Nascent AIOps کلید یک رویکرد خودکار و بهینه شده برای مدیریت فناوری اطلاعات است که می تواند به شناسایی و حل سریع مشکلات شبکه کمک کند.
سازمان ها بیش از هر زمان دیگری برای مدیریت منابع شبکه، رشد تقاضای کاربران، چالش های پیچیده عیب یابی در شبکه و مراکز داده، ابتکارات و فن آوری های جدید تحول دیجیتال و موارد دیگر تلاش می کنند. مدیران فناوری اطلاعات برای یافتن راه های موثر برای بهبود شبکه ضمن کاهش هزینه های عملیاتی در تلاش هستند. بسیاری از آنها برای دستیابی به این اهداف اغلب به سمت ابزارهای تخصصی و روز در جهان می روند.
AIOps چیست؟
فهرست محتوا
AIOps عبارتی است برگرفته شده Algorithmic IT Operations یا AI for IT operations که به عنوان نسل بعدی DevOps شناخته می شود، پلتفرمی است برای استفاده از فناوری های یادگیری ماشین (Machine Learning) و ابرداده ها (Big Data) در بهبود عملیات IT.
هدف اصلی این رویکرد، به کار بردن هوشمندی در جهت افزایش سرعت، چالاکی و دقت در تشخیص و پیش بینی ضعف کارآیی سیستم، طرح پیشنهاداتی جهت بهینه سازی عملکرد، رفع اشکال از طریق ایجاد همبستگی میان پلتفرم های مختلف، تحلیل و یافتن ریشه اصلی وقوع مشکل و در صورت امکان، حل آن به صورت خودکار است.
DevOps چیست؟
DevOps با هدف ایجاد چالاکی و در عین حال همبستگی میان فازهای تولید نرم افزار از طراح تا تولید و پیاده سازی مطرح گردیده و بر اساس آن متخصصان DevOps افرادی هستند که با دید فرابخشی، در فرآیند توسعه محصول دست داشته و ضمن تولید سریع محصول، به تشخیص و رفع سریع خطاهای سیستم می پردازند.
برای این کار، متخصص DevOps بایستی هزاران خط کد و لاگ را خوانده و با افراد از بخش های مختلف سازمان در ارتباط باشد تا بتواند دلیل اصلی وقوع خطا را تشخیص داده و راه حلی برای رفع آن ارائه دهد.
فناوری AIOps از سه جز اصلی تشکیل شده است. اولین بخش، توانایی هضم طیف وسیعی از داده های مفید در محیط IT شما است. شامل داده های در حال حرکت و ایستا و تجزیه و تحلیلهای لحظه ای، داده های تاریخی از منابع مختلف جریان داده ها، بسته داده ها و API ها است.
در بخش دوم، باید تجزیه و تحلیل پویا در تمام منابع داده با استفاده از ML پیشرفته انجام شود. تا الگوها و همبستگی ها را شناسایی کند. این امر به پلتفرم اجازه می دهد تا داده های بزرگ را متناسب کند، علل اصلی را شناسایی کند و حتی بینش های پیش بینی را ارائه دهد.
این فناوری می تواند به شما امکان دهد تا در هنگام بروز مشکلات، به طور فعالانه به آنها پاسخ دهید. همانطور که سیستم الگوها را یاد می گیرد و هوشمندتر می شود، باید بتواند اقدامات اصلاحی را از طریق اتوماسیون اعمال کند. برخی از راه حل ها برای بهبود عملیات IT به پردازش آماری خالص متکی هستند، اما فناوری AIOps با این سه مولفه رویکرد پیچیده تری دارد.
تغییرات AIOps در فناوری IT:
AIOps اطلاعات لازم برای ایجاد یک خط مبنای دقیق برای شبکه از منظر چند بعدی فراهم می کند. اینکه مثلا چه تعداد کاربر برای سرویس دادن دارید؟ کاربران به طور معمول در کدام مکان ها فعالیت می کنند؟
کدام برنامه ها و سرویس ها به بیشترین پهنای باند نیاز دارند و در چه زمان هایی؟ مدیریت و نظارت خودکار بر روی این نوع بینش مهم، به تیم شما برای مقابله با هرگونه ناهنجاری احتمالی دید بهتری می دهد.
با استفاده از AIOps می توانید تجزیه و تحلیل پیشرفته، مبتنی بر ML و AI را برای خودکار کردن طیف وسیعی از وظایف که تیم IT شما معمولاً مدیریت می کند، اعمال کنید. این از نظارت مداوم تا فرآیندهای عمیق عیب یابی را شامل می شود. نتیجه نهایی، سطحی از اتوماسیون است که مهارتهای مورد نیاز اعضای تیم فعلی و آینده شما را کاهش می دهد و آنها را قادر می سازد تا وقت خود را برای سایر کارهای مهم در سازمان صرف کنند.
گسترش ابزار شبکه یکی دیگر از چالش های اصلی است که فناوری AIOps می تواند برای تیم های فناوری اطلاعات حل کند. بیش از نیمی از تیم های عملیات شبکه به بیش از چهار تا ده ابزار متکی هستند. این ابزارهای فناوری اطلاعات اغلب برای بررسی منابع خاص داده ها و رسیدگی به مجموعه ای دقیق از مسائل تخصصی هستند.
به عنوان مثال، راه حل های نظارت بر عملکرد برنامه (APM) به طور معمول به حل ناهنجاری های تخریب شبکه کمک نمی کند و ابزارهای مدیریت زیرساخت (ITIM) در مورد رفع خرابی برنامه ها مفید نیستند.
AIOps می تواند با هضم منابع مختلف داده و همبستگی بینش ها و اطلاعات مختلف، باعث کاهش پراکندگی ابزار فناوری اطلاعات شود. تا سطحی از دید را فراهم کند که در غیر این صورت به چندین ابزار و راه حل نیاز دارد. این امر باعث افزایش بهره وری خواهد شد.
بسیاری از سازمان ها تغییر سریع زیرساختها، سرویسها و خدمات به سرویس های ابری را شاهد هستند و می تواند دید عمیقی از شبکه را فراهم کند. فناوری AIOps می تواند از ابتکارات DevOps و پذیرش موثرتر با دید و بینش شبکه پیشرفته تر پشتیبانی کند. به طور خلاصه، علاوه بر بسیاری از نکات منفی مستقیم فناوری AIOps، این فناوری می تواند از دیگر ابتکارات فناوری اطلاعات نیز پشتیبانی کند.
بیشتر بخوانید: Data Fabric چیست؟
AIOps به کدامیک از نیاز ها پاسخ میدهد؟
با ظهور فناوری ها و ترندهای جدید در دنیای دیجیتال مانند رایانش ابری، اینترنت اشیا، تحول دیجیتال و رایانش مرزی (Edge Computing)، ابعاد و پیچیدگی سیستم های کامپیوتری به شکل تصاعدی افزایش یافته و مشکلاتی را در کار توسعه نرم افزار و عیب یابی آن به صورت سنتی، به همراه داشته است.
این نیازمندی سبب پیدایش پلتفرم های AIOps شده تا بدین وسیله بتوان عملکرد تیم DevOps را تقویت کرده و فرآیند تولید نرم افزار را به طرز چشم گیری بهبود داد. این رویکرد به تیم DevOps کمک می کند تا منشا اصلی خطا و یا ضعف عملکرد پروژه را شناسایی کرده و انرژی، منابع و وقت خود را برای تقویت همان بخش از سیستم صرف نمایند.
شکل فوق عملکرد پلتفرم AIOps را به صورت چرخه ای از فعالیت های مختلف شامل پایش سیستم، مدیریت سیستم و نیز خودکارسازی عملیات، نشان می دهد که با محوریت ابرداده ها و یادگیری ماشین انجام می گیرد.
فناوری های موردنیاز برای پیاده سازی AIOps که عبارتند از:
ـ منابع دادها:
که به طور مشخص پایه و اساس این پلتفرم را تشکیل داده و شامل انواع داده با ساختارهای متفاوت است. داده لاگ های سیستم، خطاها، تیکت کاربران و بسیاری موارد دیگر که نیازمند پردازش و مدیریت هستند.
ـ تحلیل ابرداده ها:
که بایستی با پردازش بلافاصله جریان داده ها، اطلاعات لازم را از منابع دادهای مختلف استخراج و استنتاج نماید.
ـ شناسایی الگوها و قوانین:
به منظور تطابق آنچه در سیستم رخ داده با آنچه مورد انتظار است. این کار نیازمند تعریف الگوریتمهای خاص-منظوره است.
ـ الگوریتم های مبتنی بر حوزه:
که برای هر حوزه و صنعت بایستی به صورت خاص تعریف شود تا بر اساس الگوها و قوانین تعریف شده، نتایج تحلیل، مورد بررسی قرار گرفته و تفاوتها و خطاهای احتمالی را کشف نماید.
ـ یادگیری ماشین و هوش مصنوعی:
که به صورت خودکار و بر اساس شرایط سیستم به تعریف الگوریتم های جدید پرداخته و الگوریتم های موجود را به روزرسانی می کند.
ـ خودکارسازی:
به عنوان بالاترین لایه این پلتفرم که بر اساس تحلیل های صورت گرفته و خروجی الگوریتم ها، پاسخ یا واکنش صحیح را برگردانده و در صورت نیاز تغییراتی در سیستم تحت نظر، اعمال می نماید.
اگرچه ممکن است به کار گیری پلتفرم AIOps در هوشمندسازی عملیات IT سازمان ها امری غیرضروری و حتی رویا پردازانه بنظر برسد اما با توجه به فناوری های به کار گرفته شده در این پلتفرم، سازمان ها بایستی موقعیت خود را در این مسیر ارزیابی نمایند.
در واقع هدف این کار، این نیست که AIOps به عنوان یک التزام حتمی برای سازمانهای IT محور معرفی شود؛ بلکه منظور، شفاف کردن نیازمندی ها و راهکارهای آتی سازمانهای IT در قبال تحولات دیجیتالی است که دیر یا زود تمامی کسب وکارها را درگیر خواهد نمود.
مدیران ارشد سازمانهای IT باید بدانند هوشمندی، پردازش داده های کلان و خودکارسازی، جزو جدایی ناپذیر پروژه های آینده خواهد بود و بهتر است تا فرصت کافی وجود دارد خود را برای این تحولات و چالش های پیش رو آماده نمایند.
مسیر پیش رو این فناوری:
به طور نسبی، AIOPs یک فناوری در مراحل اولیه است. برخی از سازمان ها هنوز در پیگیری آن مردد هستند. اما یک چیز قطعی است. بخشهای IT به شدت به مدرنیزاسیون و مسیرهای ملموس برای به حداقل رساندن محدودیت های زمانی و منابع نیاز دارند.
AIOps کلید یک رویکرد اتوماتیک، روان و بهینه شده برای مدیریت فناوری اطلاعات را در اختیار شما قرار می دهد. چیزی که می تواند به تیم شما کمک کند سریعتر و به طور موثر مشکلات شبکه را شناسایی و حل کند.
افرادی که در مورد نقش AIOPs در آینده مدیریت عملکرد شبکه و عملیات IT مطمئن نیستند، باید در نظر بگیرند که موارد استفاده ML و AI با چه سرعتی باعث تغییر در بخشهای دیگر مانند حوزه سلامت و بهداشت و درمان و خدمات مالی شده است. با این حساب، این گزاره مطمئن و قطعی است که AIOps یکی از انقلابی ترین فن آوری ها طی چند سال آینده خواهد بود.
بیشتر بخوانید: انواع پروتکل های مسیریابی
