AIOps — куда дотянулся искусственный интеллект 🤖
Постоянно усложняющимся IT-ландшафтом нельзя управлять с помощью вчерашних инструментов. Инфраструктура эволюционирует, и теперь для эффективного управления IT-системой нужна хотя бы и небольшая, но революция.
Качественным скачком в управлении IT, по прогнозам аналитиков, станет AIOps — технология применения ИИ для IT-операций, которая объединит умные алгоритмы и человеческий интеллект для обеспечения высокой производительности IT-систем.
Несмотря на то, что у AIOps еще нет даже страницы в Википедии, различные производители уже предлагают рынку AIOps-платформы, которые можно внедрить как SaaS или локальную инсталляцию. Среди них — решения от IBM, HPE, Moogsoft, SAP, Splunk и других компаний.
Что можно оптимизировать с помощью AIOps? 💻
1. Планирование мощности
С помощью ИИ можно сопоставить рабочие нагрузки и правильную конфигурацию серверов и виртуальных машин. После запуска рабочей нагрузки в пиковом состоянии AIOps даст рекомендации по выбору хранилища, настройке сети и даже пропускной способности, что позволит сконфигурировать IT-ресурс в соответствии с рабочей нагрузкой.
2. Использование ресурсов
Облака позволили IT-инфраструктуре приобрести необходимую гибкость и быстро масштабироваться. AIOps произведет следующий шаг в этом направлении. Внедрение ИИ позволит использовать прогнозное масштабирование, при котором инфраструктура будет конфигурироваться на основе данных за прошедшие периоды и наблюдаемой динамики изменений.
3. Управление хранилищами
AIOps — не только про ресурсы. ИИ уже дотянулся до сетей и хранилищ. Применение AIOps позволит оптимизировать процессы конфигурирования систем хранения и другие рутинные задачи. Вопросы емкости можно будет решать автоматизировано с помощью аналитики данных, прогнозирования и последующей автоматической регулировкой.
4. Обнаружение инцидентов в режиме реального времени
Обнаружение различного рода аномалий — наиболее популярная задача, для решения которой применяется AIOps. С помощью машинного обучения и обработки статистических данных умные алгоритмы могут еще на начальном этапе обнаружить отклонения от нормы, причину проблемы и предотвратить сбой еще до того, как он существенно повлияет на производительность инфраструктуры.
5. Обнаружение и анализ угроз
AIOps, возможно, станет ключевой технологией в повышении уровня безопасности IT. Данные из внутренних источников (журналы событий приложений, логи DNS-серверов и др.) могут быть объединены с такими внешними источниками аналитики угроз, как списки вредоносных IP и доменов, для глубокого анализа и предотвращения угроз безопасности. Умные алгоритмы также можно будет применить для выявления несанкционированных действий в IT-инфраструктуре.
Безусловно, AIOps качественно изменит подход к управлению IT. Но сможет ли он заменить квалифицированных специалистов? Скорее всего, нет. Однако конвергенция искусственного интеллекта и человеческих «мощностей» может стать революцией в IT. 📈
Постоянно усложняющимся IT-ландшафтом нельзя управлять с помощью вчерашних инструментов. Инфраструктура эволюционирует, и теперь для эффективного управления IT-системой нужна хотя бы и небольшая, но революция.
Качественным скачком в управлении IT, по прогнозам аналитиков, станет AIOps — технология применения ИИ для IT-операций, которая объединит умные алгоритмы и человеческий интеллект для обеспечения высокой производительности IT-систем.
Несмотря на то, что у AIOps еще нет даже страницы в Википедии, различные производители уже предлагают рынку AIOps-платформы, которые можно внедрить как SaaS или локальную инсталляцию. Среди них — решения от IBM, HPE, Moogsoft, SAP, Splunk и других компаний.
Что можно оптимизировать с помощью AIOps? 💻
1. Планирование мощности
С помощью ИИ можно сопоставить рабочие нагрузки и правильную конфигурацию серверов и виртуальных машин. После запуска рабочей нагрузки в пиковом состоянии AIOps даст рекомендации по выбору хранилища, настройке сети и даже пропускной способности, что позволит сконфигурировать IT-ресурс в соответствии с рабочей нагрузкой.
2. Использование ресурсов
Облака позволили IT-инфраструктуре приобрести необходимую гибкость и быстро масштабироваться. AIOps произведет следующий шаг в этом направлении. Внедрение ИИ позволит использовать прогнозное масштабирование, при котором инфраструктура будет конфигурироваться на основе данных за прошедшие периоды и наблюдаемой динамики изменений.
3. Управление хранилищами
AIOps — не только про ресурсы. ИИ уже дотянулся до сетей и хранилищ. Применение AIOps позволит оптимизировать процессы конфигурирования систем хранения и другие рутинные задачи. Вопросы емкости можно будет решать автоматизировано с помощью аналитики данных, прогнозирования и последующей автоматической регулировкой.
4. Обнаружение инцидентов в режиме реального времени
Обнаружение различного рода аномалий — наиболее популярная задача, для решения которой применяется AIOps. С помощью машинного обучения и обработки статистических данных умные алгоритмы могут еще на начальном этапе обнаружить отклонения от нормы, причину проблемы и предотвратить сбой еще до того, как он существенно повлияет на производительность инфраструктуры.
5. Обнаружение и анализ угроз
AIOps, возможно, станет ключевой технологией в повышении уровня безопасности IT. Данные из внутренних источников (журналы событий приложений, логи DNS-серверов и др.) могут быть объединены с такими внешними источниками аналитики угроз, как списки вредоносных IP и доменов, для глубокого анализа и предотвращения угроз безопасности. Умные алгоритмы также можно будет применить для выявления несанкционированных действий в IT-инфраструктуре.
Безусловно, AIOps качественно изменит подход к управлению IT. Но сможет ли он заменить квалифицированных специалистов? Скорее всего, нет. Однако конвергенция искусственного интеллекта и человеческих «мощностей» может стать революцией в IT. 📈