L’AIOPS
COS’È l’AIOPS?
L’Algorithmic IT Operations (AIOps) è un metodo per la gestione e l’analisi dei dati provenienti da un’applicazione con una tecnologia di analisi machine learning per semplificare la gestione delle operazioni IT e automatizzare la risoluzione dei problemi.
Perché le aziende utilizzano l’AIOps?
L’AIOps è stato progettato per automatizzare le operazioni IT e accelerare l’efficienza delle prestazioni. I team IT utilizzano l’AIOps per identificare tendenze, rilevare anomalie, prevedere i comportamenti futuri e sviluppare processi migliori.
Essenzialmente, l’AIOps si distingue dalla concorrenza e identifica, risolve i problemi all’interno delle operazioni IT. Abbinando i dati provenienti da origini eterogenee ed eseguendo l’analisi in tempo reale alla fonte, consente ai team IT di gestire meglio gli incidenti, la capacità, i cambiamenti e le prestazioni.
Utilizzando il machine learning, le piattaforme AIOps comprendono e analizzano i dati attuali e storici, collegando le anomalie e i modelli osservati a eventi rilevanti. In seguito all’analisi, avviano le azioni automatizzate appropriate, portando a un ciclo ininterrotto di miglioramenti e correzioni.
Come viene utilizzato l’AIOps?
A livello enterprise, l’AIOps consente alle aziende di acquisire informazioni dall’enorme mole di dati provenienti da un mondo iperconnesso affinché possano comprendere meglio i propri clienti e creare nuovi prodotti ed esperienze in grado di soddisfarli. Inoltre, con l’AIOps un’azienda può aumentare i livelli di servizio, ridurre o stabilizzare i costi di gestione degli ambienti IT e limitare i rischi associati alla sicurezza e alla conformità.
L’AIOps adatta alle operazioni IT tre dei principi alla base del movimento DevOps: approccio sistemico, amplificazione dei cicli di feedback e creazione di una cultura di sperimentazione e apprendimento continui. In questo modo, sfrutta i livelli superiori di agilità ed efficienza che rendono DevOps un motore di innovazione.
Quali sono i componenti dell’AIOps?
Le piattaforme AIOps sono costituite da diverse tecnologie, che includono:
Origini dati
Da diversi ambiti IT, come eventi, registri, metriche, ticket, monitoraggio e dati delle operazioni, tra gli altri.
Big Data
Tool in grado di elaborare i dati in tempo reale, come Elastic Stack, Hadoop 2.0 e alcune tecnologie Apache.
Regole e modelli
Forniscono il contesto e rivelano le anomalie e le regolarità dei dati.
Machine learning (ML)
Utilizza l'analisi algoritmica per modificare automaticamente gli algoritmi esistenti o crearne di nuovi.
Algoritmi di dominio
Comprendono in modo intelligente le regole e i modelli e li applicano per raggiungere obiettivi specifici dell’IT come la correlazione di dati non strutturati, la rimozione del rumore, gli avvisi in caso di anomalie, la determinazione delle cause probabili e la definizione di baseline.
Automazione
I risultati di machine learning e intelligenza artificiale vengono utilizzati per sviluppare e applicare automaticamente le risposte ai problemi e agli scenari identificati.
Intelligenza artificiale
Si adatta a elementi nuovi e sconosciuti.
Quali sono i vantaggi dell’AIOps?
Molte organizzazioni eseguono manualmente le operazioni di monitoraggio, risoluzione dei problemi e diagnostica dei propri ambienti IT sempre più complessi, con spreco di tempo e risorse. Le imprese distribuiscono l’AIOps per aumentare l’efficienza e ridurre downtime imprevisti e costosi dei sistemi. Con il tempo risparmiato e la maggiore efficacia, l’AIOps offre ai team IT più tempo per l’innovazione.
L’AIOps garantisce all’organizzazione i seguenti vantaggi specifici:
Stabilità aziendale e prestazioni di livello superiore
I sistemi AIOps eseguono il monitoraggio continuo in background consentendo al personale di affrontare problematiche complesse e attività più urgenti.
Analisi e riparazioni più rapide
Raccogliendo e raggruppando le diverse origini dati, i sistemi AIOps identificano i rischi causali e avviano con maggiore rapidità le riparazioni in seguito a problematiche complesse e impreviste.
Ottimizzazione di flussi di lavoro e collaborazione
L’AIOps fornisce report e dashboard personalizzati per consentire ai team di rimanere concentrati sugli aspetti più importanti e comunicare in modo più efficace nell’ambito di operazioni che coinvolgono più reparti.
Minori distrazioni
L’AIOps elimina il rumore e le distrazioni, consentendo al personale IT di concentrarsi sulle problematiche critiche.
Viste olistiche
Correlando i dati tra diverse origini, è possibile eliminare i silo e osservare l’intera infrastruttura IT in un unico luogo.
Tempistiche ridotte
L’AIOps favorisce una collaborazione senza problemi, accelerando i tempi di diagnosi, analisi e risoluzione.
Come funziona l’AIOps?
L’AIOps utilizza enormi quantità di dati direttamente dai sistemi IT (log e serie temporali da rete, storage, server e altri livelli dello stack aziendale), oltre a dati strutturati dai sistemi di gestione IT, come i tool di monitoraggio dell'infrastruttura esistenti e delle prestazioni delle applicazioni e delle reti, oltre a quelli di gestione delle operazioni IT. Essenzialmente, aggrega i dati in silo delle operazioni IT in un unico luogo e applica analisi mirate e machine learning per ottenere informazioni approfondite sui modelli di dati.
L’AIOps svolge le seguenti attività di machine learning:
Capacità di filtrare il “rumore”
Applicando le regole e i modelli corrispondenti, l’AIOps è in grado di filtrare i dati delle operazioni IT e isolare eventi anomali significativi da tutte le altre attività.
Individuazione delle cause e proposta di soluzioni
All’interno dell’enorme pool di dati sugli eventi, l’AIOps utilizza algoritmi definiti per individuare eventi anomali e collegarli ad altri dati sugli eventi in ambienti diversi, sviluppando l’intelligence al fine di identificare le cause dei problemi e consigliare rimedi/soluzioni.
Risposte automatiche
L’AIOps elabora i risultati del machine learning per inviare risposte automatiche e affrontare i problemi in tempo reale.
Apprendimento continuo
L’AIOps è in grado di utilizzare i risultati delle proprie analisi per adattare o sviluppare nuovi algoritmi per migliorare le risposte e le soluzioni.
L’AIOps e HPE
- La metodologia per definire una roadmap per i casi d’uso dell’AIOps basata sulle esigenze e sugli obiettivi dell’azienda
- La progettazione e l’implementazione di piattaforme dati ad alte prestazioni, scalabili e flessibili in grado di gestire i volumi dei diversi tipi di dati, alla giusta velocità per ciascun caso d’uso.
- Lo sviluppo e l’operazionalizzazione di modelli di machine learning capaci di funzionare in modo automatico e in tempo reale con enormi quantità di dati.
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