Yapay zeka (AI) yalnızca başka bir trend değil; iş operasyonlarının temelini yeniden şekillendiren güçlü bir güçtür.
İnternetin onlarca yıl önce küresel bir dönüşümü katalize ettiği gibi, yapay zeka da şimdi yeni bir dijital devrime öncülük ediyor. Bu yenilik dalgası, kuruluşları operasyonel stratejilerinin her yönünü yeniden düşünmeye, yeniden tasarlamaya ve yeniden keşfetmeye zorluyor.
AVP, NETSCOUT’taki küresel stratejik ittifaklar.
Amaç, işletmelerin operasyonel verilerini yönetme şeklini temel olarak geliştirmek, insanların kritik karar verme süreçlerini desteklemek ve bir zamanlar emek yoğun olan görevleri otomatikleştirmektir.
Geçtiğimiz yıllarda, sunucu sağlığının izlenmesinden BT operasyonlarının her yönü planlama iş yükleri – sürekli insan gözetimi gerektiriyordu.
Artık gelişmiş AIOps çözümlerinin ortaya çıkmasıyla birlikte işletmeler, bu kritik işlevlerin geniş bir yelpazesini otomatik hale getirerek insan yeteneğinin daha stratejik girişimlere odaklanmasına olanak tanıyabilir.
AIOps ile BT’yi modernleştirme ve kolaylaştırma
AIOps’un benimsenmesinin temel nedeni, geleneksel teknolojilerle ilgili eksiklikleri doğrudan giderebilme yeteneğidir. BT yönetimi araçları. Karmaşık verilerin yorumlanmasında insan uzmanlığı paha biçilmez değerde olsa da, özellikle büyük ölçekli veri kümelerini işlerken yanlışlıklara ve verimsizliklere de yol açabilir.
AIOps platformları bu zorlukların üstesinden gelmek için tasarlanmıştır. Bir AIOps sistemi, yüksek kaliteli, ilgili verilerle beslendiğinde, BT operasyonları genelinde karar almayı iyileştirme ve süreçleri otomatikleştirme fırsatlarını hızlı bir şekilde belirleyebilir. siber güvenlikve diğer ağ etki alanları.
En önemli faydalardan biri uygulama performansının ve güvenliğinin arttırılmasıdır. AIOps araçları, ekiplerin ağlarında ve uygulamalarında neler olup bittiğini tam olarak anlamak için ihtiyaç duyduğu önemli içgörüleri ortaya çıkarmak için muazzam veri akışlarının gürültüsünü eler.
Bu, aşağıdaki gibi konuların açık ve kapsamlı bir şekilde anlaşılmasını sağlar: performans bozulma veya sistem kesintileri, ekiplerin daha hızlı ve daha güvenli kararlar almasına olanak tanır.
Örneğin, siber güvenlik ekipleri bu istihbaratı anormallikleri tespit etmek, tehdit aktörlerini belirlemek ve bunları bulup kaldırmak için ağ içindeki faaliyetlerini izlemek için kullanabilir. Ağ ve uygulama performansının izlenmesinin, ekiplerin inceleyeceği geniş veri yığınları oluşturduğu da iyi bilinmektedir.
Ancak yapay zekanın kullanılması, ekiplerin veri analizinin önemli bir bölümünü otomatikleştirmesine olanak tanır ve onları performans sorunları ve sistem kesintilerine ilişkin güvenilir göstergelerle donatır.
Bu, ortalama çözüm süresini (MTTR) azaltır ve profesyonellerin sorunları yalnızca tespit etmek yerine çözmeye odaklanmasına olanak tanır.
AIOps platformunun temel bileşenleri
AIOps platformunun kalbinde, platformun ana motoru olarak hizmet veren gelişmiş analitikler yer alır. Otomasyon protokollerini besleyen eyleme geçirilebilir bilgiler oluşturmak için basit veri raporlamanın ötesine geçer ve böylece tekrarlanan görevleri manuel olarak yürütme ihtiyacını azaltır.
Bu analitik temelin üzerine, AIOps’un “öğrenme” çekirdeği olan makine öğrenimi (ML) inşa edilmiştir. Makine öğrenimi algoritmaları, insan algılama kapasitesinin ötesinde ince kalıpları ve anormallikleri tanımlamak için çok büyük tarihsel ve gerçek zamanlı veri kümelerini inceler. Bu bilgiler hassaslaştırmaya yardımcı olur otomasyon ve zamanla sistem doğruluğunu artırın.
Bu güçlü öğrenme yeteneği, tahmine dayalı analitiklere dönüşerek AIOps platformunun gelişmiş ağ zekası aracılığıyla proaktif olarak hareket etmeye başladığı noktayı işaret eder.
Bu, güvenlik bağlamında çok değerlidir; çünkü siber güvenlik ekiplerinin, belirli bir senaryoda olası tehdit hareketlerini tahmin ederek, saldırganları önemli bir hasar oluşmadan önce hızlı bir şekilde durdurarak rakiplerden bir adım önde kalmasına yardımcı olur.
Tüm bu bileşenleri birbirine bağlamak, gerçek zamanlı olay korelasyonudur. Dijital dünyada, bir performans sorunu veya siber saldırı sırasında her saniye önemlidir ve bu da hızlı hareket etmeyi bir zorunluluk haline getirir.
Gerçek zamanlı olay korelasyonu, BT sistemlerindeki olaylar arasındaki ilişkileri otomatik olarak tanımlayarak sorunların temel nedenini hızlı bir şekilde tespit eder, ele alır ve çözer; üstelik manuel incelemeye gerek kalmadan.
Kaliteli veri, kaliteli AIOps anlamına gelir
Tıpkı yüksek performanslı bir otomobilin çalışması için temiz, yüksek kaliteli yakıta ihtiyaç duyması gibi, AIOps da özünde motoruna güç sağlamak için sürekli olarak ayrıntılı, güvenilir veri akışına ihtiyaç duyar.
Herhangi bir AIOps platformunun verimliliği ve etkililiği doğrudan platformun kalibresine bağlıdır. veri yutar. Doğru, bağlamsal veriler, bu çözümlerin vaat ettikleri kesin içgörüleri, akıllı otomasyonu ve tahmine dayalı yetenekleri sunmasını sağlayan şeydir.
Tersine, eğer girdi verileri kusurlu, eksik veya parçalanmışsa, AIOps platformu bu eksiklikleri düzeltemez. Burada ‘çöp girer, çöp çıkar’ prensibi geçerlidir.
Bir sistem farklı departmanlardan gelen parçalanmış verileri analiz ediyorsa müşteri şikayetlerine çelişkili yanıtlar göndermek gibi çelişkili otomatik eylemler üretebilir.
Daha kritik bir senaryoda, potansiyel bir siber saldırı, sunucu trafiğinde genellikle mevsimsel zirve sırasında meydana gelen normal bir artış olarak yanlış yorumlanabilir.
Bu hata, siber suçluların hassas sistemlere tamamen fark edilmeden sızmasına kapıyı sonuna kadar açık bırakabilir. Bu nedenle sağlam bir veri stratejisi yalnızca AIOps için bir tercih değildir; başarısının temeli budur.
AIOps’un benimsenmesi neden artmaya devam edecek?
Endüstri bu güçlü yeteneklerin farkına varıyor. Kuruluşların yüzde 84’ünden fazlası şu anda BT operasyonlarını geliştirmek için AIOps’u kullanıyor veya kullanmayı planlıyor; bu da artan değerinin açık bir göstergesi.
Üstelik yalnızca tek bir iş alanına değer katmakla kalmayacak: ITOps, NetOps ve DevOps – AIOps’u operasyonlarını modernleştirmek, gözlemlenebilirliği güçlendirmek ve siber güvenliği desteklemek için kullanabilirler.
AIOps platformlarının güçlü otomasyonu, bir dizi ağ performansı ve güvenlik sorununa yönelik yanıt sürelerini iyileştirerek zaman alan insan müdahalesi ihtiyacını en aza indirir.
Bu da, değerli zamanı manuel çalışmadan ayırarak karlılığı artırır ve genel ekip verimliliğini artırır. izleme ve stratejik problem çözmeye ve yeniliğe doğru.
Yüksek performanslı bir AIOps platformunu başarılı bir şekilde uygulamak için kuruluşların veri kalitesine ve değerine öncelik vermesi gerekir. Bu, veri kaynağında sağlam analizler ve etkili filtreleme önlemleriyle başlar ve yalnızca yüksek bütünlüğe sahip verilerin platformu beslemesini sağlar.
Aşamalı stratejik kullanıma sunma ve doğru verilere odaklanma sayesinde işletmeler, günümüzün hızla gelişen teknoloji ortamında operasyonel verimliliği artırmak ve yeni büyüme fırsatlarını keşfetmek için AIOps’a güvenebilir.
70’ten fazla en iyi yapay zeka aracını denedim.
Bu makale, günümüz teknoloji endüstrisindeki en iyi ve en parlak beyinleri öne çıkardığımız TechRadarPro’nun Expert Insights kanalının bir parçası olarak üretildi. Burada ifade edilen görüşler yazara aittir ve mutlaka TechRadarPro veya Future plc’ye ait değildir. Katkıda bulunmak istiyorsanız buradan daha fazla bilgi edinin: https://www.techradar.com/news/submit-your-story-to-techradar-pro