AIOps: Att tillämpa artificiell intelligens för att vitalisera IT

Artificiell intelligens (AI) står på tröskeln till att revolutionera framtidens arbetsliv .Enligt en färsk studie beräknas AI-marknaden uppgå till 202,57 miljarder dollar år 2026, en ökning från 20,67 miljarder dollar år 2018. Denna tiodubbling av marknadsstorleken kommer att ske med en genomsnittlig årlig tillväxttakt (CAGR) på 33,1 % under perioden 2018–2026. Den ökande betydelsen av AI, i kombination med tekniker som datorseende, maskininlärning (ML) och naturlig språkbehandling (NLP), kommer att öppna upp nya möjligheter och omdefiniera verksamhetsområdena. Med tanke på lärdomarna från covid-19-pandemin kommer AI att spela en avgörande roll för företag som vill utveckla en framtidssäker och krisberedskapsanpassad arbetsmodell.

Bland de många fördelarna med AI för företag är AIOps utan tvekan en av de viktigaste. Enkelt uttryckt är AIOps tillämpningen av AI inom IT-driften och skapandet av en synergi mellan mänsklig och algoritmisk intelligens. AIOps ger inte bara bättre insyn i IT-systemens prestanda och tillstånd, utan är också en viktig del av initiativ för digital transformation. Att operationalisera AI är avgörande för att företag ska kunna skapa nya värdeerbjudanden och skala upp snabbt och smidigt. Automatiserade ML-modeller hjälper till att operationalisera AI i hela företaget och förbereda företag för alla typer av oförutsedda händelser.

Hinder för AIOps

Alla organisationer befinner sig i olika stadier av sin digitala transformationsresa, och det finns både branschspecifika och företagsspecifika utmaningar att ta itu med. Samtidigt som företagen blir medvetna om de möjligheter som en framgångsrik implementering av AIOps erbjuder, är de också medvetna om utmaningarna på transformationsvägen och utformar sina strategier därefter.

Mängden data som genereras av smarta enheter växer exponentiellt. Denna ökade datamängd medför utmaningar för företagen när det gäller databehandlingen. Det nuvarande läget inom molnbaserad databehandling hämmar skapandet av automatiserade algoritmer som bygger på djupinlärning. På samma sätt förvärrar bristen på kompetent personal ytterligare problemet med att införa självlärande verktyg och bromsar den maskinstyrda utvecklingen. I viss utsträckning är bristen på förtroende för självständiga maskiner och processer också en orsak till den långsamma införandet av AIOps.

En annan fråga som påverkar organisationer som beslutar sig för att införa AI i verksamheten är avsaknaden av en genomtänkt AI-vision. Det finns kvarstående tvivel om AI-baserade produkter och vad de kan åstadkomma. I de flesta fall, även när organisationer inför AI i verksamheten, förblir effekterna och den affärsmässiga påverkan en gissningsfråga. Bristen på demonstration och utvärdering av AI-systemens beslutsförmåga är uppenbarligen ett problem för organisationerna.

På samma sätt finns det ytterligare tvivel kring dataintegritet och säkerhet, eftersom dessa AI-system kräver tillgång till data för att kunna hantera beslutsfattandet. Cybersäkerhetsproblem kan sätta käppar i hjulet för AIOps-initiativ, och som ett resultat av detta är företagen ibland alltför försiktiga. Det finns också problem som orsakas av brist på data. Detta beror främst på att företagen begränsar märkningen av data för att göra dem säkrare och mer begripliga.

Fördelarna med att operationalisera AI

Även om utmaningarna är relevanta är det av största vikt för företagen att ta itu med dessa utmaningar och driva sina AIOps-initiativ vidare. När allt kommer omkring är operationaliseringen av AI nyckeln till synergin mellan människa och maskin och en smartare framtid. När man talar om fördelarna med AIOps är den viktigaste en effektiv problemlösning. AIOps gör det möjligt för IT-team att snabbt hantera driftsstörningar med hjälp av realtidsdataanalys. AIOps bidrar också till att proaktivt upptäcka systemavvikelser och erbjuder en mer omfattande analys av grundorsakerna.

Datadrivna insikter hjälper AIOps att underlätta bättre beslutsfattande samtidigt som IT-kompetensen stärks. Tillsammans säkerställer alla dessa funktioner som AIOps erbjuder förbättrad affärsrespons och ökad effektivitet. Här är några av de viktigaste värdeerbjudandena med AIOps:

• Situationsförståelse: Datainsamling och analys är en av AIOps viktigaste funktioner. AI-driven kartläggning av orsakssamband och relationer hjälper IT-avdelningen att bättre förstå situationer och vidta nödvändiga åtgärder för att hantera dem.
• Intelligenta larm: Tack vare AIOps kan meningsfull och relevant data från IT-miljön identifieras och användas utifrån situationens behov. Detta förhindrar larmtrötthet och möjliggör prioritering av meddelanden utifrån deras påverkan på verksamheten.
• Kohortanalys: Den enorma mängden strukturerade och ostrukturerade data i modern arkitektur gör det praktiskt taget omöjligt för människor att sålla, sortera och analysera. AIOps kan dock bearbeta och analysera data som genereras av flera applikationer samtidigt, vilket möjliggör beslutsfattande i realtid.
• Automatiserad problemlösning: Med hjälp av AI-driven grundorsaksanalys kan problem prioriteras och åtgärdas. På samma sätt bidrar AIOps till snabb åtgärd av kända problem. Genom att analysera historiska data föreslår AIOps den bästa metoden för problemlösning.

En självförsörjande framtid

AIOps Exchange är ett forum som noggrant följer utvecklingen inom AIOps-området. Vid sitt första möte genomförde de en undersökning bland cirka 100 av de främsta IT-cheferna inom olika branscher för att förstå vart AIOps är på väg på kort och medellång sikt. Nästan 68 % av de tillfrågade uppgav att deras organisationer redan har aktiva AIOps-projekt på gång, medan cirka 50 % av de tillfrågade angav att förbättrad kundnöjdhet är det främsta målet med att använda AIOps. Liknande studier har också visat att implementeringen av AIOps redan ger mycket goda resultat, särskilt inom bank- och finanssektorn, detaljhandeln och hälso- och sjukvården.

Världen efter pandemin kommer inte att vara densamma, och beroendet av digitala verktyg och metoder kommer att skilja de framgångsrika organisationerna från de som hamnar på efterkälken. Vår svit av AIOps-lösningar syftar till att tillgodose våra kunders IT-behov och omvandla de utmaningar de står inför till möjligheter som de kan optimera.

Vår strategi för övervakning av applikationsprestanda (APM) fokuserar på ett tjänstemedvetet och användarcentrerat tillvägagångssätt när det gäller applikationsprestanda. Detta hjälper IT-team att optimera data genom att bearbeta dem för att identifiera problem och diagnostisera problem med slutanvändarupplevelsen. Tanken är att förbättra applikationernas övergripande tillförlitlighet och höja användarupplevelsen.

Vår dynamiska baslinjeanalys underlättar problemanalys och förebyggande åtgärder. Beteendelärande gör det möjligt för AIOps att analysera IT-miljöer vid olika tidpunkter och i olika tillstånd. Kunskapen från dessa analyser bidrar till att dra meningsfulla slutsatser, på grundval av vilka IT-systemen kan generera varningar. Tidig upptäckt och varningar möjliggör prediktiv incidenthantering och förebyggande av potentiella problem som kan störa driften. Att automatisera utförandet av standardiserade triage- och åtgärdsuppgifter är ett gemensamt drag hos alla våra lösningar.

Den globala störningen som orsakats av pandemin har lärt oss hur avgörande samverkan mellan människa och maskin är, och AI kommer att fortsätta att driva den utvecklingen. Betydelsen av AIOps kan inte överskattas när företagen förbereder sig för det nya normala.