.webp)
Mengurus operasi IT hari ini bermakna berurusan dengan persekitaran yang lebih besar, lebih pantas dan lebih saling berkaitan berbanding sebelum ini. Pemantauan tradisional dan sistem berasaskan peraturan tidak lagi mencukupi untuk memastikan perkhidmatan stabil.
AIOps sedang membentuk semula operasi dengan menggunakan pembelajaran mesin untuk menghidupkan isyarat sistem dan menggunakan ejen AI untuk menaakul secara lebih dinamik merentas insiden.
Apabila persekitaran berubah tanpa diduga, anjakan ini membolehkan pasukan bergerak melangkaui pemantauan statik ke arah tindak balas yang lebih adaptif.
Apakah AIOps?
Kecerdasan Buatan untuk Operasi IT (AIOps) menggunakan pembelajaran mesin dan analisis lanjutan pada data operasi untuk mengurus kesihatan dan prestasi sistem IT tanpa bergantung pada campur tangan manual.
Istilah ini pertama kali diperkenalkan oleh Gartner pada 2016 untuk menerangkan platform yang menggabungkan data besar dan teknik AI untuk mengautomasikan dan meningkatkan proses operasi IT utama — daripada korelasi peristiwa dan pengesanan anomali kepada analisis punca dan tindak balas insiden.
Daripada bergantung pada peraturan statik, platform AIOps memerhatikan isyarat langsung merentas infrastruktur dan aplikasi untuk memahami gelagat biasa dan mengesan apabila sesuatu tersasar dari landasan.
Pendekatan yang lebih baharu juga menggabungkan model pengesanan anomali dengan ejen AI yang bekerjasama untuk menghubungkan insiden berkaitan merentas aliran sistem yang berbeza, membantu pasukan memahami dan menyelesaikan isu operasi melalui interaksi yang lebih semula jadi dan dinamik.
Konsep AIOps Utama
Sebelum kita melangkah lebih mendalam, berikut ialah beberapa istilah penting yang membentuk cara sistem AIOps beroperasi.
- Pengesanan Anomali : Mengenal pasti penyelewengan yang tidak dijangka dalam tingkah laku sistem sebelum ia meningkat kepada insiden yang boleh dilihat.
- Korelasi Insiden : Menghubungkan peristiwa berkaitan merentas sistem dan persekitaran yang berbeza untuk mendedahkan corak operasi yang lebih luas.
- Automasi Dinamik : Mencetuskan respons sistem berdasarkan isyarat operasi langsung dan bukannya set peraturan statik.
- Ejen AI : Model khusus yang menaakul merentas data kejadian dan membantu dalam memaut dan aliran kerja tindak balas.
AIOps lwn MLOps lwn DevOps: Perbezaan Utama Dijelaskan
Memandangkan automasi dan aliran kerja terdorong data telah menjadi lebih biasa dalam IT dan amalan perisian, istilah seperti AIOps, MLOps dan DevOps sering disebut bersama.
Mereka berkongsi matlamat yang sama sekitar meningkatkan kebolehpercayaan, skalabiliti dan responsif, tetapi mereka beroperasi di bahagian yang berbeza dalam kitaran hayat teknologi. Oleh kerana ketiga-tiganya melibatkan penggunaan automasi untuk mengurus kerumitan, adalah mudah untuk mengelirukan peranan mereka.
Bagaimana AIOps Berfungsi?
AIOps membawa pembelajaran mesin ke dalam operasi harian dengan membantu sistem mengesan masalah lebih awal dan bertindak balas secara automatik.
Ia mencari gelagat luar biasa, menghubungkan isu berkaitan dan mencetuskan respons tanpa memerlukan seseorang untuk campur tangan.
Untuk menggambarkan aliran ini, bayangkan senario di mana proses pembayaran syarikat e-dagang tiba-tiba menjadi perlahan pada waktu puncak.
Langkah 1: Menarik dan menyediakan data operasi
Untuk mengetahui kelembapan pembayaran lebih awal, platform AIOps menggunakan metrik langsung daripada pelayan web, API dan pangkalan data.
Ia membersihkan dan menjajarkan data kependaman, ralat transaksi dan log sistem untuk membina paparan masa nyata, memastikan model pengesanan mempunyai isyarat yang konsisten dan boleh dipercayai untuk dianalisis.
Langkah 2: Mengesan anomali dalam sistem yang kompleks
Apabila trafik memuncak, platform mengesan masa tindak balas daftar keluar yang tidak normal berbanding garis dasar yang dipelajari.
Ejen AI menyerlahkan anomali ini sebelum had dilanggar, membolehkan kelembapan ditangani lebih awal.
Manakala ejen hanyalah sebahagian daripada AIOps stack , panduan untuk membina ejen AI ini menerangkan cara mereka distrukturkan untuk menaakul merentas isyarat dan membuat keputusan.
Sesetengah platform menggunakan ejen AI menegak yang dilatih khusus untuk domain seperti infrastruktur awan, rangkaian atau pangkalan data untuk meningkatkan ketepatan.
Langkah 3: Menghubungkan insiden merentas persekitaran
Platform ini mengaitkan kependaman pembayaran yang meningkat dengan kelewatan pertanyaan pangkalan data serentak dan kehilangan paket rangkaian.
Ejen AI membantu dengan membuat pertimbangan merentas isyarat yang berkaitan, membina semula kejadian penuh dan mengenal pasti bahawa kelembapan berpunca daripada tekanan bahagian belakang yang merebak ke seluruh sistem, bukan hanya isu bahagian hadapan yang terpencil.
Keupayaan ini mencerminkan satu bentuk orkestrasi ejen AI , di mana model khusus bekerjasama untuk membina pandangan holistik tentang landskap kejadian.
Contoh biasa ialah pengguna yang menghadapi ralat pembayaran, di mana punca puncanya kembali kepada kegagalan contoh AWS dan bukannya aplikasi itu sendiri.
Langkah 4: Membalas secara automatik kepada peristiwa kritikal
Setelah platform AIOps mengesahkan bahawa kegagalan contoh AWS menjejaskan prestasi pembayaran, ia mencetuskan tindakan yang dipratentukan.
Ini boleh termasuk API daftar keluar penskalaan automatik atau penghalaan semula trafik pangkalan data, membantu menstabilkan platform sebelum gangguan sepenuhnya berkembang.
Langkah 5: Pembelajaran dan penalaan model berterusan
Selepas resolusi dikomunikasikan kembali kepada sistem, maklum balas operasi daripada keseluruhan pertukaran melatih semula model pengesanan anomali.
Maklum balas ini juga membantu ejen AI membuat alasan merentas insiden dengan lebih berkesan dan memaklumkan keputusan tindak balas automatik yang lebih baik.
Ini membolehkan platform AIOps mengesan anomali awal dengan lebih baik, memautkan peristiwa berkaitan dengan lebih tepat dan mencetuskan respons automatik yang lebih berkesan apabila persekitaran terus berkembang.
Kes Penggunaan AIOps
AIOps bukan hanya tentang mengesan anomali atau mengautomasikan aliran kerja dalaman — ia memacu impak ketara merentas kesihatan sistem, pengurusan rangkaian, keselamatan, operasi dan perancangan.
Memantau kesihatan sistem dan mengesan insiden
AIOps memberi pasukan keterlihatan bersatu merentas infrastruktur, aplikasi dan pangkalan data.
Ia menyerlahkan tanda-tanda awal ketidakstabilan, seperti prestasi API yang merosot atau ketegangan bahagian belakang, membolehkan isu-isu ditangkap sebelum ia meningkat kepada gangguan yang akan mengganggu pengguna dan perkhidmatan kritikal.
Mengoptimumkan prestasi rangkaian
Walaupun pemantauan menyerlahkan tanda amaran awal, AIOps melangkah lebih jauh dengan mengoptimumkan laluan rangkaian secara dinamik untuk mengekalkan kelajuan dan ketersediaan dalam keadaan peralihan.
Ia membantu mengimbangi beban merentas nod, melaraskan laluan rangkaian semasa tempoh ketegangan, dan mengutamakan trafik aplikasi kritikal untuk meminimumkan kependaman dan mengelakkan gangguan perkhidmatan.
- Mengimbangi beban merentas nod secara dinamik
- Melaraskan laluan rangkaian di bawah tekanan
- Mengutamakan trafik aplikasi kritikal
Memperkukuh pertahanan keselamatan siber
Dengan mengaitkan isyarat operasi dan keselamatan, AIOps mendedahkan ancaman tersembunyi yang mengelak pemantauan tradisional.
Ia membantu pasukan mengesan pergerakan sisi dalam persekitaran dan bertindak balas dengan lebih pantas kepada corak serangan yang muncul.
Meramalkan keperluan sumber dan kapasiti
Selain mengurus kesihatan sistem secara langsung, AIOps membantu pasukan merancang untuk pertumbuhan masa depan.
Dengan meramalkan bila dan di mana kapasiti diperlukan, ia membolehkan penskalaan infrastruktur yang lebih bijak dan perancangan sumber jangka panjang.
- Meramalkan permintaan pengiraan, penyimpanan dan lebar jalur masa hadapan
- Menyokong perancangan infrastruktur dan ramalan belanjawan
Strategi AIOps: Senarai Semak Bermula
Membina strategi AIOps yang berjaya bermula dengan lebih daripada sekadar menggunakan alat automasi.
Pasukan memerlukan asas operasi yang kukuh, amalan data yang boleh dipercayai dan jangkaan realistik tentang perkara yang boleh dan tidak boleh dilakukan oleh operasi dipacu AI.
1. Memusatkan data pemantauan dan pemerhatian sistem
AIOps memerlukan paparan masa nyata yang lengkap bagi sistem anda. Satukan log, metrik, surih dan peristiwa ke dalam satu lapisan boleh diperhatikan.
Jurang dalam liputan pemantauan atau perkakas yang berpecah melemahkan pengecaman corak dan pengesanan insiden. Memperkukuh kebolehmerhatian memberikan platform AIOps aliran isyarat yang diperlukan untuk menyampaikan cerapan yang tepat.
2. Seragamkan proses pengurusan insiden
Tanpa laluan peningkatan yang jelas, AIOps tidak dapat mengautomasikan langkah penyelesaian dengan berkesan, membawa kepada lebih kekeliruan dan halusinasi.
AIOps dimasukkan ke dalam pengurusan insiden sedia ada, jadi kestabilan dan konsistensi adalah penting sebelum lapisan automasi ditambahkan.
3. Bina aliran data operasi berkualiti tinggi
Model AIOps bergantung pada masa nyata, input ternormal untuk mengenali anomali dengan pasti.
Pasukan mesti mengesahkan kualiti pengingesan, menyeragamkan format acara dan membersihkan metrik berlebihan atau bernilai rendah untuk membina asas data operasi yang dipercayai.
4. Pilih domain awal untuk penempatan
Melancarkan AIOps merentasi keseluruhan persekitaran mewujudkan kerumitan yang tidak perlu tanpa kawalan.
Mulakan dalam domain operasi terfokus seperti pemantauan rangkaian, infrastruktur awan atau kesihatan aplikasi.
Menyasarkan kawasan yang terkandung membolehkan penalaan model yang lebih pantas, pengukuran hasil awal yang lebih mudah dan penskalaan yang lebih lancar kemudian.
5. Selaraskan pasukan pada jangkaan AIOps yang realistik
AIOps menyokong pengesanan yang lebih pantas, amaran proaktif dan triage insiden yang lebih pantas. Ia tidak menggantikan pertimbangan manusia atau mengautomasikan pemulihan silang sistem yang kompleks tanpa bimbingan.
Menetapkan jangkaan yang realistik membina kepercayaan dengan pasukan operasi dan memastikan automasi menambah, bukannya mengasingkan, kakitangan teknikal.
6. Nilai penyelesaian AIOps dengan teliti
Tidak setiap penyelesaian AIOps sesuai dengan setiap persekitaran secara sama rata. Penilaian harus menumpukan pada penyepaduan kebolehmerhatian, fleksibiliti automasi, dan kebolehsuaian operasi dunia sebenar.
Walaupun beberapa pensijilan AIOps wujud, pengetahuan platform dan kesesuaian seni bina adalah lebih penting daripada kelayakan rasmi. Pilih penyelesaian yang selaras dengan seni bina data dan keperluan sistem anda.
5 Platform AIOps Teratas
Memilih platform AIOps yang betul membentuk seberapa pantas pasukan boleh bertindak balas terhadap isu sistem dan sejauh mana yakin mereka boleh merancang pertumbuhan infrastruktur.
Matlamatnya bukan sahaja memberi amaran dengan lebih pantas, tetapi membina automasi ke dalam operasi harian tanpa mewujudkan titik buta baharu.
1. PagerDuty
PagerDuty ialah platform AIOps yang memfokuskan pada tindak balas insiden masa nyata, automasi dan risikan peristiwa. Ia menghubungkan alat pemantauan, platform kebolehmerhatian dan pasukan atas panggilan untuk mengesan, mendiagnosis dan bertindak balas terhadap isu dengan lebih pantas.
Ia digunakan secara meluas dalam persediaan tiket AI , di mana makluman secara automatik menjana dan meningkatkan tiket insiden melalui alatan ITSM bersepadu seperti Jira atau ServiceNow.
Ia menggunakan korelasi peristiwa dipacu AI untuk mengurangkan bunyi bising dan kejadian kritikal permukaan. Pasukan boleh menyediakan aliran kerja automatik untuk memperkaya makluman, mencetuskan tindakan dan meningkat berdasarkan keterukan.
PagerDuty menyokong integrasi dengan alat seperti Slack , ServiceNow, Jira, Datadog dan AWS CloudWatch. Orkestrasi acara, model pembelajaran adaptif dan buku permainan respons membantu pasukan mengurus insiden secara proaktif.
Ciri-ciri Utama:
- Korelasi peristiwa masa nyata dan pengurangan hingar
- Automasi tindak balas insiden dengan buku panduan dan penghalaan dinamik
- Pengesanan anomali berasaskan AI dan pengelompokan amaran
- Integrasi dengan alat pemantauan, tiket dan kerjasama
harga:
- Pelan Percuma: Pengurusan insiden asas untuk pasukan kecil
- Profesional: $21/pengguna/bulan — menambah penjadualan atas panggilan dan kumpulan amaran
- Perniagaan: $41/pengguna/bulan — termasuk orkestrasi acara dan ciri automasi
- Perusahaan: Penetapan harga tersuai untuk operasi berskala besar dan pematuhan lanjutan
2. Botpress
Botpress ialah platform ejen AI tanpa kod yang membantu pasukan mengatur aliran kerja operasi, mengautomasikan respons insiden dan mengurus acara infrastruktur merentas persekitaran.
Dibina untuk menyatukan isyarat sistem masa nyata, Botpress ejen boleh mencetuskan makluman, membuka tiket, meningkatkan isu dan mengautomasikan langkah penyelesaian merentas alatan seperti Slack , Jira, GitHub Actions dan Grafana Cloud — semuanya boleh diakses melalui Hub Integrasi .
Tidak seperti tindanan pemantauan tradisional yang bergantung pada saluran paip statik, platform ini membolehkan anda menggunakan ejen AI untuk melaraskan aliran operasi berdasarkan keadaan sistem langsung, keperluan teras dalam persekitaran automasi aliran kerja AI moden.
Ia bertindak sebagai lapisan orkestrasi untuk operasi infrastruktur, membolehkan pasukan mengurus peningkatan, mengautomasikan keputusan dan mengawal tindakan sistem secara langsung daripada persekitaran sembang.
Ciri-ciri Utama:
- Pembina tanpa kod untuk ejen, API dan aliran kerja acara
- Webhook dan sokongan API untuk isyarat saluran paip dan pencetus insiden
- Penghalaan memori dan bersyarat untuk peningkatan dinamik
- Arahan berbilang saluran merentas apl dalaman dan awam
harga:
- Pelan Percuma: $0/bulan dengan $5 dalam penggunaan AI
- Plus : $89/bulan — menambah penghalaan ejen langsung dan ujian aliran
- Pasukan: $495/bulan — untuk SSO, kerjasama dan kawalan akses
- Perusahaan: Harga tersuai untuk skala dan pematuhan
3. Splunk ITSI
Splunk IT Service Intelligence (ITSI) ialah platform pemerhatian dan AIOps yang memantau kesihatan sistem, mengaitkan peristiwa dan meramalkan gangguan merentas persekitaran IT yang kompleks.
Keupayaan ini amat berharga dalam AI dalam senario telekomunikasi, di mana korelasi isyarat masa nyata adalah penting untuk mengekalkan masa beroperasi merentas rangkaian besar.
Ia menggunakan analitik terdorong pembelajaran mesin untuk mengesan anomali, menjejaki kebergantungan perkhidmatan dan mengutamakan insiden berdasarkan kesan perniagaan. ITSI menyatukan metrik, log dan jejak ke dalam pandangan bersatu untuk memberi pasukan keterlihatan penuh ke dalam prestasi sistem.
Analitis ramalan ITSI membantu menjangka kemerosotan perkhidmatan, manakala enjin korelasi peristiwanya mengurangkan hingar amaran dan menimbulkan insiden yang boleh diambil tindakan.
Ciri-ciri Utama:
- Pemantauan bersatu merentas metrik, log dan jejak
- Pemetaan pergantungan perkhidmatan dan pemarkahan kesihatan
- Analitik ramalan untuk pengesanan gangguan awal
- Pengurangan hingar melalui korelasi peristiwa dan pengelompokan
harga:
- Harga tersuai berdasarkan volum pengingesan data dan keperluan pengguna
- Biasanya dijual sebagai sebahagian daripada penyebaran Splunk Cloud atau Splunk Enterprise
4. IBM Cloud Pak
IBM Cloud Pak untuk AIOps ialah platform operasi IT dipacu AI modular yang dibangunkan oleh IBM. Ia direka untuk membantu pasukan operasi mengesan, mendiagnosis dan menyelesaikan insiden merentas persekitaran hibrid dan awan berbilang.
Dibina pada piawaian terbuka dan sebahagian daripada suite Cloud Pak IBM, ia memanfaatkan AI yang boleh dijelaskan dan automasi berasaskan dasar untuk mengurangkan keletihan amaran, punca permukaan dan memperbaik masa operasi sistem.
Platform mengumpulkan makluman berkaitan, mengesan anomali dalam masa nyata dan membimbing penyelesaian menggunakan buku jalanan dan dasar penyepaduan.
Ia bersambung dengan alatan seperti ServiceNow, IBM Db2 dan Netcool/Impact, menjadikannya ideal untuk pasukan yang ingin memodenkan operasi mereka stack tanpa meninggalkan pelaburan sedia ada.
Ciri-ciri Utama:
- Korelasi amaran pintar dan pengesanan punca punca
- Pengesanan anomali masa nyata dan penindasan bunyi
- Aliran kerja didorong dasar dengan pelaksanaan bersyarat
- Penyepaduan dengan platform ITSM, alat pemerhatian dan sistem IBM
harga:
- Harga tersuai berdasarkan saiz penggunaan
5. Ignito
Ignio by Digitate ialah platform AIOps yang menggabungkan AI, automasi dan analitik untuk mengesan, mendiagnosis dan menyelesaikan isu operasi IT. Ia memberi tumpuan kepada operasi autonomi dengan mempelajari tingkah laku sistem dan mengurus insiden secara proaktif.
Kekuatan Ignio terletak pada model terdorong pelan tindakannya yang memetakan sistem, meramalkan kegagalan dan mencetuskan tindakan penyembuhan diri tanpa menunggu campur tangan manual.
Ia menyokong penyepaduan dengan sistem IT perusahaan seperti persekitaran ServiceNow, AWS, Azure dan SAP.
Dengan menggabungkan analitik ramalan dengan automasi, Ignio membantu pasukan mengurangkan masa henti, mengoptimumkan penggunaan sumber dan skala operasi tanpa menambah overhed.
Ciri-ciri Utama:
- Tindak balas insiden penyembuhan diri melalui corak sistem yang dipelajari
- Pemetaan pergantungan dinamik dan analitik ramalan
- Automasi tugas operasi rutin
- Penyepaduan dengan awan, ERP dan platform pengurusan perkhidmatan
Harga: Tidak tersedia untuk umum
Gunakan Aliran Kerja AIOps Hari Ini
Botpress membolehkan pasukan memproses isyarat operasi pada skala, menetapkan peraturan dinamik sekitar peristiwa sistem dan melaraskan respons tanpa membina semula aliran kerja statik.
Ejen merekodkan perbualan, resolusi dan peningkatan dalam masa nyata, membantu pasukan memperhalusi saluran paip operasi apabila insiden baharu muncul.
Integrasi dengan Jira, GitHub Tindakan, AWS dan Grafana Cloud membenarkan Botpress untuk mencetuskan kemas kini, meningkatkan tugasan dan menarik metrik terus ke dalam aliran kerja insiden.
Mula membina hari ini – ia percuma.
.svg)
.webp)
