מה זה AIOps?
AIOps, קיצור של Artificial Intelligence for IT Operations, מתייחס ליישום של טכניקות בינה מלאכותית ולמידת מכונה
לשיפור ואוטומציה של היבטים שונים של פעולות IT.
הוא ממנף אלגוריתמים מתקדמים ויכולות ניתוח נתונים כדי לאסוף, לעבד ולפרש כמויות עצומות של נתונים תפעוליים שנוצרו על ידי מערכות IT.
AIOps שואפת לשפר את היעילות והאפקטיביות של פעולות IT על ידי אוטומציה של משימות שגרתיות, זיהוי ואבחון של בעיות ומתן תובנות
מכוונות לפעולה לצוותי IT.
AIOps משלב ניתוח נתונים, למידת מכונה וידע ספציפי לתחום כדי לאפשר קבלת החלטות פרואקטיבית וחכמה בניהול סביבות IT מורכבות.
מרכיבי המפתח של AIOps כוללים:
איסוף נתונים: פלטפורמות AIOps אוספות נתונים ממקורות שונים כגון יומנים, מדדים, אירועים וכלי ניטור.
נתונים אלו לרוב אינם מובנים וממוקמים בפורמטים ובמיקומים מגוונים.
עיבוד נתונים: הנתונים שנאספים נקלטים, מעובדים ומנורמלים כדי ליצור תצוגה אחידה של סביבת ה-IT.
שלב זה כולל ניקוי נתונים, טרנספורמציה והעשרה כדי להבטיח איכות נתונים.
אנליטיקה ולמידת מכונה: AIOps משתמשת בטכניקות ניתוח מתקדמות, כולל אלגוריתמים של למידת מכונה,
כדי לזהות דפוסים, חריגות ומתאמים בתוך הנתונים.
זה יכול לזהות התנהגות נורמלית ולזהות דפוסים חריגים או חשודים שעשויים להצביע על בעיות או כשלים אפשריים.
תובנות וויזואליזציה: פלטפורמות AIOps מייצרות תובנות, התראות והדמיות ניתנות לפעולה כדי לעזור לצוותי IT להבין את מצב
המערכות והיישומים שלהם.
זה מקל על ניתוח שורש מהיר יותר, פתרון בעיות ותחזוקה יזומה.
אוטומציה וניהול: AIOps מאפשרת אוטומציה של משימות שגרתיות, כגון ניהול אירועים, כרטוס ותיקון.
זה יכול להפעיל פעולות אוטומטיות המבוססות על כללים מוגדרים מראש או מודלים של למידת מכונה,
ולהפחית את המאמץ הידני וזמני התגובה.
על ידי מינוף יכולות בינה מלאכותית ו-ML, AIOps מעצימה את צוותי ה-IT להשיג נראות עמוקה יותר של תשתית ה-IT שלהם,
לשפר את היעילות התפעולית, לשפר את ניהול האירועים ולמטב את הקצאת המשאבים.
זה עוזר לארגונים לייעל את פעולות ה-IT שלהם, לצמצם את זמן ההשבתה ולספק חוויות משתמש טובות יותר.
איך עובד AIOps?
AIOps פועל על ידי שילוב של טכניקות איסוף נתונים, עיבוד, ניתוח ואוטומציה כדי לספק תובנות ניתנות לפעולה ולשפר את תפעול ה-IT.
להלן סקירה כללית של אופן פעולתו:
איסוף נתונים: פלטפורמות AIOps אוספות נתונים ממקורות שונים בתוך מערכת ה-IT, כולל יומנים, מדדים, אירועים,
כלי ניטור והזנות נתונים חיצוניים.
נתונים אלה עשויים להגיע משרתים, יישומים, התקני רשת, פלטפורמות ענן ומקורות רלוונטיים אחרים.
עיבוד נתונים: לאחר איסוף הנתונים, הנתונים עוברים שלב עיבוד.
זה כולל פעילויות כמו ניקוי נתונים, נורמליזציה והעשרה כדי להבטיח עקביות ואיכות. שלב זה חיוני ליצירת מערך נתונים מאוחד ושמיש.
אנליטיקה ולמידת מכונה: AIOps ממנפת טכניקות ניתוח מתקדמות ואלגוריתמים של למידת מכונה כדי לנתח את הנתונים המעובדים.
האלגוריתמים יכולים לזהות דפוסים, חריגות ומתאמים בתוך הנתונים.
הם לומדים מנתונים היסטוריים ומעדכנים ללא הרף את המודלים שלהם כדי לשפר את הדיוק.
תובנות והדמיה: הנתונים המנותחים הופכים לתובנות והדמיות משמעותיות.
פלטפורמות AIOps מייצרות דשבורדים, דוחות והתראות המספקות לצוותי IT מבט מקיף על תשתית ה-IT והתפעול שלהם.
תובנות אלו עוזרות לזהות צווארי בקבוק, חריגות ובעיות פוטנציאליות.
ניטור והתראה יזומים: פלטפורמות AIOps מנטרות באופן רציף את סביבת ה-IT בזמן אמת.
הם משווים את הנתונים הנוכחיים מול דפוסים נלמדים וקווי בסיס.
אם מתגלות חריגות או חריגות כלשהן, נוצרות התראות כדי להודיע לצוותי IT על בעיות אפשריות או בעיות צפויות.
ניתוח ופתרון בעיות: כאשר מתרחשים תקריות, AIOps יכולים לסייע בניתוח סיבת השורש על ידי התאמה בין מקורות נתונים מרובים
וזיהוי הגורם הבסיסי לבעיה.
זה מקטין את הזמן הממוצע לתיקון (MTTR) על ידי מתן צוותי IT עם תובנות והמלצות לפתרון בעיות.
אוטומציה וניהול: AIOps מאפשר אוטומציה וניהול של משימות תפעול IT שגרתיות.
זה יכול להפעיל אוטומטית פעולות מוגדרות מראש, כגון יצירת כרטיסים לאירוע, שלבי תיקון או קנה מידה של משאבים, בהתבסס על כללים
מוגדרים מראש או מודלים של למידת מכונה.
אוטומציה זו מפחיתה מאמץ ידני, מגבירה את היעילות התפעולית ומאיצה את התגובה לאירועים.
למידה ושיפור מתמשכים: מערכות AIOps לומדות ללא הרף מנתונים חדשים ומשוב משתמשים.
ככל שהם אוספים יותר נתונים ומקבלים משוב על הדיוק של התחזיות וההמלצות שלהם, הם משכללים את המודלים שלהם
והופכים מדויקים יותר עם הזמן.
AIOps מעניקה לצוותי IT יכולות אנליטיות חזקות, אוטומציה ותובנות חכמות לנהל סביבות IT מורכבות בצורה יעילה יותר,
לזהות ולפתור בעיות מהר יותר, ולמטב את הביצועים התפעוליים.
מי צריך AIOps?
AIOps מועילים עבור ארגונים וצוותים שונים המעורבים בניהול ותחזוקה של פעולות IT.
הנה כמה ישויות שיכולות להפיק תועלת מיישום AIOps:
צוותי תפעול (IT): AIOps יכולים להועיל באופן משמעותי לצוותי תפעול IT האחראים על ניהול התשתית, הרשתות והיישומים.
זה עוזר להם להשיג נראות טובה יותר לתוך המערכות שלהם, לזהות ולפתור בעיות מהר יותר ולשפר את היעילות התפעולית הכוללת.
צוותי DevOps (דבאופס): AIOps יכולים לספק תובנות ויכולות אוטומציה חשובות לצוותי DevOps.
זה מאפשר להם לנטר את ביצועי האפליקציות, לזהות חריגות ולבצע אופטימיזציה של פריסות.
AIOps יכול לעזור לייעל את תהליך DevOps על ידי אוטומציה של משימות שגרתיות ומתן המלצות ניתנות לפעולה.
צוותי IT Service Management (ITSM): טכניקת AIOps יכולים לשפר את היכולות של צוותי ITSM על ידי אוטומציה של תהליכי ניהול אירועים,
שיפור זרימות עבודה של כרטוס ואפשרות פתרון מהיר יותר של תקריות.
זה מסייע בזיהוי הגורם השורשי לאירועים ומסייע לצוותי ITSM לתעדף ולהקצות משאבים בצורה יעילה.
צוותי הנדסת אמינות אתרים (SRE): AIOps יכולים לתמוך בצוותי SRE בשמירה על אמינות וזמינות גבוהה של המערכת
. על ידי ניטור וניתוח נתוני ביצועי המערכת, AIOps יכולים לעזור לצוותי SRE לזהות ולצמצם בעיות פוטנציאליות לפני שהן מסלימות
, לשפר את יציבות המערכת ולהפחית את זמן ההשבתה.
מרכזי תפעול רשת (NOC): AIOps יכולים לסייע לצוותי NOC בניהול תשתיות רשת בצורה יעילה.
הוא מספק ניטור בזמן אמת, זיהוי חריגות ותגובה אוטומטית לאירועים, המאפשרים לצוותי NOC לזהות בעיות רשת באופן מיידי
ולצמצם את הזמן הממוצע לתיקון.
תפעול ענן: ארגונים הממנפים שירותי ענן יכולים להפיק תועלת מ-AIOps לניהול ואופטימיזציה של סביבות הענן שלהם.
AIOps יכולים לנטר משאבי ענן, לזהות צווארי בקבוק בביצועים, לייעל את הקצאת המשאבים ולהפוך את פעולות קנה המידה לאוטומטיות,
ולשפר את היעילות הכוללת ואת העלות-תועלת של פעולות בענן.
ניהול IT: טכניקת AIOps מספקת למנהיגי ומנהלי IT תובנות וניתוחים חשובים כדי לקבל החלטות מונחות נתונים.
זה עוזר להם להבין את הבריאות והביצועים של תשתית ה-IT שלהם, לייעל את הקצאת המשאבים, לתכנן ניהול קיבולת ולהתאים
את פעולות ה-IT ליעדים העסקיים.
AIOps יכולים להיות בעלי ערך עבור מגוון רחב של ארגונים, כולל ארגונים, ספקי שירותים ועסקים מבוססי ענן.
זה מאפשר לצוותי IT לנהל באופן יזום את המערכות שלהם, לשפר את היעילות התפעולית, לשפר את התגובה לאירועים
ולספק שירותי IT כוללים טובים יותר ללקוחותיהם.
סוגי AIOps
ישנם מספר סוגים או קטגוריות של AIOps המתמקדים בהיבטים שונים של תפעול IT.
להלן כמה סוגים נפוצים של AIOps:
זיהוי אנומליות: סוג זה של AIOps מתמקד באיתור התנהגות חריגה או סטיות מדפוסים רגילים במערכות IT.
הוא משתמש באלגוריתמים של למידת מכונה כדי לנתח מקורות נתונים שונים, כגון יומנים, מדדים ואירועים,
ומזהה דפוסים חריגים שעשויים להצביע על בעיות פוטנציאליות או איומי אבטחה.
ניתוח חזוי: AIOps חזוי ממנף נתונים היסטוריים ובזמן אמת כדי לחזות אירועים עתידיים, בעיות ביצועים או דרישות קיבולת.
על ידי יישום אלגוריתמים של למידת מכונה, הוא יכול לחזות בעיות פוטנציאליות, ולאפשר לצוותי IT לטפל בהן באופן יזום
לפני שהן גורמות לשיבושים משמעותיים.
ניתוח גורמים: ניתוח גורמים AIOps מטרתו לזהות את הגורמים הבסיסיים לאירועים או בעיות במערכות IT.
זה מתאם נתונים ממקורות שונים כדי לקבוע את הגורם העיקרי לבעיה, ועוזר לצוותי IT לתעדף את מאמצי פתרון
הבעיות שלהם ולפתור בעיות בצורה יעילה יותר.
התראה חכמה: התראה חכמה AIOps מתמקדת בשיפור איכות ההתראות המופקות על ידי כלי ומערכות ניטור.
הוא משתמש באלגוריתמים של למידת מכונה כדי להפחית את רעשי ההתראה, לתעדף התראות על סמך קריטיותן
ולתאם התראות קשורות לאירועים שניתן לבצע.
תיקון אוטומטי: סוג זה של AIOps ממכן את התיקון של בעיות ידועות או משימות שגרתיות.
זה יכול להפעיל פעולות או זרימות עבודה מוגדרות מראש המבוססות על חריגות או תקריות שזוהו.
תיקון אוטומטי עוזר לייעל את פעולות ה-IT, להפחית את המאמץ הידני ולשפר את זמן התגובה לאירועים.
מיטוב ביצועים: מיטוב ביצועים AIOps מנתח מדדי מערכת ונתוני ביצועים כדי לזהות אזורים של חוסר יעילות או צווארי בקבוק.
הוא מספק המלצות לאופטימיזציה של הקצאת משאבים, כוונון עדין של תצורות או שיפור ביצועי האפליקציה.
תכנון קיבולת: AIOps לתכנון קיבולת מסייע לצוותי IT לחזות דרישות משאבים ולתכנן צרכים עתידיים בהתבסס על נתוני שימוש היסטוריים,
מדדי ביצועים ודרישות עסקיות.
זה מסייע באופטימיזציה של הקצאת משאבים, הבטחת קיבולת מספקת כדי לעמוד בדרישות עומס העבודה תוך הימנעות מהקצאת יתר.
ChatOps: טכניקת ChatOps AIOps משלבת יכולות בינה מלאכותית בכלי שיתוף פעולה כגון פלטפורמות צ’אט.
זה מאפשר לצוותי IT ליצור אינטראקציה עם מערכות AIOps באמצעות ממשקי צ’אט, גישה לתובנות, ביצוע שאילתות וקבלת התראות
או המלצות אוטומטיות בתוך סביבת שיתוף הפעולה שלהם.
אלו הן רק כמה דוגמאות לסוגי AIOps, ובפועל, יכולות להיות פונקציות חופפות ושילובים של קטגוריות אלו.
הבחירה בסוגי AIOps תלויה בצרכים ובמטרות הספציפיות של הארגון או צוות ה-IT המיישמים אותם.
הסמכות AIOps
ישנן הסמכות ותכניות הכשרה רלוונטיות המכסות נושאים הקשורים ל-AIOps ולטכנולוגיות הבסיסיות שלה.
אישורים אלה יכולים לעזור לאנשים לשפר את הכישורים והידע שלהם בתחום. כמה אישורים רלוונטיים כוללים:
ITIL 4: ITIL (ספריית תשתיות טכנולוגיות מידע) היא מסגרת מוכרת לניהול שירותי IT.
ITIL 4, הגרסה העדכנית ביותר, כוללת מושגים הקשורים ל-AIOps והשילוב שלו בתהליכי ניהול שירותי IT.
הסמכת ITIL 4 Foundation היא נקודת התחלה טובה עבור אנשים המעוניינים ב-AIOps וניהול תפעול IT.
מוסמך בניהול של IT Enterprise (CGEIT): מוצעת על ידי ISACA (איגוד הביקורת והבקרה של מערכות מידע),
CGEIT היא הסמכה המתמקדת בממשל IT.
הוא מכסה נושאים כמו התאמת IT עם היעדים העסקיים, ניהול סיכונים ומינוף טכנולוגיה לערך עסקי.
הסמכה זו יכולה לספק פרספקטיבה רחבה יותר על תפעול IT והקשר שלה עם AIOps.
הסמכות מדעי נתונים ולמידת מכונה: הסמכות ותכניות הכשרה במדעי נתונים ולמידת מכונה יכולות להיות מועילות
עבור אנשים המעוניינים ב-AIOps.
הסמכות כמו Microsoft Certified: הסמכות Azure AI Engineer Associate, Google Cloud Certified – Professional Data Engineer,
או AWS Certified Machine Learning – Specialty יכולות לעזור לפתח את מיומנויות היסוד הדרושות ליישום טכניקות AI ו-ML בהקשר של AIOps.
הסמכות ספציפיות לספקים: ספקים מסוימים בתחום AIOps מציעים הסמכות ספציפיות לפלטפורמות או לכלים שלהם.
לדוגמה, ספקים כמו Splunk, Dynatrace או Moogsoft עשויים לספק אישורים המתמקדים בפתרונות ה-AIOps שלהם והטמעתם.
חשוב לציין שתחום ההסמכות הוא דינמי, ויתכן שהסמכות חדשות יהיו זמינות עם הזמן.
מומלץ לחקור ולחקור את ההצעות העדכניות ביותר מספקי הסמכה וספקים בעלי מוניטין בתחום AIOps
כדי להישאר מעודכן באפשרויות ההסמכה הזמינות.
שאלות ותשובות בנושא AIOps
ש: מהם הכלים והפלטפורמות הפופולריות המשמשות עבור AIOps?
ת: ישנם מספר כלים ופלטפורמות פופולריות המשמשות עבור AIOps, כולל Splunk, Dynatrace, Moogsoft, Datadog, AppDynamics,
BMC TrueSight Intelligence, IBM Watson AIOps ו-Elastic Observability.
פלטפורמות אלו מציעות יכולות לאיסוף נתונים, ניתוח, ויזואליזציה, אוטומציה וניהול אירועים בהקשר של AIOps.
ש: האם AIOps יכולים לעזור בניהול ואופטימיזציה של ענן?
ת: כן, AIOps יכול לעזור בניהול ענן ואופטימיזציה.
הוא יכול לנטר משאבי ענן, לנתח מדדי ביצועים, לזהות חריגות ולספק תובנות לאופטימיזציה של הקצאת משאבים,
ניהול עלויות וביצועי יישומים בסביבות ענן.
AIOps יכולים להפוך את פעולות קנה המידה לאוטומטיות, לזהות ניצול לא יעיל של משאבים ולהקל על קבלת החלטות חכמה לניהול ענן.
ש: האם AIOps ישים רק לארגונים גדולים, או שגם עסקים קטנים יכולים להרוויח מכך?
ת: AIOps ישים לארגונים בכל הגדלים.
בעוד שלארגונים גדולים יותר יש סביבות IT ונפחי נתונים מורכבים יותר, עסקים קטנים ובינוניים עדיין יכולים ליהנות מ-AIOps.
זה יכול לעזור להם להפוך משימות שגרתיות לאוטומטיות, לשפר את התגובה לאירועים, לייעל את ניצול המשאבים ולשפר
את יעילות תפעול ה-IT הכוללת בהיקף ובדרישות הספציפיות שלהם.
ש: האם ניתן לשלב AIOps עם מערכות וכלי IT קיימים?
ת: כן, ניתן לשלב AIOps עם מערכות וכלי IT קיימים.
פלטפורמות AIOps מספקות לעיתים קרובות יכולות אינטגרציה לאיסוף נתונים ממקורות שונים, כולל יומנים, מדדים וכלי ניטור.
הם יכולים להשתלב עם כלי ניהול שירות IT (ITSM), פלטפורמות שיתוף פעולה ומערכות אחרות כדי להקל על ניהול אירועים,
אוטומציה וחילופי נתונים.
ש: האם AIOps מוגבל לפעולות IT, או שאפשר להחיל אותה גם על תחומים אחרים?
ת: בעוד ל-AIOps יש את היישום העיקרי שלו בתפעול IT, ניתן ליישם את המושגים והטכניקות של AIOps גם על תחומים אחרים.
לדוגמה, ניתן להרחיב אותו לניהול רשתות, פעולות אבטחת סייבר, פעולות IoT ואוטומציה תעשייתית.
ניתן להתאים את העקרונות הבסיסיים של מינוף AI ו-ML לניתוח נתונים, אוטומציה וקבלת החלטות חכמה לתחומים תפעוליים שונים.
