Teknologi

AIOps memainkan peran penting dalam mengelola solusi aplikasi perusahaan

Transformasi digital perusahaan telah menciptakan gudang data yang sangat besar dan infrastruktur TI dengan sistem hybrid dan multi-cloud. Perkembangan tersebut telah menghasilkan sejumlah besar data dari berbagai saluran, pelanggan, titik kontak, dan platform perangkat. Laju pembuatan data yang tak tertandingi menyulitkan perusahaan dalam mengelola TI, yang penting untuk mengefektifkan aktivitas, meningkatkan pemantauan, dan menjaga kelangsungan bisnis. Mengingat keterbatasan solusi TI yang ada untuk manajemen data, perusahaan membantu AIOps melakukan banyak aktivitas. . Ini termasuk memahami dan memprediksi perilaku pelanggan, mengidentifikasi inkonsistensi dan menentukan penyebabnya, dan memberikan saran instruksional. Ini membantu untuk mengidentifikasi dependensi yang bertanggung jawab untuk menciptakan masalah dalam infrastruktur TI. Selain itu, dalam AI, containerisasi, pemantauan berkelanjutan, perkiraan, atau manajemen cloud adaptif, perusahaan dapat memperoleh manfaat dari perspektif genre berikutnya pada bisnis mereka.

Apa itu AIOps?

Ini adalah sistem perangkat lunak yang meningkatkan efisiensi dan efektivitas semua fungsi dasar TI, termasuk Big Data, Machine Learning, dan Artificial Intelligence. Fungsi TI dapat mencakup otomatisasi, manajemen layanan TI, pemantauan kinerja, serta interaksi dan analisis peristiwa. Dengan kata lain, AIOps menerapkan ilmu data dan pembelajaran mesin dalam kerangka kerja DevOps agar lebih efisien dan produktif. Keuntungan mengintegrasikan AI ke dalam rantai nilai adalah:

  • Pemrosesan cepat dan akurat semua jenis data dari berbagai sumber. Ini memastikan integritas data dan mencapai hasil nyata.

  • Insinyur DevOps menganalisis kumpulan data yang sangat besar untuk memahami kompatibilitas infrastruktur (jika diperlukan) dan membuat wawasan yang dapat diterapkan untuk melakukannya.

  • Identifikasi pola peristiwa dan atur pemicu otomatis sebagai tanggapan.

AIOps vs. DevOps: Perbedaan

DevOps bisa dibilang merupakan metode pengembangan perangkat lunak terbaik yang mempercepat pemasangan solusi perangkat lunak berkualitas di organisasi mana pun. Jadi, mengapa AIOps menjadi kebutuhan penting bagi perusahaan? Mari kita cari tahu

  • Perbedaan utama antara AIOps dan DevOps adalah struktur berlapis-lapis sebelumnya yang dapat mengotomatiskan aktivitas TI dan mengaktifkan analisis algoritmik secara otomatis. Konversi DevOps, di sisi lain, melibatkan penggunaan metode pengembangan cepat dan otomatisasi aktivitas swalayan. .

  • AIOps melakukan tugas secara real-time tanpa campur tangan manusia Itu dapat menganalisis dan mengatur tugas-tugas TI berdasarkan sumber data, yang tidak disadari oleh DevOps tradisional dapat dilakukan.

  • AIOps dapat melakukan banyak aktivitas analitik berbasis data, seperti manajemen data streaming, manajemen data historis, dan penyerapan data log, antara lain. Ini memungkinkan pemangku kepentingan dari unit bisnis yang berbeda untuk mendapatkan wawasan menggunakan kemampuan visualisasi mereka.

  • Meskipun DevOps dapat mengotomatiskan penerapan build menggunakan wadah penjaminan kualitas dan alat otomatisasi, DevOps tidak memiliki keamanan dan kepatuhan serta pengoperasian sistem.

  • DevOps membantu merampingkan SDLC melalui saluran QA CI / CD di mana AIOps menawarkan platform yang dapat diskalakan untuk mengotomatisasi dan mengelola aktivitas TI yang berisi data dalam jumlah besar.

  • Pentingnya AIOps akan meningkat dalam beberapa hari mendatang karena aplikasi perusahaan generasi berikutnya yang berjalan di berbagai ekosistem cloud perlu dipantau dan dikelola secara real time.

Mengapa bisnis harus mengadopsi AIOps?

Kecerdasan buatan dan metode AIOps berbasis pembelajaran mesin akan digunakan untuk membuat dan mengimplementasikan aplikasi perusahaan generasi berikutnya. Keuntungan dari pendekatan generasi berikutnya ini adalah:

TI menghilangkan kebisingan: Kebisingan TI dapat mengekspos tim ke positif palsu, mengubur akar penyebab peristiwa dan mempersulit untuk mendeteksi perbedaan. Ini dapat meniadakan masalah kinerja, risiko dan biaya operasi yang lebih tinggi, dan inisiatif digital perusahaan. Dapat mengurangi alat bertenaga AIOps Atau bahkan menghilangkan kebisingan dengan membuat peristiwa terkait yang menunjuk ke akar penyebab.

Pengalaman pelanggan yang unggul: Karena pengalaman pelanggan menjadi faktor terpenting dalam mendorong profitabilitas, AIOps dapat membuat analisis prediktif dan secara otomatis membuat keputusan terkait peristiwa di masa mendatang. Dengan menganalisis data, AIOps dapat memprediksi kejadian yang memengaruhi ketersediaan dan fungsionalitas sistem TI. Selain mengidentifikasi akar penyebab masalah TI, ini dapat membantu menyelesaikannya secara instan.

Kolaborasi yang lebih baik: AIOps dapat memecah silo fungsional dan merampingkan alur kerja untuk grup TI dan unit bisnis lainnya. Itu dapat membuat dasbor yang disesuaikan dan membuat laporan untuk tim untuk segera merealisasikan tugas dan mengerjakannya.

Meningkatkan penyampaian layanan: Dengan menganalisis pola penggunaan AI, ML, dan otomatisasi, tiket dukungan, dan interaksi pengguna, penyedia layanan dari perusahaan mana pun dapat membantu dalam resolusi kueri. Dengan menerapkan kemungkinan analisis penyebab, dapat memprediksi dan membantu memecahkan masalah kinerja yang mendasarinya.

Kesimpulan

Sementara otomatisasi pengujian DevOps adalah standar nyata untuk mengaktifkan otomatisasi proses TI, AIOps dapat menjadi permainan bola yang sama sekali berbeda. Itu dapat dengan tepat mengambil mantel dari DevOps sebagai inkarnasi generasi berikutnya, mengurangi ketergantungan perusahaan pada alat otomatisasi tertentu. Selanjutnya, AIOps dapat memantau perilaku infrastruktur TI dan menyelaraskan sumber daya data sehingga dapat mengoptimalkan proses kerja dan mendorong profitabilitas.

Related Articles

Leave a Reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *

Back to top button