmacılar uzun süredir devam eden operasyonel zorlukların üstesinden gelmek için geleneksel BT sistemlerini büyük dil modelleriyleLLMs'ler) birleştiriyor.
ACM Yazılım Mühendisliği Sempozyumu'nda sunulan "AIOps'u Güçlendirmek" başlıklı 2025 tarihli bir bildiri, LLMs lerin sistem günlükleri ve olay raporları gibi yapılandırılmamış verileri nasıl yorumlayabileceğini ve aynı zamanda yapay zeka odaklı içgörülerin açıklanabilirliğini nasıl geliştirebileceğini vurgulamaktadır.
Bu değişim, yapay zeka sistemlerinin benimsenmesine yönelik önemli bir adımdır ve giderek daha karmaşık hale gelen ortamlarda hız ve kaliteyi sürdürmesi gereken ekipler için vazgeçilmez hale gelmektedir.
Bu yetenekler, özellikle optimizasyon, sistem sağlığı izleme, siber güvenlik ve kaynak tahsisi alanlarında AIOps'un yapabileceklerinin kapsamını genişletiyor.
Sistem sağlığının izlenmesi ve olayların tespit edilmesi
AIOps, bozulmuş API performansı veya arka uç gerginliği gibi istikrarsızlığın erken belirtilerini vurgulayarak, sorunların kullanıcıları ve kritik hizmetleri kesintiye uğratacak kesintilere dönüşmeden önce yakalanmasını sağlar.
Açık kaynaklı bir AIOps platformu olan Keep'in kurucu ortağı Matvey Kukuy'un belirttiği gibi,
"Her zaman bir şeylerin olduğu büyük bir kurumsal altyapıyı yönettiğinizde, muhtemelen binlerce olayla uğraşıyorsunuzdur."
Bu hacim, olayları manuel olarak takip etmeyi neredeyse imkansız hale getiriyor - AIOps platformları ekiplerin en önemli şeyleri ortaya çıkarmasına yardımcı oluyor.
Ağ performansını optimize etme
İzleme erken uyarı işaretlerini vurgularken, AIOps değişen koşullar altında hızı ve kullanılabilirliği korumak için ağ yollarını dinamik olarak optimize ederek daha da ileri gider.
Düğümler arasındaki yükü dengelemeye, zorlanma dönemlerinde ağ rotalarını ayarlamaya ve gecikmeyi en aza indirmek ve hizmet kesintilerini önlemek için kritik uygulama trafiğine öncelik vermeye yardımcı olur.
Siber güvenlik savunmalarının güçlendirilmesi
AIOps, operasyonel ve güvenlik sinyallerini ilişkilendirerek geleneksel izlemeden kaçan gizli tehditleri ortaya çıkarır.
Ekiplerin ortamlardaki yanal hareketleri tespit etmesine ve ortaya çıkan saldırı modellerine daha hızlı yanıt vermesine yardımcı olur.
Kaynak ve kapasite ihtiyaçlarının öngörülmesi
AIOps, canlı sistem sağlığını yönetmenin yanı sıra ekiplerin gelecekteki büyümeyi planlamasına da yardımcı olur.
Kapasiteye ne zaman ve nerede ihtiyaç duyulacağını tahmin ederek daha akıllı altyapı ölçeklendirmesi ve uzun vadeli kaynak planlaması sağlar.
Nasıl bir AIOps stratejisi oluşturmalısınız?
Başarılı bir AIOps stratejisi oluşturmak, otomasyon araçlarını dağıtmaktan daha fazlasıyla başlar.
Ekiplerin güçlü bir operasyonel temele, güvenilir veri uygulamalarına ve yapay zeka destekli operasyonların yapabilecekleri ve yapamayacakları konusunda gerçekçi beklentilere ihtiyacı vardır.
1. Sistem izleme ve gözlemlenebilirlik verilerinin merkezileştirilmesi
AIOps, sistemlerinizin eksiksiz ve gerçek zamanlı bir görünümüne ihtiyaç duyar. Günlükleri, metrikleri, izleri ve olayları tek bir gözlemlenebilirlik katmanında birleştirin.
İzleme kapsamındaki boşluklar veya parçalı araçlar, örüntü tanıma ve olay tespitini zayıflatır. Gözlemlenebilirliğin güçlendirilmesi, AIOps platformlarına doğru içgörüler sunmak için gereken sinyal akışını sağlar.
2. Olay yönetimi süreçlerinin standartlaştırılması
Net eskalasyon yolları olmadan, AIOps çözüm adımlarını etkili bir şekilde otomatikleştiremez, bu da daha fazla kafa karışıklığına ve halüsinasyona yol açar.
AIOps mevcut olay yönetimine bağlanır, bu nedenle otomasyon katmanları eklenmeden önce istikrar ve tutarlılık kritik önem taşır.
3. Yüksek kaliteli bir operasyonel veri akışı oluşturun
AIOps modelleri, anomalileri güvenilir bir şekilde tanımak için gerçek zamanlı, normalleştirilmiş girdilere bağlıdır.
Ekipler, güvenilir bir operasyonel veri temeli oluşturmak için alım kalitesini doğrulamalı, olay formatlarını standartlaştırmalı ve gereksiz veya düşük değerli metrikleri temizlemelidir.
4. Dağıtım için bir başlangıç etki alanı seçin
AIOps'u tüm bir ortamda başlatmak, kontrol olmadan gereksiz karmaşıklık yaratır.
Ağ izleme, bulut altyapısı veya uygulama sağlığı gibi odaklanmış bir operasyonel alanda başlayın.
Kapalı bir alanı hedeflemek, modellerin daha hızlı ayarlanmasına, erken sonuçların daha kolay ölçülmesine ve daha sonra daha yumuşak ölçeklendirmeye olanak tanır.
5. Ekipleri gerçekçi AIOps beklentileri konusunda hizalayın
AIOps tespit ve önceliklendirmeyi hızlandırır, ancak neyin otomatikleştirilmesi gerektiğine dair net beklentiler, gelişigüzel bir şekilde insan muhakemesinin yerini almak yerine onu desteklemesini ve güçlendirmesini sağlar.
TIAA Kıdemli Direktörü Jay Rudrachar'ın Gartner'a açıkladığı gibi,
"Nihayetinde en büyük faydamız nedir? Müşteriye yönelik kesintileri ve arıza sürelerini mümkün olduğunca azaltmak ve proaktif olmak."
Bu zihniyetle ekipler, otomatikleştirilemeyen veya otomatikleştirilmesi gerekmeyen şeyler için otomasyon peşinde koşmaktan kaçınabilir ve bunun yerine kullanıcı için etkiyi azaltan gerçek sorunlu noktaları çözmeye odaklanabilir.
6. AIOps çözümlerini dikkatlice değerlendirin
Her AIOps çözümü her ortama aynı şekilde uymaz. Değerlendirme, gözlemlenebilirlik entegrasyonuna, otomasyon esnekliğine ve gerçek dünyadaki operasyonel uyarlanabilirliğe odaklanmalıdır.
Bazı AIOps sertifikaları mevcut olsa da, platform bilgisi ve mimari uyum resmi kimlik bilgilerinden daha önemlidir. Veri mimariniz ve sistem ihtiyaçlarınızla uyumlu çözümler seçin.
En İyi 5 AIOps Platformu
Doğru AIOps platformunu seçmek, ekiplerin sistem sorunlarına ne kadar hızlı yanıt verebileceklerini ve altyapı büyümesini ne kadar güvenle planlayabileceklerini şekillendirir.
Amaç sadece daha hızlı uyarı vermek değil, aynı zamanda yeni kör noktalar yaratmadan otomasyonu günlük operasyonlara dahil etmektir.
1. PagerDuty
PagerDuty, gerçek zamanlı olay müdahalesi, otomasyon ve olay istihbaratına odaklanan bir AIOps platformudur. Sorunları daha hızlı tespit etmek, teşhis etmek ve yanıtlamak için izleme araçlarını, gözlemlenebilirlik platformlarını ve nöbetçi ekipleri birbirine bağlar.
Uyarıların Jira veya ServiceNow gibi entegre ITSM araçları aracılığıyla olay biletlerini otomatik olarak oluşturduğu ve yükselttiği AI biletleme kurulumlarında yaygın olarak kullanılır.
Gürültüyü azaltmak ve kritik olayları ortaya çıkarmak için yapay zeka odaklı olay korelasyonu kullanır. Ekipler uyarıları zenginleştirmek, eylemleri tetiklemek ve önem derecesine göre yükseltmek için otomatik iş akışları kurabilir.
PagerDuty, Slack, ServiceNow, Jira, Datadog ve AWS CloudWatch gibi araçlarla entegrasyonları destekler. Olay düzenlemesi, uyarlanabilir öğrenme modelleri ve yanıt çalışma kitapları, ekiplerin olayları proaktif olarak yönetmesine yardımcı olur.
Temel Özellikler:
- Gerçek zamanlı olay korelasyonu ve gürültü azaltma
- Çalışma kitapları ve dinamik yönlendirme ile olay müdahale otomasyonu
- Yapay zeka tabanlı anomali tespiti ve uyarı gruplama
- İzleme, biletleme ve işbirliği araçlarıyla entegrasyonlar
Fiyatlandırma:
- Ücretsiz Plan: Küçük ekipler için temel olay yönetimi
- Profesyonel: 21 $/kullanıcı/ay - çağrı üzerine zamanlama ve uyarı gruplama ekler
- Kurumsal: $41/kullanıcı/ay - olay düzenleme ve otomasyon özelliklerini içerir
- Kurumsal: Büyük ölçekli operasyonlar ve gelişmiş uyumluluk için özel fiyatlandırma
2. Botpress
Botpress , ekiplerin operasyonel iş akışlarını düzenlemesine, olay yanıtlarını otomatikleştirmesine ve ortamlar genelinde altyapı olaylarını yönetmesine yardımcı olan kodsuz bir yapay zeka aracı platformudur.
Gerçek zamanlı sistem sinyallerini birleştirmek için tasarlanan Botpress temsilcileri, Slack, Jira, GitHub Actions ve Grafana Cloud gibi araçlarda uyarıları tetikleyebilir, destek talepleri açabilir, sorunları yükseltebilir ve çözüm adımlarını otomatikleştirebilir - bunların tümüne Integration Hub üzerinden erişilebilir.
Statik boru hatlarına dayanan geleneksel izleme yığınlarının aksine platform, modern yapay zeka iş akışı otomasyon ortamlarında temel bir gereksinim olan canlı sistem koşullarına göre operasyonel akışları ayarlamak için yapay zeka aracılarını kullanmanıza olanak tanır.
Altyapı operasyonları için bir orkestrasyon katmanı görevi görerek ekiplerin eskalasyonları yönetmesine, kararları otomatikleştirmesine ve sistem eylemlerini doğrudan sohbet ortamlarından kontrol etmesine olanak tanır.
Temel Özellikler:
- Aracılar, API'ler ve olay iş akışları için kodsuz oluşturucu
- Boru hattı sinyalleri ve olay tetikleyicileri için Webhook ve API desteği
- Dinamik yükseltmeler için bellek ve koşullu yönlendirme
- Kurum içi ve kamuya yönelik uygulamalarda çok kanallı dağıtım
Fiyatlandırma:
- Ücretsiz Plan: 5 $ AI kullanımı ile ayda 0 $
- Plus: $89/ay - canlı temsilci yönlendirme ve akış testi ekler
- Ekip: $495/ay - SSO, işbirliği ve erişim kontrolü için
- Kurumsal: Ölçek ve uyumluluk için özel fiyatlandırma
3. Splunk ITSI
Splunk IT Service Intelligence (ITSI), karmaşık BT ortamlarında sistem sağlığını izleyen, olayları ilişkilendiren ve kesintileri tahmin eden bir gözlemlenebilirlik ve AIOps platformudur.
Bu yetenekler, gerçek zamanlı sinyal korelasyonunun büyük ağlarda çalışma süresini korumak için kritik öneme sahip olduğu telekom senaryolarında yapay zeka için özellikle değerlidir.
Anormallikleri tespit etmek, hizmet bağımlılıklarını izlemek ve olayları iş etkisine göre önceliklendirmek için makine öğrenimi odaklı analitik kullanır. ITSI, ekiplere sistem performansı hakkında tam görünürlük sağlamak için metrikleri, günlükleri ve izleri birleşik bir görünümde birleştirir.
ITSI'nin tahmine dayalı analitiği hizmet bozulmalarını öngörmeye yardımcı olurken, olay korelasyon motoru uyarı gürültüsünü azaltır ve eyleme geçirilebilir olayları ortaya çıkarır.
Temel Özellikler:
- Metrikler, günlükler ve izler arasında birleşik izleme
- Hizmet bağımlılığı haritalaması ve sağlık puanlaması
- Erken kesinti tespiti için öngörücü analitik
- Olay korelasyonu ve kümeleme yoluyla gürültü azaltma
Fiyatlandırma:
- Veri alım hacmine ve kullanıcı ihtiyaçlarına göre özel fiyatlandırma
- Genellikle Splunk Cloud veya Splunk Enterprise dağıtımlarının bir parçası olarak satılır
4. IBM Bulut Pak
IBM Cloud Pak for AIOps, IBM tarafından geliştirilen modüler bir yapay zeka odaklı BT operasyon platformudur. Operasyon ekiplerinin hibrit ve çoklu bulut ortamlarındaki olayları tespit etmesine, teşhis etmesine ve çözmesine yardımcı olmak için tasarlanmıştır.
Açık standartlar üzerine inşa edilen ve IBM'in Cloud Pak paketinin bir parçası olan bu sistem, uyarı yorgunluğunu azaltmak, temel nedenleri ortaya çıkarmak ve sistem çalışma süresini iyileştirmek için açıklanabilir yapay zeka ve ilke tabanlı otomasyondan yararlanır.
Platform, ilgili uyarıları gruplandırır, anormallikleri gerçek zamanlı olarak tespit eder ve çalışma kitaplarını ve entegrasyon ilkelerini kullanarak çözüme rehberlik eder.
ServiceNow, IBM Db2 ve Netcool/Impact gibi araçlarla bağlantı kurarak mevcut yatırımlardan vazgeçmeden operasyon stack modernleştirmek isteyen ekipler için idealdir.
Temel Özellikler:
- Akıllı uyarı korelasyonu ve kök neden tespiti
- Gerçek zamanlı anomali tespiti ve gürültü bastırma
- Koşullu yürütme ile ilke odaklı iş akışları
- ITSM platformları, gözlemlenebilirlik araçları ve IBM sistemleri ile entegrasyonlar
Fiyatlandırma:
- Dağıtım boyutuna göre özel fiyatlandırma
5. Ignio
Ignio by Digitate, BT operasyonel sorunlarını tespit etmek, teşhis etmek ve düzeltmek için yapay zeka, otomasyon ve analitiği birleştiren bir AIOps platformudur. Sistem davranışını öğrenerek ve olayları proaktif olarak yöneterek otonom operasyonlara odaklanır.
Ignio'nun gücü, sistemleri haritalandıran, arızaları tahmin eden ve manuel müdahaleyi beklemeden kendi kendini iyileştirme eylemlerini tetikleyen plan odaklı modellerinde yatmaktadır.
ServiceNow, AWS, Azure ve SAP ortamları gibi kurumsal BT sistemleriyle entegrasyonları destekler.
Tahmine dayalı analitiği otomasyonla harmanlayan Ignio, ekiplerin arıza süresini azaltmasına, kaynak kullanımını optimize etmesine ve ek yük getirmeden operasyonları ölçeklendirmesine yardımcı olur.
Temel Özellikler:
- Öğrenilmiş sistem kalıpları aracılığıyla kendi kendini iyileştiren olay müdahalesi
- Dinamik bağımlılık haritalama ve tahmine dayalı analitik
- Rutin operasyonel görevlerin otomasyonu
- Bulut, ERP ve hizmet yönetimi platformları ile entegrasyon
Fiyatlandırma: Halka açık değil
Bir AIOps İş Akışını Bugün Dağıtın
Botpress , ekiplerin operasyonel sinyalleri geniş ölçekte işlemesine, sistem olayları etrafında dinamik kurallar belirlemesine ve statik iş akışlarını yeniden oluşturmadan yanıtları ayarlamasına olanak tanır.
Temsilciler konuşmaları, çözümleri ve eskalasyonları gerçek zamanlı olarak kaydederek ekiplerin yeni olaylar ortaya çıktıkça operasyonel işlem hatlarını iyileştirmesine yardımcı olur.
Jira, GitHub Actions, AWS ve Grafana Cloud ile entegrasyonlar, Botpress 'in güncellemeleri tetiklemesine, görevleri yükseltmesine ve ölçümleri doğrudan olay iş akışlarına çekmesine olanak tanır.
Bugün inşa etmeye başlayın - ücretsizdir.
Sıkça Sorulan Sorular
Kuruluşumun AIOps için hazır olup olmadığını nasıl belirleyebilirim?
Ekibiniz uyarılar içinde boğuluyor, silo halindeki izleme araçlarıyla uğraşıyor ve sorunları tahmin etmek yerine bunlara tepki veriyorsa hazırsınız demektir. Zaten sağlam gözlemlenebilirliğe ve temiz operasyonel verilere sahip olmanız da yardımcı olur.
AIOps hakkında yaygın yanlış kanılar nelerdir?
Birçok insan AIOps'un insanların yerini aldığını düşünüyor ama öyle değil. Daha çok gürültüyü filtreleyen, kalıpları tespit eden ve daha hızlı yanıt vermenize yardımcı olan akıllı bir asistan gibidir.
AIOps hava boşluklu veya çevrimdışı ortamlarda çalışabilir mi?
Olabilir, ancak bazı sınırlamalarla. Gerçek zamanlı bulut güncellemelerine veya harici istihbarat akışlarına erişimi olmayacak olsa da şirket içi AIOps araçlarına ihtiyacınız olacak.
AIOps platformlarında yapay zeka aracıları tarafından alınan kararların sahibi kim?
Nihayetinde, operasyon ekibi yapar. Yapay zeka temsilcileri içgörü ve otomasyon yoluyla destek sağlar, ancak operasyon ekipleri kuralları tanımlar ve eylemleri doğrular.
Yapay zeka güdümlü operasyonel kararlarda açıklanabilirlik nasıl sağlanır?
İyi AIOps platformları, bir şeyin neden tetiklendiğini açıklayan günlükler, nedensel grafikler veya düz dil özetleri içerir, böylece yapay zekanın neden yaptığını tahmin etmek zorunda kalmazsınız.
.png)
