Wat is AIOps?

Wat is AIOps?

AIOps staat voor 'artificial intelligence for IT operations' en is een term die is bedacht door Gartner. De term duidt op technologieplatformen en -processen waarmee IT-medewerkers sneller en nauwkeuriger beslissingen kunnen nemen en sneller kunnen reageren op gebeurtenissen in netwerken en systemen.

AIOps bouwt in real time (of bijna real time) een context uit grote hoeveelheden gegevens die afkomstig zijn van de telemetrie en logboeken in de IT-infrastructuur van een organisatie. Die context wordt vervolgens gecombineerd met relevante historische gegevens voor het genereren van bruikbare inzichten. AIOps is de virtuele belichaming van een assistent die beschikt over zeer uitgebreide kennis over de IT- en netwerkomgeving, en die in staat is die kennis te gebruiken voor het in real time maken van analyses en uitvoeren of aanbevelen van acties.

Waarom is AIOps belangrijk?

AIOps verbetert de efficiëntie en prestaties van afzonderlijke applicaties en services. Organisaties die AIOps inzetten als deel van hun geautomatiseerde infrastructuur en operationele workflows, brengen daarmee verbeteringen aan op allerlei gebieden; van de reactiesnelheid bij beveiligingsincidenten of uitval tot aankoopbeslissingen voor infrastructuurcomponenten. Bedrijven die net beginnen met AIOps zien het vooral als een investering in prestatieanalyse, detectie van onregelmatigheden en gebeurteniscorrelatie, waarmee ze toekomstige gebeurtenissen in het netwerk kunnen voorspellen.

Use cases, voordelen en resultaten

In een ideale situatie wordt AIOps niet opgemerkt door eindgebruikers en is het geïntegreerd in de beheertools die elke dag in het netwerk worden gebruikt. AIOps maakt deel uit van vele producten en services die al regelmatig worden gebruikt door zowel Juniper als zijn klanten.

AIOps in de praktijk

Het gebruiken van AIOps verschilt niet zoveel van het werken met een ander pakket voor infrastructuuranalyses. Het AIOps-platform moet worden verbonden met de infrastructuur die moet worden gemonitord, zodat de discovery en het leren kunnen beginnen. De eerste inzichten zijn beschikbaar zodra er voldoende gegevens zijn geanalyseerd tijdens dit AI-leerproces.

Het AIOps-platform analyseert de IT-omgeving en meldt de oorzaak van problemen op het moment dat die zich voordoen. De laatste stap voor het gebruik van AIOps in de workflows van een bedrijf is automatisering. Wanneer het platform genoeg heeft geleerd, kan het zelf eenvoudige problemen gaan oplossen.

De implementatiefasen van een AIOps-oplossing

Het integreren van AIOps in IT-workflows is in feite vrij eenvoudig en resulteert al snel in basisfunctionaliteit voor automatisering en probleemoplossing. Naarmate het platform meer gegevens opneemt en blijft leren, wordt deze functionaliteit geavanceerder.

Het nut van AIOps in de praktijk

Toonaangevende AIOps-platformen kunnen worden ingezet in alle soorten bekabelde en draadloze netwerken, WAN's en beveiligingsdomeinen en bieden een end-to-end servicegarantie. Ze vergroten de doeltreffendheid van netwerken en leveren opgeschoonde en gecontextualiseerde gegevensbronnen waarmee bedrijven hun voordeel kunnen doen.

AIOps draait echter niet alleen om het verbeteren van de werkzaamheden die u nu al doet. De echte waarde zit in de mogelijkheid om IT-infrastructuren te beheren die zo complex zijn dat het beheer ervan voor mensen vrijwel onmogelijk is geworden, zelfs als ze over de allerbeste tools zonder AI beschikken.

 

AIOps biedt beheerders van zakelijke en commerciële netwerken diverse voordelen.

  • Problemen worden sneller opgelost.
  • Gegevens uit meerdere bronnen worden samengevoegd en geanalyseerd
  • De details van elke unieke operationele omgeving worden geobserveerd en geleerd.
  • Er wordt een beoordeling gemaakt van een berekende Quality of Experience (QoE).
  • Het systeem heeft een gespreksinterface met natuurlijke-taalverwerking.

Implementatie van Juniper

Bij Juniper gebruiken we een op microservices gebaseerde cloudarchitectuur en onze AI-engine en virtuele netwerkassistent Marvis voor het afhandelen van de supporttickets die binnenkomen bij de klantenservice van Juniper. Dit omgekeerde klantenservicemodel biedt ons de mogelijkheid klanten op de hoogte te brengen van bepaalde zaken, zoals de noodzaak om een hardwareapparaat te retourneren, voordat er problemen door ontstaan.

Marvis werkt op basis van closed-loop feedback en wordt doorlopend getraind met de juiste gegevens om zijn werkzaamheid te vergroten. In een weloverwogen AIOps-oplossing ziet de leverancier dezelfde informatie als de klant, zodat hij weet wanneer die klant een probleem heeft.

De AI-gestuurde klantenservice van Juniper

Onze virtuele netwerkassistent Marvis vergroot de effectiviteit van de klantenservice dankzij support op basis van AI.

Kort gezegd veranderen AI en cloudcomputing de manier waarop leveranciers hun klanten support leveren. In afbeelding 3 wordt het totaal aantal binnengekomen tickets aangegeven door de stippellijn. De toename aan klanten wordt aangegeven met de apparaten, sites en organisaties die zijn toegevoegd, waarbij het aantal probleemtickets vrijwel ongewijzigd bleef. De afbeelding illustreert in hoeverre AIOps van invloed is op de helpdesktickets van klanten; het zorgt voor minder escalaties, minder binnenkomende tickets en snellere probleemoplossing.

Het aantal probleemtickets terugdringen

Impact van Juniper AIOps: Naarmate het aantal klanten en de complexiteit van het netwerk toenemen, dalen de probleemmeldingen of blijven ze op hetzelfde niveau.

Veelgestelde vragen over AIOps

Welke problemen lost AIOps op?

AIOps voegt gegevens uit meerdere bronnen samen en analyseert ze. Het observeert en leert nauwgezet van de omgeving en geeft een beoordeling van de algehele Quality of Experience (QoE). Op die manier kan AIOps activiteiten in het netwerk met elkaar correleren om problemen op te sporen en te verhelpen voordat ze überhaupt worden opgemerkt door eindgebruikers of IT-beheerders.

AIOps analyseert de oorzaken van problemen terwijl of voordat die zich voordoen, met behulp van ML-algoritmen (machine learning) en gecontextualiseerde gegevens. Maar bovenal geeft AIOps IT-medewerkers van alle niveaus de mogelijkheid om problemen op te lossen, wat de algehele efficiëntie van een beheerteam vergroot.

Uit welke onderdelen bestaat AIOps?

Een AIOps-platform maakt gebruik van ML-algoritmen en gecontextualiseerde gegevens om oorzaken van problemen te analyseren en eenvoudige problemen in het netwerk automatisch op te lossen. AIOps vereist een AI-engine voor het correleren van gebeurtenissen en ML-algoritmen voor het extraheren van kennis en patronen uit een reeks observaties. Als een virtuele netwerkassistent niet alleen natuurlijke taal kan verwerken, maar die natuurlijke taal ook kan interpreteren en genereren, kan daarmee een krachtige gespreksinterface worden geboden voor het in context plaatsen van vragen, sneller oplossen van problemen en nemen van intelligente beslissingen of doen van aanbevelingen voor het stroomlijnen voor activiteiten.

Wat zijn de belangrijkste capaciteiten van AIOps?

  • Isolatie van problemen/analyse van de onderliggende oorzaak: Met de grote hoeveelheden data in de huidige netwerken is het moeilijk om problemen die in probleemmeldingen aan de orde worden gesteld, op te sporen. Dit geldt zeker voor problemen die niet onder de aandacht van IT zijn gebracht. AIOps correleert gebeurtenissen in real time door gecontextualiseerde gegevens te verwerken, zodat problemen snel kunnen worden opgespoord en verholpen.
  • Data-gestuurde besluitvorming: ML-algoritmen sturen data-gestuurde analyses aan, die operationele aanbevelingen of herstelmaatregelen bieden in plaats van vooraf bepaalde reacties op netwerkfouten of afwijkingen. Deze op gegevens gerichte aanpak zorgt voor een veel efficiëntere probleemafhandeling.
  • Voorspellend rapporteren: AIOps voorspelt het gedrag van het netwerk en biedt aanbevelingen of herstelmaatregelen voor het oplossen van verslechterde prestaties en andere afwijkingen in het netwerk. Dankzij deze andere aanpak kunnen beheerders het netwerk op een proactieve manier beheren. Ze hoeven niet langer op zoek naar de oorzaak van problemen waarvan de gebruikers en het bedrijf de gevolgen al hebben ondervonden. En doordat IT niet continu brandjes hoeft te blussen, is er meer tijd voor strategische activiteiten.

Wat voor AIOps-oplossingen biedt Juniper?

Juniper is een erkend leider in AIOps. Onze wired access-, wireless acces, en SD-WAN -oplossingen zijn bijvoorbeeld allemaal geïntegreerd door Mist AI. Deze AIOps-oplossingen vereenvoudigen end-to-end troubleshooting, Self-Driving Network™-activiteiten en het client-naar-cloud-inzicht in klantervaringen. Daarnaast heeft Marvis, de eerste AI-gestuurde virtuele netwerkassistent in de sector, een interactieve gespreksinterface die eenvoudige aanbevelingen geeft voor complexe problemen. Al deze tools worden aangestuurd door Mist AI. Ze kunnen u tijd en geld besparen en tegelijkertijd de waarde van uw netwerkinfrastructuur maximaliseren.

Informatiebronnen

De oplossing