Che cos'è l'AIOps
Sommario
Definizione di AIOps
AIOps sta per 'intelligenza artificiale per le operazioni IT'. Si riferisce a piattaforme che sfruttano il machine learning (ML) e l'analisi per automatizzare le operazioni IT. AIOps sfrutta i big data delle appliance operative e ha la capacità unica di rilevare e rispondere ai problemi in modo istantaneo. Sfruttando la potenza del ML, AIOps elabora strategie utilizzando le varie forme di dati che compone per produrre intuizioni automatizzate che lavora per perfezionare e iterare continuamente. L'AIOps cerca di affrontare un panorama IT in rapida evoluzione utilizzando la convenienza dell'apprendimento automatico, dell'automazione e dei big data. Il video offre una breve panoramica su cos'è e come funziona AIOps.
I prodotti AIOps hanno un approccio standardizzato alle funzionalità. La prima fase del processo prevede l'estrazione dei dati. Gli strumenti devono raccogliere i dati provenienti da vari sistemi e poi raggrupparli in modo appropriato per rendere più efficiente la fase successiva del processo. Poi, viene condotta un'analisi approfondita dei dati aggregati. Utilizzando gli algoritmi di ML, questi strumenti rilevano i modelli e le relazioni tra i dati, identificando i problemi alla radice e i punti focali all'interno di un sistema. Nella fase successiva, AIOps cerca di applicare le sue "capacità di pensiero critico" per reagire ai risultati dell'analisi precedente. Ciò comporta la distribuzione di un'ottimizzazione automatizzata delle operazioni IT, utilizzando anche i modelli rilevati per imparare e avvicinarsi ai potenziali punti critici. Questa tecnologia è generalmente abbinata alla capacità di fornire rapporti analitici completi che aiutano le persone a prendere decisioni più intelligenti, basate sui dati.
Strumenti AIOps
Gli strumenti devono avere determinate competenze operative per essere soluzioni AIOps. In primo luogo, devono essere in grado di normalizzare i dati provenienti da fonti, applicazioni e infrastrutture diverse, in modo da poter eseguire un'analisi accurata. Poi, gli strumenti devono essere in grado di comprendere i flussi logici che collegano i diversi asset IT all'interno di un'organizzazione. Trovare associazioni e unire gli eventi è altrettanto importante perché riduce la necessità di interferenza umana, come è nella natura dell' intelligenza artificiale (AI). La funzionalità principale delle piattaforme AIOps consiste nell'utilizzare la telemetria - i dati raccolti da punti remoti e indirizzati a un sistema IT per l'analisi - per prevedere, prevenire o rilevare i problemi, e poi utilizzare l'apprendimento automatico per adattare e perfezionare il processo.
Figura 1: Correlazione e analisi degli eventi AIOps
Perché AIOps?
AIOps fornisce un'analisi e un rilevamento in tempo reale dei problemi IT, ottimizzando il suo approccio grazie all'apprendimento automatico. Con la crescente adozione del cloud, l'AIOps diventerà sempre più necessaria per ottimizzare le operazioni IT. Il valore delle piattaforme AIOps risiede nel suo scopo principale di riconoscere i modelli, imparare e poi migliorare l'approccio al rilevamento dei problemi IT, il tutto attraverso l'uso di framework di apprendimento automatico che non richiedono l'intervento umano. Tuttavia, AIOps non si ferma solo agli avvisi, ma si occupa anche di intervenire sui problemi dell'infrastruttura che rileva.
Uno degli allineamenti più forti di AIOps è il crescente impegno per migliorare la sicurezza del cloud. Grazie all'integrazione con le fonti di dati di intelligence sulle minacce, AIOps ha la capacità di prevedere e persino evitare gli attacchi ai framework cloud. Le AIOp possono anche svolgere un ruolo importante nell'automazione della gestione degli eventi di sicurezza, che è il processo di identificazione e compilazione degli eventi di sicurezza in un ambiente IT. Grazie ai vantaggi del ML, le AIOp possono evolvere il processo di gestione degli eventi, in modo da riformare gli approcci di osservazione e di allerta. Anche il rilevamento delle frodi è certamente un caso d'uso per gli AIOp, poiché tradizionalmente richiede il noioso processo di vagliare i dati e di utilizzare l'analisi predittiva per formare un corretto rilevamento delle frodi. L'automatizzazione dei numerosi input e fonti di dati richiesti in questo processo farebbe risparmiare tempo e costi a un'organizzazione. In uno dei casi d'uso più semplici dell'automazione, AIOps può monitorare e "taggare" i dati in base a una serie specifica di regole e categorie definite per essi.
Questa demo approfondisce il funzionamento di AIOps e può fornire casi d'uso di AIOps e formazione per coloro che sono pronti all'implementazione.
Vantaggi di AIOps
Tra i numerosi vantaggi offerti da AIOps, forse il più evidente è l'aggregazione di diverse funzionalità di strumenti di monitoraggio in un unico luogo. Man mano che il panorama del monitoraggio diventa più complesso, una delle sfide più grandi è stata quella di dover cercare tra cinque-dieci strumenti di monitoraggio solo per identificare le cause principali. AIOps fornisce una piattaforma unica in cui tutti i dati tra fonti eterogenee vengono normalizzati e correlati in modo da rendere più logica la visualizzazione di tutto in un unico cruscotto.
Una delle maggiori preoccupazioni è il numero crescente di avvisi tra gli strumenti di monitoraggio e come gestirli. È qui che entra in gioco AIOps. Avere uno strumento guidato da algoritmi di ML che si adatta continuamente e costruisce sulla sua conoscenza è utile per organizzare questi avvisi e far risparmiare alle organizzazioni il tempo e il capitale umano necessari per farlo in modo efficace. AIOps aiuta a ridurre i tempi di inattività, identificando e dando priorità ai problemi e agli avvisi.
L'AIOps ha anche una capacità specifica che gli esseri umani non hanno: l'analisi predittiva. Come già detto, una delle fasi iniziali del processo AIOps è la compilazione e l'analisi dei dati. Questa tecnologia è in grado di prendere decisioni informate e automatizzate utilizzando i dati che le vengono presentati. Facendo un ulteriore passo avanti, AIOps è in grado di prevedere i problemi futuri e di correggerli prima che abbiano un impatto negativo sulle prestazioni.
Nel complesso, questi vantaggi e casi d'uso giustificano l'ampia adozione di AIOps per migliorare l'efficienza operativa dell'IT.
Soluzioni AIOps
SD-WAN e AIOps
SD-WAN, o rete Wide Area Network definita dal software, ha portato molto in tavola negli ultimi anni, aggiungendo agilità, resilienza e costi inferiori all'architettura WAN. L'adozione di questo prezioso meccanismo è stata ulteriormente accelerata dalla pandemia COVID-19, in quanto la connettività di rete è diventata una priorità assoluta per le aziende. Sebbene questo abbia ridotto la necessità di una costosa manodopera IT nel processo di distribuzione, rimane il problema di rilevare e risolvere le interruzioni WAN. È qui che l'AIOps trae vantaggio nel panorama SD-WAN. La correlazione automatizzata degli eventi integrata con SD-WAN aiuterà a individuare i problemi della rete in un ambiente che, per natura, tende a nascondere le interruzioni grazie all'elevata resilienza. I sistemi che sfruttano l'intelligenza artificiale possono gestire grandi volumi di dati e identificare le bandiere rosse più intricate attraverso l'analisi predittiva. L'AIOps è sicuramente il mezzo per espandere la gamma delle capacità e dell'efficacia della SD-WAN.
Palo Alto Networks ha fatto passi da gigante con l'AIOps attraverso Prisma SD-WAN . Tradizionalmente, le SD-WAN tradizionali si concentrano sull'abbandono di Multiprotocol Label Switching (MPLS) per ridurre i costi, ma Palo Alto Networks crede in una soluzione di prossima generazione che offra automazione, costi totali di proprietà più bassi, maggiori prestazioni delle applicazioni e un ricco set di servizi di sicurezza e di rete dal cloud. I nuovi e potenti miglioramenti AIOps recentemente rilasciati per Prisma SD-WAN includono la correlazione e l'analisi degli eventi, le visualizzazioni migliorate del dashboard e l'esportazione della telemetria verso collettori di terze parti. Con le organizzazioni in scala a un ritmo spietato, la semplicità e l'automazione delle operazioni di rete non sono mai state così importanti.
Gartner ha una Guida di mercato per le piattaforme AIOps che valuta i fornitori e fornisce approfondimenti ai leader su come le tecnologie guidate dall'AI con ML e analisi predittiva possono beneficiare delle operazioni IT di un'organizzazione e, di conseguenza, risparmiare sui costi. Gartner fornisce anche le tendenze e i risultati chiave, dato che la crescita delle piattaforme AIOps continua ad aumentare. Prisma SD-WAN dispone di funzionalità AIOps che aiutano a ridurre e automatizzare le noiose operazioni di rete. Prisma SD-WAN è stata recentemente classificata come Leader nel rapporto 2021 Gartner Magic Quadrant for WAN Edge Infrastructure.
Scopra come semplificare le operazioni di rete con Prisma SD-WAN.
FAQ di AIOps
L'AIOps, o Intelligenza Artificiale per le Operazioni IT, si distingue dalla gestione tradizionale delle operazioni IT per l'utilizzo dell'AI e dell'apprendimento automatico per analizzare grandi quantità di dati in tempo reale. Mentre le operazioni IT tradizionali si affidano spesso a processi manuali e ad approcci reattivi, AIOps fornisce intuizioni predittive, automatizza le attività di routine e consente di risolvere i problemi in modo proattivo, con il risultato di un rilevamento più rapido dei problemi e di una maggiore efficienza complessiva.
I componenti chiave di una piattaforma AIOps includono l'ingestione dei dati da varie fonti (log, metriche, eventi), l'elaborazione dei dati in tempo reale, gli algoritmi di apprendimento automatico per il riconoscimento dei modelli e il rilevamento delle anomalie, i motori di correlazione per collegare gli eventi correlati, gli strumenti di automazione per la correzione e i cruscotti per la visualizzazione e la creazione di report. Questi componenti consentono il monitoraggio continuo, l'analisi predittiva e la risposta automatica agli incidenti.
Sì, l'AIOps può contribuire a ridurre i costi IT automatizzando le attività di routine, riducendo la necessità di interventi manuali e minimizzando i tempi di inattività grazie all'analisi predittiva. Identificando e risolvendo i problemi prima che abbiano un impatto sull'azienda, l'AIOps riduce al minimo il tempo e le risorse impiegate nella gestione degli incidenti, ottimizza le operazioni IT e può portare ad un uso più efficiente dell'infrastruttura, riducendo in ultima analisi i costi operativi complessivi.
AIOps migliora la collaborazione tra l'IT e le altre unità aziendali, fornendo una piattaforma unificata che offre approfondimenti e visibilità in tempo reale sulle operazioni IT. Con AIOps, gli stakeholder possono accedere a dati rilevanti, capire come le prestazioni IT impattano sui risultati aziendali e collaborare in modo più efficace alla risoluzione dei problemi e ai processi decisionali. Questa trasparenza favorisce un migliore allineamento tra gli obiettivi IT e aziendali.
I settori che beneficiano maggiormente dell'adozione dell'AIOps sono la finanza, la sanità, le telecomunicazioni, la vendita al dettaglio e la produzione. Questi settori hanno in genere a che fare con grandi volumi di dati, infrastrutture IT complesse e la necessità di alta disponibilità e prestazioni. L'AIOps aiuta questi settori migliorando i tempi di rilevamento e risoluzione degli incidenti, garantendo la conformità alle normative, migliorando l'esperienza dei clienti e supportando le iniziative di trasformazione digitale.
