Apa itu AIOps?

Ketika organisasi Anda memodernisasi layanan operasional dan infrastruktur IT, Anda akan mendapatkan keuntungan ketika Anda menyerap, menganalisis, dan menerapkan volume data yang kian membesar. Selanjutnya, kami berbagi beberapa keuntungan bisnis utama dari penggunaan platform AIOps. 

Mengurangi biaya operasional

AIOps memungkinkan organisasi Anda memperoleh wawasan yang dapat ditindaklanjuti dari big data sekaligus mempertahankan tim ahli data dalam jumlah kecil. Dilengkapi dengan solusi AIOps, ahli data menambah tim IT untuk menyelesaikan masalah operasional dengan presisi dan menghindari kesalahan yang mahal.

Selain itu, AIOps memungkinkan tim operasi IT untuk menghabiskan lebih banyak waktu pada tugas-tugas penting daripada yang umum dan berulang. Hal ini membantu organisasi Anda mengelola biaya di tengah infrastruktur IT yang makin kompleks sambil memenuhi permintaan pelanggan. 

Mengurangi waktu mitigasi masalah

AIOps menyediakan kemampuan korelasi peristiwa. AIOps menganalisis data waktu nyata dan menentukan pola yang mungkin menunjuk ke anomali sistem. Dengan analitik lanjutan, tim operasi Anda dapat melakukan analisis akar penyebab yang efisien dan segera menyelesaikan masalah sistem dengan segera. Hal ini memaksimalkan ketersediaan layanan.

Sementara itu, algoritma ML memisahkan noise dari sumber data. Jadi, rekayasawan IT Anda dapat fokus pada peristiwa penting. 

Mengaktifkan manajemen layanan prediktif

Dengan AIOps, organisasi Anda dapat mengantisipasi dan memitigasi masalah pada masa mendatang dengan menganalisis data historis menggunakan teknologi ML. Model ML menganalisis volume data yang besar dan mendeteksi pola yang luput dari penilaian manusia. Alih-alih bereaksi terhadap masalah, tim Anda bisa menggunakan analitik prediktif dan pemrosesan data waktu nyata untuk mengurangi gangguan pada layanan penting.  

Menyederhanakan operasi IT

Dalam pengaturan konvensional, departemen IT harus bekerja dengan sumber data yang berbeda. Hal ini memperlambat proses operasi bisnis dan mungkin membuat organisasi mengalami kesalahan manusia.

AIOps menyediakan kerangka kerja umum untuk mengumpulkan informasi dari berbagai sumber data. Dengan AIOps, tim IT Anda dapat berkolaborasi dan mengoordinasikan alur kerja tanpa campur tangan manusia, yang meningkatkan produktivitas. 

Meningkatkan pengalaman pelanggan

Alat AIOps dapat menganalisis sejumlah besar informasi dari obrolan, email, dan saluran lainnya. Beberapa perusahaan menggunakan platform AIOps untuk menganalisis perilaku pelanggan dan meningkatkan pemberian layanan.

AIOps juga mencegah gangguan layanan yang merugikan pelanggan. Organisasi Anda dapat memberikan pengalaman pelanggan digital yang optimal dengan memastikan ketersediaan layanan dan kebijakan manajemen insiden yang efektif.

Mendukung migrasi cloud

AIOps menyediakan pendekatan terpadu untuk mengelola infrastruktur cloud publik, privat, atau hibrida. Organisasi Anda dapat memigrasikan beban kerja dari pengaturan tradisional ke infrastruktur cloud tanpa perlu mengkhawatirkan pergerakan data yang kompleks di jaringan. AIOps meningkatkan observabilitas sehingga tim IT Anda dapat mengelola data dengan lancar di berbagai penyimpanan, jaringan, dan aplikasi.

Dengan AIOps, organisasi Anda mengambil pendekatan yang lebih proaktif untuk menyelesaikan masalah operasional IT. Alih-alih mengandalkan peringatan sistem berurutan, tim IT Anda menggunakan machine learning dan analitik big data. Hal ini memecah silo data, meningkatkan kesadaran situasional, dan mengotomatiskan respons yang dipersonalisasi terhadap insiden. Dengan AIOps, organisasi Anda lebih mampu menegakkan kebijakan IT untuk mendukung keputusan bisnis.

Selanjutnya, kami membahas fase AIOps yang saling berhubungan. 

Amati

Fase amati mengacu pada pengumpulan data cerdas dari lingkungan IT Anda. AIOps meningkatkan observabilitas di antara perangkat dan sumber data yang berbeda di seluruh jaringan organisasi Anda.

Dengan melakukan deployment analitik big data dan teknologi ML, Anda dapat menyerap, mengumpulkan, dan menganalisis sejumlah besar informasi secara waktu nyata. Tim operasi IT dapat mengidentifikasi pola dan mengorelasikan peristiwa dalam log dan data performa. Misalnya, bisnis menggunakan alat AI untuk melacak jalur permintaan dalam interaksi API. 

Libatkan

Fase libatkan mencakup penggunaan ahli manusia untuk menyelesaikan masalah. Tim operasi mengurangi ketergantungan mereka pada metrik dan peringatan IT konvensional. Mereka menggunakan analitik AIOps untuk mengoordinasikan beban kerja IT di lingkungan multicloud. Tim IT dan operasional berbagi informasi dengan dasbor umum untuk menyederhanakan upaya dalam diagnosis dan penilaian.

Sistem ini juga memunculkan peringatan yang dipersonalisasi dan waktu nyata ke tim yang sesuai. Sistem melakukan ini baik secara preventif maupun dalam kasus insiden.

Act

Fase tindakan mengacu pada cara teknologi AIOps mengambil tindakan untuk meningkatkan dan memelihara infrastruktur IT. Tujuan akhir dari AIOps adalah untuk mengotomatiskan proses operasional dan memfokuskan kembali sumber daya tim pada tugas-tugas penting.

Tim IT dapat membuat respons otomatis berdasarkan analitik yang dihasilkan algoritma ML. Mereka dapat melakukan deployment sistem yang lebih cerdas yang belajar dari kejadian-kejadian sebelumnya dan mencegah masalah serupa dengan skrip otomatis. Misalnya, developer Anda dapat menggunakan AI untuk memeriksa kode secara otomatis dan mengonfirmasi penyelesaian masalah sebelum mereka merilis pembaruan perangkat lunak kepada pelanggan yang terkena dampak. 

AIOps adalah konsep yang relatif baru yang mempromosikan penggunaan machine learning dan pemrosesan big data untuk meningkatkan operasi IT. Inilah cara membandingkannya dengan beberapa istilah terkait. 

AIOps vs. DevOps

DevOps adalah praktik perangkat lunak yang menjembatani kesenjangan antara pengembangan dan alur kerja dukungan. DevOps membantu organisasi menerapkan perubahan dan dengan cepat mengatasi kekhawatiran pengguna dengan berbagi informasi antara perangkat lunak dan tim operasi.

Di sisi lain, AIOps adalah pendekatan untuk menggunakan teknologi AI untuk mendukung proses IT yang ada. Tim DevOps menggunakan alat AIOps untuk menilai kualitas pengodean dan mengurangi waktu pengiriman perangkat lunak secara terus menerus. 

AIOps vs. MLOps

MLOps adalah kerangka kerja yang membantu tim perangkat lunak mengintegrasikan model ML ke dalam produk digital. MLOps melibatkan pemilihan model dan persiapan data. MLOps mencakup proses di mana Anda melatih, mengevaluasi, dan melakukan deployment aplikasi ML di lingkungan produksi.

Sementara itu, AIOps adalah penerapan solusi ML untuk menghasilkan wawasan yang dapat ditindaklanjuti dan meningkatkan efisiensi proses sistem IT baru dan yang sudah ada. 

AIOps vs. SRE

Rekayasa reliabilitas situs (SRE) adalah pendekatan yang dapat digunakan tim rekayasa untuk mengotomatiskan operasi sistem dan melakukan pemeriksaan dengan alat perangkat lunak. Alih-alih mengandalkan pendekatan manual, tim SRE meningkatkan keandalan perangkat lunak dan pengalaman pelanggan dengan mendeteksi dan menyelesaikan masalah secara otomatis.

AIOps memiliki tujuan yang tumpang tindih dengan SRE. AIOps menggunakan data besar operasi bisnis dan wawasan prediktif bersumber ML untuk membantu rekayasawan keandalan situs mengurangi waktu penyelesaian insiden. 

AIOps vs. DataOps

DataOps adalah inisiatif yang memungkinkan organisasi untuk mengoptimalkan penggunaan data untuk aplikasi kecerdasan bisnis. DataOps melibatkan penyiapan alur data yang dapat digunakan rekayasawan data untuk menyerap, mengubah, dan mentransfer data dari domain yang berbeda untuk mendukung operasi bisnis.

Sementara itu, AIOps adalah praktik yang lebih kompleks. AIOps menggunakan informasi yang disediakan DataOps untuk mendeteksi, menganalisis, dan menyelesaikan insiden.