Artificial Intelligence in IT Operations: che cos'è?

AIOps funziona al meglio quando viene implementato in modo indipendente per raccogliere e analizzare i dati da tutte le fonti di monitoraggio IT disponibili, fornendo un sistema centralizzato di impegno. A tal fine, segue essenzialmente lo stesso processo utilizzato dalla funzione cognitiva umana. I cinque algoritmi chiave in gioco sono i seguenti:

Esaminando la colossale quantità di dati IT disponibili, valutandoli e identificando gli elementi di dati rilevanti, AIOps deve poter individuare gli "aghi" significativi nascosti nei "pagliai" di dati di dimensioni di terabyte, in base a metriche di selezione e priorità predeterminate.

AIOps mette i dati rilevanti sotto al microscopio, individuando le correlazioni tra elementi di dati e raggruppandoli insieme per poterli analizzare ulteriormente.

L'analisi dettagliata consente alle piattaforme AIOps di identificare chiaramente le cause alla radice di problemi, eventi e tendenze, creando approfondimenti chiari per aiutare l'azione di informazione.

AIOps deve anche funzionare come una piattaforma di collaborazione, notificando i team e gli individui giusti, fornendo loro informazioni pertinenti e facilitando una collaborazione efficace nonostante la possibile distanza tra gli operatori.

Infine, AIOps è progettato per rispondere automaticamente e risolvere direttamente i problemi, aumentando significativamente la velocità e la precisione delle operazioni IT.

Secondo uno studio condotto da Accenture, le funzioni di assistenza clienti in prima linea trascorrono fino al 12% del loro tempo a gestire i ticket e il 43% degli intervistati del service desk IT è gravato dalla necessità di scegliere tra oltre 100 gruppi di assegnazione. In poche parole, i moderni reparti e servizi IT hanno troppi dati e informazioni per gestirli in modo efficace. AIOps aiuta ad alleviare gran parte di questo carico di lavoro.

Qui, trattiamo diversi vantaggi fondamentali dell'utilizzo di una piattaforma AIOps:

AIOps combina l'automazione intelligente con i big data, rivelando connessioni nascoste e rapporti casuali di dati tra servizi, operazioni e risorse, oltre a fornire approfondimenti fruibili. Il risultato ovvio è una migliore fruibilità dei tuoi dati e un miglior ritorno dalle attività di analisi dei dati.

AIOps è un'alternativa conveniente all'assunzione di un esercito di personale IT e data scientist. Inoltre, può ridurre significativamente il tempo e l'attenzione che i team delle operazioni IT dedicano alle attività di routine e agli avvisi potenzialmente non importanti. Ciò porta a una maggiore efficienza e a una riduzione dei costi complessivi. Infine, AIOps aiuta a proteggere le aziende da costose interruzioni dei servizi.

AIOps è al contempo rapido e preciso, riduce i tassi di errore minimizzando anche i tempi per la risoluzione dei problemi che incidono sui servizi. Allo stesso tempo, abbattendo i silos di dati, AIOps offre una visione unica e contestualizzata dell'intero ambiente IT. Il monitoraggio proattivo delle prestazioni e l'analisi dei dati di AIOps consentono di prendere decisioni migliori e più rapidamente.

I dipendenti sono più felici quando hanno degli strumenti giusti per svolgere il proprio lavoro in modo efficace. AIOps automatizza una serie di attività importanti, ma ripetitive e dispendiose in termini di tempo, aumentando la produttività e migliorando l'esperienza dei dipendenti.

Al centro, AIOps è una piattaforma progettata per raccogliere e analizzare in modo intelligente i dati operativi IT. Tuttavia, partendo da queste due attività primarie, AIOps diventa una risorsa inestimabile in una varietà di azioni e soluzioni. Ecco nove casi d'uso popolari per AIOps:

AIOps ha la capacità di elaborare e analizzare rapidamente gli avvisi di incidenti, producendo soluzioni prima che gli incidenti possano sfuggire al controllo.

Analizzando costantemente i dati e confrontandoli con le tendenze storiche, AIOps può identificare i dati anomali che potrebbero essere indicativi di problemi potenziali.

Oltre all'identificazione precoce dei problemi, le capacità di raccolta e analisi dei dati di AIOps possono utilizzare il machine learning per le tendenze dei dati attuali e storici, creando previsioni altamente accurate di risultati futuri.

AIOps può anche essere funzionale nella root cause analysis, correlando milioni di punti di dati, fornendo il contesto dell'utente e aziendale, tracciando schemi di eventi e altro ancora, per diagnosi accurate delle potenziali cause dei problemi.

Non solo le aziende, ma anche i clienti possono trarre vantaggio dalle funzionalità della root cause analysis di AIOps. Gli agenti dell'assistenza possono identificare e risolvere i problemi più rapidamente, fornendo un'esperienza migliore ai clienti. Contemporaneamente, i desk IT possono gestire più ticket con maggiore precisione.

Con i dati e le direttive corretti, AIOps può essere impostato per affrontare automaticamente i problemi non appena si presentano. La risposta automatizzata agli incidenti consente un'identificazione, una diagnosi e un rimedio estremamente precisi, molto più rapidamente di quanto sia possibile agli operatori umani.

Rimuovendo efficacemente il carico delle nuove tecnologie e complessità da ITOps, AIOps consente una trasformazione digitale senza limiti. Le aziende possono approfittare della flessibilità di accogliere nuovi progressi per raggiungere obiettivi strategici, senza doversi preoccupare se l'IT è in grado di gestire l'aumento del carico.

AIOPs offre una visibilità chiara sulle mutevoli interdipendenze tra l'adozione e la migrazione del cloud. Ciò riduce significativamente i rischi operativi relativi a tale transizione.

Infine, offrendo un'automazione efficace e una chiara visibilità dei dati, AIOps consente all'IT di supportare meglio l'infrastruttura DevOps.

Il lancio di AIOps è un'attività che richiede un approccio personalizzato a seconda dell'organizzazione, delle sue capacità e delle sue esigenze. Tuttavia, vi sono alcuni passaggi fondamentali che generalmente sono comuni a diverse aziende.

A seconda della tua organizzazione, potresti incontrare una certa resistenza quando promuovi un approccio AIOps. Gli ostacoli comuni all'adozione possono includere:

• Assenza di data scientist nel team
• Mancanza di competenze adeguate
• Qualità dei dati scarsa o insufficiente
• Nessun modo integrato per agire sugli insight

Per fortuna, i provider AIOps più efficaci eliminano questi problemi. ServiceNow fornisce solidi servizi di data science, integrando le competenze esistenti con strumenti di facile utilizzo e offrendo i preziosi passi successivi. Con ServiceNow non devi assumere data scientist né preoccuparti dei problemi che impediscono l'adozione di AIOps di successo.

Aiuta a promuovere l'adesione di management e leadership creando un caso aziendale per AIOps. Identifica le aree all'interno delle tue operazioni IT che potrebbero essere migliorate e condividi il modo in cui AIOps offre soluzioni affidabili ed efficaci.

La scelta di una piattaforma AIOps richiede una conoscenza approfondita del tuo business e una quantità dedicata di ricerca sulle opzioni disponibili. Riconosci che ci sono molte soluzioni disponibili, quindi ricordati di visualizzare le demo e leggere le recensioni pertinenti mentre fai la tua scelta.

Dopo aver scelto la soluzione AIOps preferita, la creazione di un piano di implementazione dettagliato ti aiuterà a effettuare la transizione al ritmo corretto, senza sprecare tempo né altre risorse.

Ricorda, i tuoi dipendenti sono i più interessati al modo in cui questo nuovo approccio porterà loro dei vantaggi. Dimostra come il self service intelligente e predittivo può offrire assistenza predittiva, deviando i casi dagli agenti, e come l'automazione aiuta a eliminare le attività ripetitive e dispendiose in termini di tempo.