Портал eWeek приводит основные тенденции в области AIOps, которые определяют будущее цифровой трансформации на предприятии.
С тех пор как Gartner ввела этот термин в 2017 г., сочетание ПО с искусственным интеллектом и ИТ-операций, известное как AIOps, приобрело большое значение. AIOps обрел успех благодаря проблемам, созданным быстро растущим объемом данных в технологической инфраструктуре. В условиях, когда организации генерируют слишком много пользовательских данных, чтобы традиционные ИТ-команды могли их контролировать, AIOps помогает оптимизировать их работу.
Поскольку предприятия продолжают внедрять цифровую трансформацию во всех своих операциях, ИТ-команды и предприятия должны быть в курсе тенденций AIOps и того, как эта новая технология реформирует корпоративные ИТ.
Хотя AIOps развивается, это все еще относительно новая для организаций тема. Для более широкого понимания ценности AIOps важно выделить некоторые ключевые тенденции.
Рост применения AIOps на предприятиях
Нет сомнений в том, что предприятия увязывают свои стратегии цифровой трансформации с технологиями ИИ. И AIOps видится ее неотъемлемой частью. Согласно отчету PWC «AI Predictions 2021», более 50% американских предприятий либо полностью внедрили, либо начали внедрять ИИ в свои рабочие процессы.
ИТ-руководители находятся в авангарде этой трансформации. Они разрабатывают стратегии использования машинного обучения в различных аспектах деятельности своих предприятий, включая продажи, маркетинг и безопасность. Кроме того, деятельность предприятий в целом становится слишком сложной и быстро меняющейся, чтобы в ней по-прежнему использовались традиционные методы. Это является основной движущей силой многих цифровых преобразований и будет способствовать быстрому росту применения платформ AIOps.
AIOps и удаленная работа
Поскольку из-за пандемии приоритеты применения ИИ сместились от финансового анализа и понимания потребителей к оптимизации затрат и работе с клиентами, AIOps обрел новую опору.
Удаленная и гибридная работа постоянно демонстрирует потенциал AIOps. Согласно отчету Transposit «State of DevOps Automation», более 90% профессионалов в области ИТ, DevOps и SRE в США сообщили об увеличении числа инцидентов, связанных с обслуживанием. Еще больший процент утверждает, что при удаленной работе на устранение инцидентов уходит больше времени. Ожидается, что для решения этих новых проблем руководители предприятий обратятся к AIOps.
AIOps может преобразовать предприятия, которые полагаются на удаленную работу, с помощью ряда практических преимуществ:
- видимость. Одной из ключевых проблем, с которой столкнулись многие предприятия во время перехода на работу из дома, была потеря видимости в масштабах всей компании. Руководители предприятий лишились прежней возможности управлять работой. AIOps может быть использован для улучшения и даже начала новой эры такой видимости;
- служба ИТ-поддержки. AIOps может стать механизмом для изменения того, как сотрудники обращаются за ИТ-помощью для своей работы. Если у них возникают проблемы с входом в систему или другие офисные задачи, AIOps может быть использован для автоматизации ответов и устранения проблемы. Если проблемы слишком сложны для автоматизации, платформы AIOps могут предупредить ИТ-команду. Это обеспечивает быстрое реагирование службы ИТ-операций на возникающие проблемы, повышая эффективность бизнеса в целом;
- ошибки приложений. Поскольку AIOps использует МО и ИИ для выявления и изучения проблем, ИТ-командам не приходится иметь дело с повторяющимся реагированием на ошибки приложений. Вместо этого проблемы могут быть диагностированы, иногда даже заранее, чтобы обеспечить устранение ошибок.
Интеграция DevOps и AIOps
DevOps — это термин, используемый для определения типа гибких отношений между ИТ-отделом и отделом разработки. Раньше эти группы полагались на более «независимые» подходы, но DevOps привел к культуре сотрудничества между ними, что повысило производительность.
Вопрос о том, как DevOps и ITOps будут работать вместе, становится все более актуальным. Ожидается, что AIOps станет ключевым игроком в этом вопросе. AIOps может помочь оптимизировать гибкие этапы DevOps, в частности, путем оказания помощи в мониторинге, тестировании и безопасности. На самом деле, использование AIOps для объединения DevOps и ITOps, скорее всего, станет неотъемлемой частью любой стратегии AIOps.
Хотя DevOps способствовал созданию более эффективной рабочей среды для многих компаний, команды начинают не поспевать за расширением технических и проектных отделов. Скорость изменений и рост компаний оказываются слишком сложными для команд DevOps, чтобы те могли соответствовать им. Интеграция AIOps в цикл DevOps может помочь в решении этой проблемы.
Наблюдаемость
Как уже говорилось ранее, AIOps может помочь ИТ- и DevOps-командам эффективно отслеживать и выявлять проблемы. Благодаря этому AIOps может принести новую эру более быстрых и эффективных архитектур. Все начинается с того, что AIOps помогает обеспечить наблюдаемость.
Наблюдаемость — это возможность обзора необработанных данных, таких как метрики, трассировки, события и журналы, и немедленного их анализа. Это метод, с помощью которого ИТ- и DevOps-команды выявляют, оценивают и решают проблемы «сверху вниз». Когда речь идет о наблюдаемости, AIOps помогает как в масштабировании, так и в скорости. Это связано с тем, что он оптимизирует процесс обработки необработанных данных и обеспечивает ИТ- и DevOps-командам больший обзор и понимание своих систем.
В настоящее время большинство инструментов AIOps могут одновременно обрабатывать только отдельные типы данных. Однако эти возможности будут расширяться. Фактически, инструменты AIOps потенциально смогут использовать МО для обзора необработанных данных и анализа их взаимосвязей и взаимодействия друг с другом.
Гиперавтоматизация
По мере того как AIOps принимается различными отраслевыми вертикалями, то же происходит и с идеей гиперавтоматизации — практики интеграции автоматизации во все возможные аспекты бизнес-операций. Это ведущая тенденция 2021 г.
В некотором смысле, AIOps — это один из основных способов гиперавтоматизации ИТ-операций. Решения AIOps централизуют данные и используют алгоритмы для агрегирования и корреляции предупреждений, как уже упоминалось ранее. Подобная автоматизация основана на идее, что ИИ — это не замена, а помощник для сотрудников и предприятий.
Гиперавтоматизация и AIOps продолжают расти, и ведущие аналитики ожидают, что к 2024 г. эти технологии позволят организациям обеспечить сокращение операционных расходов аж на 30%. По мере распространения гиперавтоматизации следует ожидать соответствующего роста числа решений Low-code на рынке. Эти решения строятся на том, чтобы автоматизация не только легко создавалась, но и масштабировалась.
Кибербезопасность
Возможно, наиболее быстрое внедрение AIOps происходит в сфере кибербезопасности. Опрос, проведенный IBM в 2020 г. среди более чем 4000 компаний США, ЕС и Китая, показал, что кибербезопасность является основной областью применения ИИ.
Это направление активно развивается. Такие компании, как CrowdStrike, Cylance и FireEye, используют МО и ИИ для обнаружения вредоносного ПО и предотвращения кибератак. Многие эксперты рассматривают AIOps как следующий рубеж в кибербезопасности. Крупные игроки, такие как Siemens, уже используют эту технологию для обеспечения своей кибербезопасности.
ИИ-решения для кибербезопасности могут применяться для заблаговременного обнаружения вредоносных программ и потенциальных атак. Эти решения учатся на примере поведения людей и предыдущих нарушений, чтобы предотвратить любые последующие атаки. И опять же, эта тенденция позволит прежде всего обеспечить масштабирование бизнеса. Как ожидается, что в ближайшие несколько лет AIOps будет активно использоваться для обеспечения кибербезопасности, особенно после широкого внедрения новых технологий, таких как метавселенная и криптовалюты, которые вызывают новые вопросы безопасности.
Рост рынка и решений AIOps
Наконец, ожидается параллельный рост как возможностей платформ AIOps, так и самих игроков. Следующим рубежом для решений AIOps, скорее всего, станет их способность анализировать и извлекать информацию из нескольких типов данных одновременно. На данный момент большинство решений могут одновременно обрабатывать только один тип данных.
По мере технологического развития этих решений будет развиваться и рынок. По данным Mordor Intelligence, ожидается, что рынок AIOps вырастет с 13,51 млрд. долл. в 2020 г. до более чем 40 млрд. долл. в
