Что такое AIOps?

Что такое AIOps?

AIOps или искусственный интеллект для ИТ-операций — это отраслевой термин, впервые введенный Gartner. Он описывает технологические платформы и процессы, которые позволяют ИТ-специалистам быстрее принимать более взвешенные решения и более оперативно реагировать на инциденты в сети и системах.

AIOps в реальном времени (или почти в реальном времени) связывает с контекстом большие объемы данных телеметрии и журналов в ИТ-инфраструктуре организации. Затем они объединяются с соответствующими историческими данными, формируя полезные аналитические сведения. AIOps — это помощник, обладающий глубокими знаниями в области ИТ и сетевых сред, а также использующий эти знания, чтобы проводить анализ в реальном времени, выполнять или рекомендовать следующие шаги.

Почему AIOps имеет большое значение?

AIOps повышает эффективность и производительность отдельных приложений и сервисов. Организации, которые используют AIOps в своих автоматизированных инфраструктурах и рабочих процессах эксплуатации, могут повысить качество всех операций — от реагирования на инциденты до приобретения элементов инфраструктуры. Те, кто только начинает работать с AIOps, рассматривают эту платформу как инвестицию в анализ производительности, обнаружение аномалий и корреляцию событий, что дает им возможность прогнозировать будущие события, которые могут повлиять на работу сети.

Сценарии использования, преимущества и результаты

В идеале система AIOps незаметна для конечных пользователей и интегрирована в набор повседневных инструментов управления администратора. AIOps является компонентом множества продуктов и услуг, которые на сегодняшний день постоянно используются компанией Juniper и ее клиентами.

Внедрение AIOps в рабочие процессы

Начало работы с AIOps не сильно отличается от развертывания любых других инструментов анализа инфраструктуры. Платформа AIOps должна быть подключена к инфраструктуре, мониторинг которой она будет выполнять, после чего можно приступать к обнаружению и обучению. Предварительные аналитические данные будут доступны после того, как в процессе обучения ИИ будет принято достаточно данных.

Платформа AIOps анализирует ИТ-среду, а затем выполняет анализ первопричин проблем по мере их возникновения. На последнем этапе внедрения AIOps в рабочие процессы организации выполняется автоматизация. После того как платформа AIOps получит достаточно данных, она сможет автоматически устранять простые проблемы.

Этапы развертывания решения AIOps

Интеграция AIOps в рабочие процессы ИТ — довольно простая задача, которая обеспечивает базовую автоматизацию и устранение проблем. Эти функции становятся все сложнее по мере того, как платформа принимает все больше данных и продолжает обучаться.

Ценность для реальных сетей

Ведущие в отрасли платформы AIOps предоставляют функции для проводных, беспроводных сетей, сетей WAN и доменов безопасности, обеспечивая комплексный контроль качества обслуживания. Они повышают эффективность и помогают клиентам добиться успеха, настраивая алгоритмы и используя источники контекстных данных.

AIOps — это не только возможность выполнять свою текущую работу более эффективно. Истинная ценность этого решения заключается в возможности контролировать уровень сложности ИТ-инфраструктуры, поскольку сегодняшние инфраструктуры настолько сложны, что в одиночку управлять ими невозможно, даже используя лучшие инструменты, не связанные с ИИ.

AIOps предлагает ряд преимуществ операторам корпоративных и коммерческих сетей.

  • Позволяет быстрее устранять инциденты
  • Консолидирует и анализирует данные из нескольких источников
  • Отслеживает и изучает сведения о каждой уникальной среде эксплуатации
  • Выполняет оценку на основе рассчитанного качества обслуживания
  • Предоставляет диалоговый интерфейс, используя возможности обработки естественных языков

Внутренняя реализация Juniper

Компания Juniper использует облачную архитектуру микросервисов и Marvis — нашу систему ИИ и виртуального сетевого помощника — для обработки обращений в службу поддержки, которые получают специалисты службы поддержки Juniper. Такая инвертированная модель поддержки заказчиков дает возможность информировать их о проблемах (например, о необходимости возврата оборудования) еще до того, как произойдет сбой.

Marvis использует замкнутый цикл обратной связи и переобучается с использованием правильных данных, чтобы дополнительно повысить эффективность. В грамотно спроектированном решении AIOps поставщик должен располагать теми же данными, что и заказчик, чтобы всегда своевременно узнавать о том, что у заказчика возникла проблема.

Модель службы поддержки клиентов Juniper на базе ИИ

Виртуальный сетевой помощник Marvis повышает эффективность, используя инструменты поддержки на базе ИИ.

 

Проще говоря, ИИ и облачные вычисления меняют модель поддержки, используемую поставщиками для заказчиков. На рис. 3 отображается общее число обращений, поступающих в службу поддержки (показано пунктирной линией). Рост числа заказчиков демонстрируется ростом числа добавленных устройств, сайтов и организаций, в то время как количество обращений в службу поддержки остается практически неизменным. Рисунок показывает, как AIOps влияет на число обращений в службу поддержки, помогая сократить количество эскалаций и обращений в службу поддержки, а также быстрее диагностировать и устранять неполадки.

Сокращение числа обращений в службу поддержки

Воздействие Juniper AIOps: По мере роста количества клиентов и сложности сетей количество запросов в техническую поддержку сокращается или остается на одном уровне.

AIOps: вопросы и ответы

Какие проблемы помогает решить AIOps?

AIOps консолидирует и анализирует данные из нескольких источников. Решение также отслеживает данные, полученные из среды, и выполняет оценку с учетом общего качества обслуживания. Таким образом, AIOps позволяет сопоставлять сетевые операции, чтобы выявлять и устранять проблемы еще до того, как они станут очевидными конечным пользователям и ИТ-специалистам.

AIOps выполняет анализ первопричин проблем по мере их возникновения или до того, как они возникнут, используя для этого алгоритмы машинного обучения и контекстные данные. Помимо прочего, AIOps позволяет ИТ-специалистам с разным уровнем квалификации одинаково эффективно диагностировать и устранять неполадки, повышая эффективность работы отдела в целом.

Какие компоненты включает решение AIOps?

Платформа AIOps использует алгоритмы машинного обучения и контекстуализированные данные для анализа первопричин и автоматического устранения простых неполадок в сети. AIOps требуется система ИИ, способная сопоставлять события, а также алгоритмы машинного обучения, которые способны извлекать знания и выявлять закономерности из набора наблюдений. Виртуальный сетевой помощник использует технологии обработки и понимания естественных языков, которые объединены в единую систему, предоставляющую мощный диалоговый интерфейс, обеспечивающий контекстуализацию запросов, ускоренную диагностику и устранение неполадок, а также интеллектуальное принятие решений и формирование рекомендаций для оптимизации работы.

Какие ключевые функции выполняет AIOps?

  • Выделение проблемы / анализ главной причины: из-за большого объема данных в современных сетях трудно выявлять проблемы, о которых сообщается в запросах на техническую поддержку, а тем более те, о которых не было сообщено в службы ИТ-поддержки. Платформа AIOps сопоставляет события в режиме реального времени, обрабатывая контекстуализированные данные, чтобы помочь специалистам по эксплуатации своевременно выявить и устранить неполадки.
  • Принятие решений на основе данных: анализ данных на основе МО, который предлагает оперативные рекомендации или исправления, а не предустановленные ответы на сетевые ошибки и аномалии. Такой подход, ориентированный на данные, позволяет сделать устранение проблем специалистами по эксплуатации гораздо более эффективным.
  • Прогнозные отчеты: AIOps прогнозирует поведение сети и предлагает рекомендации или исправления для починки неэффективной производительности и других аномалий внутри сети. Эти революционные изменения дают специалистам по эксплуатации ряд преимуществ, позволяя проактивно управлять работой сети вместо того, чтобы решать проблемы, которые уже успели негативно повлиять на работу пользователей и компании в целом. В результате рабочее время ИТ-специалистов, которое раньше они тратили на решение проблем, высвобождается, позволяя им больше времени уделять задачам, приносящим прибыль компании.

Ресурсы