Неизбежные изменения требуют от организаций гибкости начиная с ИТ и операций и заканчивая самим бизнесом. Директор по трансформации управляемых сервисов Capgemini Americas Прасанна Велаюдхам рассказывает на портале InformationWeek о роли AIOps как основополагающего элемента становления композитного предприятия, а также трех компонентах, которые придают ему действенность.
При создании конструкций из игрушечных кирпичиков и блоков можно воспользоваться множеством комбинаций. Всего два блока позволяют создать более двух десятков комбинаций, а если прибавить к ним еще четыре — то более 900. Эта аналогия с игрушками также применима к концепции «композитного предприятия», когда компания структурируется с учетом того, что в центре внимания находится пользователь, и при этом обладает гибкостью и универсальностью для внесения изменений по мере необходимости.
Под композитностью предприятия Gartner подразумевает «создание организации из взаимозаменяемых строительных блоков». Монолитные и негибкие предприятия можно провести только через несколько определенных сценариев будущего состояния, тогда как композитные возможности — модульность, автономность, оркестровка и автоматическое обнаружение — позволяют организациям быть достаточно устойчивыми, чтобы ориентироваться в условиях непредсказуемости и кардинальных изменений будущего.
Поскольку организации становятся все более цифровыми, границы между ИТ- и бизнес-операциями стираются все больше. Именно здесь в игру вступает AIOps, делая ИТ-операции более автономными и хорошо организованными в рамках предприятия. У каждого предприятия есть данные, а данные — это то, чем «питается» AIOps, чтобы осмыслить и использовать их для повышения устойчивости, адаптивности и гибкости операций. Если AIOps обеспечивает непрерывную наблюдаемость производительности цифровых операций в режиме реального времени, то микросервисы и облачные вычисления создают дополнительные преимущества для обеспечения композитности.
Реализация роли AIOps как основополагающего элемента становления композитного предприятия предполагает следующее:
1. Сбор и анализ данных
AIOps можно разделить на два фундаментальных блока: сбор данных и анализ данных. Для сбора данных требуются микросервисы и API, которые позволяют облегчить прием и интеграцию данных от тысяч устройств, сотен приложений и узлов инфраструктуры. Благодаря возможностям API, AIOps становится настоящей модульной архитектурой типа «подключил и работай» (plug-and-play) для ИТ-операций. Анализ данных носит массовый алгоритмический характер и привносит дополнительную композитность в операционную деятельность. Машинное обучение (МО) и алгоритмы искусственного интеллекта (ИИ), используемые в AIOps, могут быть разработаны на основе необработанных данных или метаданных, чтобы извлечь из цифр контекст.
2. Мониторинг как код
Благодаря подходу «мониторинг как код» (monitoring as a code) AIOps разрушает традиционный барьер между ITOps и DevOps и расширяет возможности взаимодействия вплоть до владельцев продуктов и бизнеса. Специалисты, которые отвечают за надежность, масштабируемость и бесперебойную работу ИТ-систем, сотрудничают с командами DevOps для внедрения мониторинга на этапах проектирования и разработки. Это позволяет охватить мониторинг и наблюдаемость наряду с непрерывной интеграцией и непрерывным развертыванием в жизненном цикле DevOps. С помощью AIOps предприятия могут в режиме реального времени предоставлять информацию о производительности своих приложений и о том, как она влияет на качество обслуживания клиентов.
3. Оркестровка
Важнейшей частью композитного предприятия является бесшовная оркестровка обмена данными и информацией, потоков процессов и квалифицированной команды. AIOps продемонстрировал многообещающие истории объединения ITOps, AppOps, SecOps, DevOps и BizOps. AIOps собирает данные, создает контекст из объединенных данных и предоставляет действенные инсайты различным персонам в цепочке создания ценности. Ранее, до наступления цифровой эры больших данных, это было невозможно. Операции нового поколения также требуют беспрепятственного взаимодействия между автоматикой и людьми с обратной связью в режиме реального времени.
Автоматизированные системы на основе ИИ и МО будут постоянно учиться на основе учебных данных под руководством специалистов, которые работают в этих областях годами и накопили значительные знания. Это позволяет выполнять интеллектуальные операции, оптимально используя ресурсы по мере необходимости. Часть работы может быть автоматизирована, но для всего, что носит стратегический и проактивный характер, очень важно, чтобы члены команды были готовы к эффективной работе.
Руководители организаций, стремящихся создать композитный бизнес, могут начать с изучения тех его частей, где имеется большой объем данных. Активизация AIOps существенно повышает вероятность превращения, с помощью автономных операций, предприятия в устойчивую организацию, готовую к непредсказуемому будущему. Недавнее исследование Transposit показало, что 68% ИТ-руководителей столкнулись с увеличением затрат из-за простоя систем, что делает необходимость в автономных операциях более важной, чем когда-либо, — чтобы уменьшить влияние будущих неизвестных факторов.
