Tìm hiểu AIOps là gì và 10 trường hợp sử dụng AIOps hàng đầu

Nhiều nguồn tin cho rằng “Tương lai AIOps sẽ quản lý hoạt động CNTT”. Trên thực tế, một nghiên cứu gần đây của Forrester cho thấy“68% công ty được khảo sát đang tích cực đầu tư vào các giải pháp giám sát hỗ trợ AIOps trong vòng 12 tháng tới”. Chính xác AIOps là gì và tại sao doanh nghiệp lại quan tâm đến? Cùng Techie tìm hiểu trong bài viết dưới đây bạn sẽ bất ngờ trước tiềm năng công nghệ của nó.

AIOps là gì?

AIOps là một khái niệm và phương pháp tiếp cận trong lĩnh vực quản lý và vận hành hệ thống công nghệ thông tin, sử dụng trí tuệ nhân tạo (AI) và học máy. AIOps kết hợp các khả năng của AI, học máy, tự động hóa và phân tích dữ liệu để nâng cao hiệu suất và độ tin cậy của các hoạt động IT. AIOps cũng là một ứng dụng phân tích nâng cao hướng tới tự động hóa các hoạt động để nhóm ITOps có thể đạt được tốc độ phát triển mà doanh nghiệp đang hướng tới.

AIOps có thể áp dụng cho nhiều lĩnh vực trong quản lý hệ thống IT, bao gồm phát hiện và giải quyết sự cố, theo dõi và quản lý hiệu suất, quản lý sự kiện, phân tích dữ liệu và dự báo. Bằng cách sử dụng AIOps, tổ chức có thể tăng cường khả năng phát hiện sự cố, giảm thời gian giải quyết vấn đề, tối ưu hóa tài nguyên và cải thiện trải nghiệm người dùng.

Tại sao AIOps lại quan trọng?

Những tiến bộ trong kiến ​​trúc phân tán, nhiều đám mây, bộ chứa và vi dịch vụ đã tạo ra các luồng dữ liệu đa chiều, tiếng ồn quá mức và cản trở khả năng xác định, giải quyết sự cố dịch vụ của CNTT. Vì có rất nhiều lớp công nghệ khác nhau tạo nên cơ sở hạ tầng CNTT của bạn nên mối quan hệ phụ thuộc giữa các công nghệ này ngày càng phức tạp. Thêm vào đó, cơ sở hạ tầng CNTT còn được chia sẻ trên một nhóm ứng dụng và dịch vụ kinh doanh ngày càng mở rộng làm tăng thêm sự phức tạp.

Những thay đổi trong các dịch vụ, ứng dụng hoặc cơ sở hạ tầng cơ bản này đều diễn ra nhanh và thường xuyên đến mức chúng ta không thể hiểu được mối liên hệ giữa các bộ phận này với nhau. AIOps xây dựng các hệ thống thời gian thực dưới dạng các hồ dữ liệu giàu ngữ cảnh đi qua toàn bộ ngăn xếp ứng dụng nhằm giảm nhiễu trong các hệ thống quản lý lỗi và hiệu suất hiện đại, đồng thời thúc đẩy tự động hóa với mục tiêu cuối cùng là cải thiện thời gian giải quyết. Các lợi ích kinh doanh chính khác bao gồm:

• Cải thiện độ tin cậy và tính sẵn sàng
• Giảm chi phí vận hành
• Chuyển đổi kỹ thuật số nhanh hơn
• Cải thiện năng suất và kinh nghiệm của nhân viên

Hai cách tiếp cận AIOps là gì?

Cách tiếp cận bất khả tri về dữ liệu

Cách tiếp cận bất khả tri về dữ liệu đòi hỏi phải áp dụng phân tích cho một loạt dữ liệu, dữ liệu có thể rời rạc hoặc không đầy đủ được gộp lại với nhau. Cách tiếp cận này giả định rằng sẽ có một lượng lớn các nhà khoa học dữ liệu giúp hiểu rõ dữ liệu. Nhưng đại đa số doanh nghiệp không có được đội ngũ toàn bộ các nhà khoa học dữ liệu. Và theo Gartner, các nhà khoa học dữ liệu dành 79% thời gian để thu thập, làm sạch và sắp xếp dữ liệu.

Cách tiếp cận nhận thức dữ liệu

Cách tiếp cận nhận biết dữ liệu có nghĩa là không cần một nhóm các nhà khoa học dữ liệu để dọn dẹp và cấu trúc dữ liệu trước khi áp dụng phân tích. Điều này giúp bạn xây dựng một mô hình dữ liệu chung, được bổ sung thêm ngữ cảnh (thông qua cấu trúc liên kết) để giải quyết một loạt thách thức kinh doanh.

Phương pháp tiếp cận nhận biết dữ liệu cho phép nhóm CNTT của bạn tạo ra các quy trình và phân tích tự động như quản lý sự cố, quản lý thay đổi, quản lý cấu hình và tự khắc phục, bên cạnh RCA thông minh (phân tích nguyên nhân gốc rễ) và MTTR.

Hiện trạng thị trường AIOps

Theo nghiên cứu của ESC, gần 30% các tổ chức có kế hoạch đầu tư vào AIOps trong 12 đến 18 tháng tới và hơn 90% cho biết họ dự kiến ​​sẽ chi hơn cho AI và học máy vào năm 2023 như họ đã từng làm trong năm 2022.

35% tổ chức đang ưu tiên đầu tư vào AIOps để cải thiện hiệu suất của trung tâm dữ liệu (ESG). Để hiểu sâu hơn, gần một phần ba trong số các tổ chức đó chỉ ra rằng các khoản đầu tư vào công cụ giám sát và quan sát mới sẽ bổ sung cho khoản đầu tư của họ vào AIOps trong cùng thời gian đó. Điều này giải thích cho lý do tại sao vào năm 2024, 30% doanh nghiệp sẽ mở rộng sự chú ý đến mạng giữa các nhóm CNTT, bao gồm cả AIOps.

Việc áp dụng AIOps sẽ không ngừng tăng trưởng ngay cả khi có suy thoái kinh tế xảy ra. Hiệu suất đạt được trong các lĩnh vực như độ tin cậy, tăng năng suất và hiệu quả của nhân viên ITOps được coi là lý do khiến AIOps phát triển. Bên cạnh đó còn có các yếu tố như:

• MTTR & MTTD nhanh hơn thông qua tự động hóa dựa trên dữ liệu
• Hỗ trợ các hoạt động từ xa
• Kích hoạt hệ thống khắc phục dự đoán và tự phục hồi

10 trường hợp sử dụng AIOps hàng đầu là gì?

Các trường hợp sử dụng hoặc lĩnh vực có thể được giải quyết các vấn đề bằng AIOps là:

• Xác định các vấn đề dựa trên sự bất thường hoặc sai lệch so với hành vi bình thường
• Dự báo giá trị của một số liệu nhất định để ngăn chặn sự cố ngừng hoạt động hoặc cải thiện khả năng sẵn sàng hoạt động
• Nhóm hoặc phân cụm các cảnh báo, sự kiện hoặc nhật ký dựa trên các triệu chứng hoặc mô tả văn bản
• Các sự kiện tương quan để giảm nhiễu trong dữ liệu CNTT và trích xuất các sự kiện có thể hành động
• Tìm hiểu tình trạng ứng dụng hoặc máy chủ dựa trên nhiều cảm biến hoặc dữ liệu đo từ xa
• Xác định các số liệu hoặc dữ liệu chuỗi thời gian tương quan để suy luận nguyên nhân gốc rễ nhanh hơn
• Tìm kiếm sự cố tương tự để đẩy nhanh quá trình giải quyết sự cố
• Nhận dạng thực thể được đặt tên để xử lý sự cố nhanh hơn
• Dự đoán các nhóm phân công sự cố dựa trên thuộc tính sự cố
• Phân loại sự cố bằng xử lý ngôn ngữ tự nhiên cũng có thể sử dụng các dịch vụ bên ngoài như IBM Watson NLU, OpenAI/GPT-3

Lợi ích chính của AIOps là gì?

Đối với người tiêu dùng CNTT:

• Các ứng dụng luôn luôn hoạt động
• Độ tin cậy dịch vụ tốt hơn
• Trải nghiệm và sự hài lòng của khách hàng tốt hơn

Đối với nhà sản xuất CNTT:

• Cải thiện khả năng dự đoán CNTT
• Giải quyết vấn đề CNTT nhanh hơn
• Tăng năng suất, hiệu quả của nhân viên CNTT
• Giảm chi phí vận hành CNTT (do tiết kiệm nhân công)

Kết luận

Tóm lại, AIOps là gì? AIOps là một giải pháp mạnh mẽ có thể giúp các tổ chức giải quyết các thách thức trong việc giám sát và quản lý hoạt động CNTT trong kỷ nguyên chuyển đổi kỹ thuật số. Bằng cách tận dụng trí tuệ nhân tạo và học máy, AIOps có thể cung cấp thông tin chuyên sâu liên tục và phân tích theo thời gian thực để giúp các tổ chức cải thiện hiệu suất CNTT và giảm chi phí vận hành.

>> Xem thêm: MLOps là gì và tại sao nó lại quan trọng?