Làm cách nào để phát triển AI trong nền tảng AIOPs

08:54 AM 18/06/2019 In bài viết

Các chiến lược quản lý hiệu suất được sử dụng xưa nay đã đạt ở mức cao nhất, và các hệ thống CNTT vẫn phải nối lại với nhau và thường xuất hiện sự không tương thích trong vô số công cụ giám sát và bảng điều khiển.

Các công cụ này thu thập nhiều dữ liệu và đưa ra cảnh báo khi có vấn đề phát sinh, nhưng cung cấp rất ít giải pháp để giải quyết vấn đề đó. Chúng đang phát ra hàng ngàn cảnh báo mỗi ngày, tạo ra một cơn bão dữ liệu làm cho các vấn đề dễ bị bỏ sót hoặc trở nên tồi tệ hơn khi hệ thống CNTT hoạt động để xác định đó là vấn đề khẩn cấp, trùng lặp và là báo động sai. Điều này thậm chí sẽ xảy ra trước khi các công cụ nhận nhiệm vụ tìm hiểu và giải quyết các vấn đề tiềm ẩn.

Luôn hiện hữu hi vọng

Trong hai năm qua, các nhóm CNTT đã xác định được hy vọng mới, các công cụ AIOps. Loại giải pháp mới này sử dụng trí thông minh nhân tạo để phân tích và phân loại dữ liệu giám sát nhanh hơn con người, giúp người sử dụng CNTT hiểu được hàng loạt cảnh báo vô tận bằng cách loại bỏ các thông báo sai và xác định vấn đề nào cần được ưu tiên.

Theo Gartner, “nền tảng AIOps là các hệ thống phần mềm có khả năng kết hợp Big Data và AI/Machine Learning để tăng cường và thay thế các quy trình của bộ phận IT”. Nền tảng AIOps giúp doanh nghiệp đối phó với nhu cầu và giám sát hiệu suất, đối chiếu và phân tích sự kiện, quản lý và tự động hóa các dịch vụ IT. AIOps giúp giảm khối lượng công việc cho nhân viên IT khi làm việc với một lượng dữ liệu lớn được tạo ra bởi cơ sở hạ tầng, phần cứng và phần mềm. Các thuật toán của nền tảng AIOps cho phép thu nhận dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, lưu trữ dữ liệu, cung cấp quyền truy cập vào dữ liệu và cho phép phân tích dữ liệu ngay tại điểm nhập và lưu trữ.

Sau đó, dữ liệu đã được phân tích giúp người dùng khám phá các hình mẫu của các tập dữ liệu đó. Nó không còn đơn giản là thu thập dữ liệu để phân tích một cách thủ công nữa, hệ thống giờ đây có khả năng trích xuất thông tin từ lượng dữ liệu lớn mà không cần sự can thiệp của con người. Nền tảng này có thể dự đoán các sự cố có thể xảy ra, đồng thời hỗ trợ truy ngược thời gian để xác định các nguyên nhân gốc tạo nên các hành vi hiện tại của hệ thống.

Thị trường nền tảng AIOps toàn cầu dự kiến sẽ tăng từ 2,5 tỷ đô la vào năm 2018 lên 11 tỷ đô la vào năm 2023. Gartner dự đoán rằng 25% doanh nghiệp sẽ có nền tảng AIOps hỗ trợ hai hoặc nhiều hoạt động CNTT lớn vào cuối năm nay. Điều này chứng tỏ rằng các khả năng của công nghệ AIOps có một sự hấp dẫn đáng kể. Tuy nhiên, AIOps không phải là viên đạn bạc, và có nguy cơ các doanh nghiệp sẽ không nhận ra tiềm năng của nó nếu nó chỉ đơn giản là một bánh răng khác trong hệ thống cùng với các công cụ giám sát mà các doanh nghiệp dựa vào.

Một phần của giải pháp rộng hơn

Việc quan trọng là AIOps phải có cái nhìn toàn diện về ngành CNTT để có thể thu thập bất kỳ dữ liệu nào và đưa ra cảnh báo bằng cách sử dụng các số liệu hiệu suất từ ​​toàn bộ hệ thống CNTT. Vì thế, việc tích hợp với các khả năng giám sát khác là chìa khóa để áp dụng AIOps và đảm bảo không có lỗ hổng trong tầm nhìn và các vấn đề có thể được hiểu và giải quyết nhanh hơn.

Mặc dù người làm CNTT gần như chắc chắn sẽ thấy giảm sự cảnh báo khi thực hiện phương pháp tiếp cận trực tiếp với AIOps, các công cụ khác vẫn sẽ được yêu cầu để đi sâu và xác định giải pháp cho một vấn đề, cần thời gian và làm thủ công. Để AIOps thực sự thực hiện đúng lời hứa của mình và làm cho cuộc sống dễ dàng hơn cho người làm công nghệ, nó cần phải là một phần của cách tiếp cận toàn diện để quản lý hiệu suất.

Thực hiện phương pháp tích hợp này sẽ cho phép người làm công nghệ không chỉ tự động tìm và xử lý các vấn đề mà còn tạo ra phần mềm thông minh thực sự có thể đưa ra giải pháp cho những vấn đề trong thời gian thực.

Tương lai của tự động hóa

Tiềm năng để đơn giản hóa các hoạt động CNTT và cung cấp cách tổ chức hiệu quả hơn là mục tiêu cuối cùng của AIOps. Khi được thực hiện một cách chính xác, phần mềm thông minh được kích hoạt bởi AIOps có thể được sử dụng để mang lại hiệu quả thực sự thông qua quy trình kinh doanh tự động, tự  khắc phục và tự phục hồi.

Cuối cùng, điều này có thể cho phép chuyển đổi sang các hoạt động đám mây tự động, trong đó hệ sinh thái đám mây có thể tự động thích ứng trong thời gian thực để tối ưu hóa hiệu suất cho người dùng cuối mà không cần sự can thiệp của con người. Do đó, các vấn đề có thể được giải quyết trước khi người dùng nhận ra rằng đã từng có trục trặc.

Tự động hóa dựa trên AI sẽ thúc đẩy làn sóng số hóa tiếp theo và thực sự biến đổi của hệ thống CNTT. Tuy nhiên, sẽ không thể đạt được thành tựu này nếu không kết hợp các công nghệ giám sát và giải pháp AIOps thành con quái vật Frankenstein trong CNTT. Các công ty cần một cách tiếp cận mới, toàn diện để quản lý hiệu suất bao gồm các hiểu biết về ứng dụng và khả năng hiển thị cơ sở hạ tầng đám mây với quản lý trải nghiệm kỹ thuật số và khả năng AIOps.

Thực hiện phương pháp này sẽ giúp đưa ra lời hứa thực sự về AIOps, cung cấp cho hệ thống CNTT các giải pháp thay vì chỉ cung cấp dữ liệu. Do đó, người sử dụng CNTT sẽ được giải phóng để đầu tư nhiều thời gian hơn vào các dự án đổi mới giúp doanh nghiệp trở nên khác biệt với các đối thủ cạnh tranh, thay vì tập trung vào việc duy trì tình hình hiện tại.

Anh Học