Cos'è AIOps?

Cos'è AIOps?

AIOps, acronimo di intelligenza artificiale per le operazioni IT, è un termine di settore coniato da Gartner. Indica le piattaforme e i processi tecnologici che consentono ai team IT di prendere decisioni in modo più rapido e accurato, rispondendo subito agli incidenti di rete e di sistema.

AIOps contestualizza grandi volumi di dati di telemetria e log dell'infrastruttura IT di un'azienda, in tempo reale o quasi. Quindi combina questi dati con quelli storici attinenti per generare informazioni utili. AIOps è in sostanza un assistente che ha una profonda conoscenza dell'ambiente IT e di rete, oltre alla capacità di utilizzare tale conoscenza per fornire analisi in tempo reale ed eseguire o consigliare i passaggi successivi.

Perché AIOps è importante?

AIOps aumenta l'efficienza e le prestazioni delle singole applicazioni e servizi. Le aziende che usano AIOps nella loro infrastruttura automatizzata e nei flussi di lavoro, migliorano sotto ogni aspetto: sicurezza, tempi di risposta agli incidenti che causano interruzioni, acquisti di infrastruttura. Chi ha appena iniziato a usare AIOps lo vede come un investimento in analisi delle prestazioni, rilevamento delle anomalie e correlazione degli eventi, grazie al quale prevedere futuri eventi che possono avere un impatto sulla rete.

Casi d'uso, vantaggi e risultati

Idealmente, AIOps rimane invisibile per l'utente finale ed è integrato fra gli strumenti di gestione quotidiana dell'amministratore. AIOps è un componente di numerosi prodotti e servizi utilizzati regolarmente da Juniper e dai suoi clienti.

Iniziare a usare AIOps

L'implementazione di AIOps non è molto diversa da quella di altri pacchetti di analisi dell'infrastruttura. La piattaforma AIOps va collegata all'infrastruttura da monitorare, dopo di che iniziano il discovery e l'apprendimento. Le prime informazioni diventano disponibili non appena il processo di apprendimento dell'IA ha sufficienti dati integrati.

La piattaforma AIOps analizza l'ambiente IT, quindi offre l'analisi della causa radice dei problemi quando questi si verificano. La fase finale dell'integrazione di AIOps nel flusso di lavoro di un'azienda è l'automazione. Una volta che la piattaforma AIOps ha appreso a sufficienza, può iniziare a risolvere automaticamente problemi semplici.

Fasi di implementazione della soluzione AIOps

L'integrazione di AIOps nei flussi di lavoro IT è relativamente semplice e offre in tempi rapidi automazione e remediation di base. Queste funzioni diventano sempre più sofisticate man mano che la piattaforma acquisisce più dati e continua ad apprendere.

Valore di networking del mondo reale

Le piattaforme AIOps leader di settore forniscono funzionalità su domini wired, wireless, WAN e di sicurezza, offrendo una garanzia di servizio end-to-end. Ottimizzando gli algoritmi e sfruttando fonti di dati chiari e contestualizzati, rendono più efficaci le attività aziendali e favoriscono il successo dei clienti.

AIOps non serve per migliorare le attività che già si è in grado di compiere. Il suo vero valore è la gestione delle complessità dell'infrastruttura IT, perché questo va oltre ciò che gli esseri umani possono gestire da soli, anche con i migliori strumenti AI a disposizione.

 

AIOps offre una serie di vantaggi agli operatori di reti aziendali e commerciali.

  • Accelera i tempi di risoluzione degli incidenti
  • Unifica e analizza i dati provenienti da più fonti
  • Osserva e apprende i dettagli di ogni specifico ambiente operativo
  • Fornisce valutazioni basate su un calcolo della qualità dell'esperienza (QoE)
  • Fornisce un'interfaccia di dialogo tramite l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP)

Implementazione interna di Juniper

Juniper gestisce i ticket di supporto ricevuti dal team di assistenza clienti Juniper per mezzo di un'architettura cloud di microservizi e di Marvis, il nostro motore di intelligenza artificiale e assistente di rete virtuale. Questo modello di assistenza clienti invertito ci consente di informare i clienti sui problemi, come la necessità di una restituzione dell'hardware, prima che si verifichi un guasto.

Marvis utilizza un feedback a circuito chiuso e viene riaddestrato con i dati giusti per continuare ad aumentarne l'efficacia. In una soluzione AIOps ben progettata, un fornitore dovrebbe avere le stesse informazioni del cliente in modo da sapere quando il cliente sta riscontrando un problema.

Modello di assistenza clienti basato sull'AI Juniper

L'assistente di rete virtuale Marvis aumenta l'efficacia sfruttando il supporto basato su AI.

 

A farla breve, l'intelligenza artificiale e il cloud computing stanno cambiando il modello di supporto tra cliente e fornitore. Nella Figura 3, si vede il totale dei ticket aggregati in entrata, illustrati dalla linea tratteggiata. La crescita dei clienti è mostrata in termini di dispositivi, siti e aziende, mentre i ticket di assistenza rimangono relativamente invariati. La figura illustra come AIOps influisce sui ticket dell'help desk dei clienti, con meno escalation, meno ticket in entrata e più velocità nella gestione dei ticket per domande e risoluzione di problemi.

Fermare la marea dei ticket di assistenza

Impatto di Juniper AIOps: Man mano che il numero di clienti e la complessità della rete aumentano, i ticket di assistenza diminuiscono o rimangono allo stesso livello.

Domande frequenti su AIOps

Quali problemi risolve AIOps?

AIOps analizza e unifica i dati provenienti da più fonti. Osserva e apprende i dettagli dell'ambiente e fornisce valutazioni basate sulla qualità dell'esperienza (QoE) complessiva. In questo modo, AIOps riesce a correlare le attività di rete per identificare e risolvere i problemi prima che si manifestino agli utenti finali o vengano rilevati dal personale IT.

AIOps fornisce l'analisi della causa radice dei problemi quando si verificano o prima, sulla base di algoritmi di machine learning (ML) e di dati contestualizzati. Soprattutto, AIOps parifica la capacità di risolvere i problemi del personale IT di diversi livelli di esperienza, aumentando l'efficienza operativa complessiva di tutto il team.

Quali sono i componenti di AIOps?

Una piattaforma AIOps utilizza algoritmi ML e dati contestualizzati per analizzare la causa radice e rimediare automaticamente a semplici problemi di rete. AIOps richiede un motore AI in grado di correlare eventi e algoritmi ML che estraggono conoscenza o pattern da un insieme di osservazioni. Un assistente di rete virtuale che utilizza l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) migliorato dalla comprensione del linguaggio naturale (NLU) e dalla generazione del linguaggio (LG) si integra nel processo offrendo un'efficace interfaccia di conversazione in grado di contestualizzare le richieste, accelerare la risoluzione dei problemi e prendere decisioni o fornire consigli intelligenti per semplificare le operazioni.

Quali sono le capacità primarie di AIOps?

  • Isolamento del problema/analisi delle cause scatenanti – In ragione dei grandi volumi di dati che caratterizzano le reti odierne, individuare i problemi sollevati nei ticket di assistenza non è facile, tantomeno quelli che non vengono portati all'attenzione dell'IT. AIOps correla gli eventi in tempo reale elaborando dati contestualizzati, e consente ai team di identificare e correggere i problemi in modo tempestivo.
  • Processo decisionale basato sui dati - Gli algoritmi basati sull'apprendimento automatico consentono l'analisi basata sui dati, la quale offre suggerimenti o rimedi operativi anziché risposte predeterminate a errori o anomalie di networking. Questo approccio focalizzato sui dati migliora l'efficienza della risoluzione dei problemi da parte del personale.
  • Reportistica predittiva - AIOps predice il comportamento della rete e offre suggerimenti o rimedi per risolvere i peggioramenti prestazionali e altre anomalie all'interno della rete. Questo cambiamento avvantaggia i team operativi che possono essere proattivi nel gestire le operazioni di rete, anziché dover individuare problemi che hanno già avuto un impatto sugli utenti e sul business. Di conseguenza, l'IT può dedicarsi ai futuri obiettivi di business anziché occuparsi di risolvere problemi immediati.

Risorse