Cos'è AIOps?
Cos'è AIOps?
AIOps, acronimo di Artificial Intelligence for IT Operations, è un termine di settore coniato da Gartner®. Descrive le piattaforme e i processi tecnologici che trasformano l'esperienza utente IT, consentendo ai team IT di ottimizzare i processi, prendere decisioni più rapide e accurate e rispondere prontamente agli incidenti di rete e di sistema.
AIOps contestualizza grandi volumi di dati di telemetria e di log nell'infrastruttura IT di un'azienda, in tempo reale o quasi. Quindi combina i dati raccolti con quelli storici pertinenti 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 dei servizi e consente ai team IT di semplificare operazioni complesse e manuali, aumentando la produttività. Le aziende che utilizzano AIOps automatizzano le attività manuali e dispendiose in termini di tempo, ottimizzano i flussi di lavoro, migliorano le prestazioni complessive della rete e rafforzano il loro approccio alla sicurezza.
AIOps è un investimento nell'analisi delle prestazioni, nel rilevamento delle anomalie e nella correlazione eventi; consente ai team IT di individuare e risolvere in modo proattivo gli eventi che influiscono sulle prestazioni, ridurre il downtime e le interruzioni costose e accelerare i tempi di risposta agli incidenti.
Come funziona AIOps
AIOps consolida i dati provenienti da più fonti, quindi li elabora tramite algoritmi di machine learning (ML) o deep learning (DL) per fornire informazioni in tempo reale, come la qualità dell'esperienza (QoE), l'analisi della causa radice e il rilevamento delle anomalie. Un'efficace AIOps ridurrà i falsi positivi, eliminando lo stress da sovraccarico di allarmi, affinché gli operatori possano rilevare in modo proattivo i problemi e risolverli prima che influiscano sulle esperienze degli utenti finali.
Casi d'uso, vantaggi e risultati
I vantaggi di AIOps
AIOps migliora l'esperienza degli utenti finali e degli operatori IT, aumentando al contempo la produttività e riducendo i costi.
Semplifica l'esperienza degli operatori
- Semplifica e automatizza i flussi di lavoro riducendo al contempo gli errori
- Accelera i tempi di risoluzione grazie a informazioni proattive e utilizzabili per rispondere ai problemi prima che si traducano in tempi di inattività o in esperienze utente negative
- Aumenta l'efficienza e la produttività, lasciando del tempo libero da dedicare alle priorità strategiche
- Migliora l'esperienza dell'utente finale
- Risolve rapidamente i problemi per migliorare le prestazioni della rete e delle applicazioni
- Garantisce la scalabilità dei sistemi IT per gestire i carichi di lavoro richiesti ora e in futuro
Riduce i costi
- Diminuisce il TCO e aumenta il ROI contraendo i tempi di inattività, incrementando la produttività dei dipendenti e riducendo l'OpEx legata alla risoluzione dei problemi IT
Iniziare a usare AIOps
L'implementazione di AIOps non è molto diversa da quella di altri pacchetti di analisi dell'infrastruttura. La piattaforma AIOps deve essere collegata (o integrata) all'infrastruttura da monitorare, dopodiché iniziano la scoperta e l'apprendimento. Le prime informazioni diventano disponibili non appena il processo di apprendimento dell'AI ha assimilato un numero sufficiente di dati.
La piattaforma AIOps analizza l'ambiente IT e fornisce 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 consiste nell'automazione. Una volta che la piattaforma AIOps ha appreso a sufficienza, può iniziare a risolvere automaticamente problemi semplici.
Idealmente, AIOps rimane invisibile all'utente finale ed è integrata negli strumenti di gestione quotidiana dell'amministratore.
AIOps per il networking
AIOps per il networking, o AI for Networking, offre automazione e informazioni AI-Native in tutta la rete. Le piattaforme AIOps, leader del settore, forniscono funzionalità nei domini wired, wireless, SD-WAN, edge WAN, data center e sicurezza, con una service assurance end-to-end. Garantiscono che le connessioni di rete siano affidabili, misurabili e sicure, aumentano l'efficienza e la produttività per gli operatori di rete e migliorano le esperienze per gli utenti finali.
AIOps non serve soltanto a fare meglio ciò che si sta già facendo. 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)
- Rende disponibile un'interfaccia conversazionale tramite l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP)
Alleviare le preoccupazioni in merito all'adozione dell'AI
Come per ogni nuova tecnologia, le aziende potrebbero ancora esitare a utilizzare le soluzioni AIOps. Tra le preoccupazioni legate ad AIOps vi sono la sicurezza dei dati, l'integrazione con l'ambiente esistente e la mancanza di comprensione del funzionamento dell'AI. Per fugare i dubbi e trovare la soluzione giusta per l'azienda, è opportuno prestare attenzione ad alcuni elementi fondamentali:
- Sicurezza ed etica: stabilisci quali dati utilizza il motore AI e in che modo sono protetti. Verifica che il fornitore segua le linee guida e i principi etici dell'AI.
- Integrazione: una soluzione AIOps dovrebbe semplificare le operazioni, non renderle più complicate. Cerca una soluzione in grado di integrarsi con l'infrastruttura esistente o che sia incorporata nella soluzione IT.
- Efficacia: stabilisci se AIOps è migliorata nel tempo e scopri da quanto tempo è attiva l'AI. AIOps dovrebbe essere in grado di fornire in tempo reale informazioni accurate e pertinenti, avvisando gli operatori in merito ai problemi prioritari (e non causando stress da sovraccarico di allarmi). Dovrebbe migliorare nel tempo grazie a un feedback e a uno sviluppo continui e a closed-loop.
- Esempi del mondo reale: cerca esempi in cui la soluzione AIOps ha fornito risultati reali ai clienti.
- AI spiegabile: verifica se il fornitore è in grado di spiegare le tecniche di AI alla base della soluzione. Se un fornitore afferma di disporre dell'AI, ma non riesce a spiegare come funziona o quali tecniche vengono impiegate, potrebbe trattarsi di un'AI solo di nome.
AIOps di Juniper
La Piattaforma di AI-Native networking di Juniper si avvale dell'AIOps più avanzata del settore con Mist AI, un motore AI e un'architettura cloud a microservizi comuni, e di Marvis Virtual Network Assistant per migliorare le esperienze degli operatori e degli utenti finali.
Mist AI viene addestrata su dati corretti, acquisisce la telemetria da tutti i dispositivi di rete ed elabora tali dati per fornire risposte accurate in tempo reale. I team di assistenza e data science di Juniper collaborano per individuare le sfide più frequenti che devono affrontare i clienti e hanno sviluppato degli algoritmi di AI affinché Mist AI riesca a trovare e rilevare i problemi prima che gli utenti riscontrino lacune nelle prestazioni. Grazie a oltre nove anni di reinforced learning e sviluppo, Mist AI fornisce risposte corrette con il minor numero di falsi positivi.
Inoltre, Mist AI è stata appositamente realizzata con un cloud closed-loop moderno ed elastico che fornisce la potenza di calcolo necessaria per AI/ML e reti scalabili.
Le fasi del deployment della soluzione AIOps di Juniper
La soluzione AIOps di Juniper ottimizza le operazioni in tutte le fasi del deployment. Templating automatizzato e zero-touch provisioning accelerano e semplificano la configurazione e l'onboarding del Giorno 0/1 e le informazioni sull'esperienza utente AI-Native. Marvis VNA e le azioni self-driving accelerano la risoluzione dei problemi e le prestazioni complessive della rete per una gestione semplificata nel Giorno 2.
Le fasi del deployment di AIOps sono suddivise in quattro parti: Giorno 0: programmazione e configurazione; Giorno 1: onboarding e implementazione; Giorno 2: gestione e manutenzione quotidiana; Giorno 2+: gestione proattiva con AIOps.
Il modello di assistenza clienti basata su AI di Juniper
Marvis Virtual Network Assistant aumenta l'efficienza grazie ad anni di addestramento e sviluppo.
In Juniper, il nostro motore AI migliora costantemente attraverso un sistema closed-loop. I nostri team di assistenza clienti e data science collaborano per individuare le sfide più frequenti che devono affrontare i clienti e perfezionare l'algoritmo di AI attraverso il reinforced learning. Grazie a oltre nove anni di reinforced learning e al feedback dei clienti e dell'assistenza clienti, Mist AI e Marvis hanno migliorato la loro efficacia nel tempo.
Arginare l'ondata di segnalazioni di problemi
Impatto di Juniper AIOps: a fronte dell'aumento del numero di clienti e della complessità della rete, le segnalazioni di problemi diminuiscono o rimangono allo stesso livello.
L'intelligenza artificiale e il cloud computing stanno cambiando il modello di assistenza cliente-fornitore. In questa figura, la linea tratteggiata indica il numero totale delle segnalazioni in entrata. La crescita dei clienti è mostrata in termini di dispositivi, siti e aziende che si sono aggiunte, mentre le segnalazioni di problemi rimangono relativamente invariate. La figura illustra l'impatto di AIOps sulle richieste di assistenza dei clienti ricevute dall'help desk, che si traduce in un minor numero di escalation e di segnalazioni di problemi in entrata e in una loro gestione e risoluzione più rapida.
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 complessiva dell'esperienza (QoE). In questo modo, AIOps riesce a mettere in correlazione le attività di rete per identificare e risolvere i problemi prima che vengano rilevati dagli utenti finali o dal personale operativo IT.
AIOps fornisce l'analisi della causa radice dei problemi quando si verificano o prima che si manifestino, sulla base di algoritmi di ML e di dati contestualizzati. Soprattutto, AIOps parifica la capacità di risolvere i problemi tra il personale IT con diversi livelli di competenza, 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 mettere in correlazione eventi e algoritmi di 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), offre un'efficace interfaccia conversazionale 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 principali funzionalità di AIOps?
- Isolamento del problema/analisi della causa radice: con l'elevato volume di dati nelle reti odierne, è difficile individuare i problemi sollevati nelle segnalazioni, ancor meno quelli che non sono stati portati all'attenzione dell'IT. AIOps mette in correlazione gli eventi in tempo reale elaborando dati contestualizzati e permette ai team operativi di individuare e correggere i problemi in modo tempestivo.
- Processo decisionale basato sui dati: gli algoritmi di ML consentono l'analisi basata sui dati, la quale offre suggerimenti o rimedi operativi anziché risposte predeterminate a guasti o anomalie di rete. Questo approccio focalizzato sui dati migliora l'efficienza nella risoluzione dei problemi da parte del personale operativo.
- Reportistica predittiva: AIOps prevede il comportamento della rete e offre suggerimenti o rimedi per risolvere il peggioramento delle prestazioni e altre anomalie all'interno della rete. Questo cambiamento radicale avvantaggia i team operativi che possono essere proattivi nel gestire le operazioni di rete, anziché dover scovare problemi che hanno già avuto un impatto sugli utenti e sull'attività aziendale. Di conseguenza, l'IT può dedicarsi ai futuri obiettivi di business anziché occuparsi di risolvere problemi immediati.
Quali soluzioni AIOps offre Juniper?
La Piattaforma di AI-Native networking di Juniper è fondamentale per fornire gli strumenti AIOps dell'azienda. Ad esempio, le nostre soluzioni di accesso cablato, accesso wireless, SD-WAN, WAN aziendale, data center e sicurezza sono tutte unificate da un comune motore cloud e AIOps, ossia Mist AI. Queste soluzioni AIOps semplificano la risoluzione dei problemi end-to-end, le operazioni di Self-Driving Network™ e le informazioni client-to-cloud riguardanti le esperienze dei clienti. Inoltre, Marvis, il primo assistente di rete virtuale AI-Native del settore, è dotato di un'interfaccia conversazionale interattiva che offre consigli semplici a problemi complessi. Marvis Minis, il primo gemello dell'esperienza digitale AI-Native del settore, opera anche dietro le quinte per individuare i problemi senza l'intervento degli utenti. Tutti questi strumenti, basati su Mist AI, consentono di risparmiare tempo e denaro massimizzando il valore dell'infrastruttura di rete.
Juniper è un leader riconosciuto nel settore dell'AIOps. Scopri perché Gartner ha collocato per la terza volta consecutiva Juniper Mist al primo posto nelle categorie "Completezza di visione" e "Capacità di esecuzione" all'interno del Magic Quadrant™ 2024 per le infrastrutture LAN wireless e cablate aziendali.
