AIOps (Artificial Intelligence for IT Operations) Itu Apa Sih?
Nah, sebelumnya kita pernah menyinggung soal AI (Artificial Intelligence) yang kalau dalam Bahasa Indonesia kita sebut sebagai Kecerdasan Buatan. Sekarang kita akan membahas soal AIOps (Artificial Intelligence for IT Operations), yaitu penggunaan AI pada pengoperasian IT.
Apa itu AIOps (Kecerdasan Buatan untuk Pengoperasian TI)
Volume data yang dihasilkan oleh sistem TI saat ini sangat banyak, dan tanpa alat pemantauan dan analisis yang cerdas, ini dapat mengakibatkan hilangnya peluang, peringatan, dan waktu henti yang mahal. Namun, dengan munculnya Machine Learning dan Big Data, muncullah kategori baru dari alat operasi TI yang disebut AIOps.
AIOps dapat didefinisikan sebagai aplikasi praktis Kecerdasan Buatan untuk meningkatkan, mendukung, dan mengotomatiskan proses TI. Ini memanfaatkan Machine Learning, Natural Language Processing, dan Analitik untuk memantau dan menganalisis data real-time yang kompleks, membantu tim mendeteksi dan menyelesaikan masalah dengan cepat.
Dengan AIOps, tim Ops dapat menjinakkan kompleksitas dan volume data yang sangat besar yang dihasilkan oleh lingkungan TI modern mereka untuk mencegah pemadaman listrik, mempertahankan waktu aktif, dan mencapai jaminan layanan berkelanjutan. AIOps memungkinkan organisasi beroperasi dengan kecepatan yang dituntut oleh bisnis modern dan memberikan pengalaman pengguna yang luar biasa.
Apa Kebutuhan untuk AIOps?
 |
| (Source: https://www.bizops.com/blog/the-top-five-reasons-you-need-aiops) |
Dalam survei yang dilakukan oleh CA Technologies, sebagian besar responden percaya bahwa AIOps adalah masa depan operasi TI, dan lebih dari 80% organisasi berencana atau sudah mulai menerapkan solusi AIOps.
Berikut ini adalah lima alasan utama mengapa kebutuhan AIOps semakin meningkat.
Analytics telah menjadi tantangan karena perkembangan alat pemantauan
Menggunakan alat pemantauan yang berbeda membuat pencapaian visibilitas lengkap di seluruh layanan atau aplikasi perusahaan menjadi sulit. Ini juga membuat hampir tidak mungkin untuk menghubungkan dan menganalisis beberapa metrik kinerja aplikasi.
AIOps dapat membantu memberikan satu panel analisis utama di semua domain, yang akan membantu organisasi memastikan pengalaman pelanggan yang optimal. AIOps membantu mengurangi kesalahan positif, membangun korelasi peringatan, dan mengidentifikasi akar penyebab tanpa meminta teknologi menggunakan banyak alat.
Volume peringatan yang sangat banyak menjadi tidak terkendali
Dengan rata-rata ribuan peringatan per bulan yang harus ditangani secara proaktif, tidak heran AI dan Machine Learning kini menjadi kebutuhan. AIOps dapat membantu mengurangi dampak masalah seperti mendeteksi masalah, kolaborasi antar tim, dan korelasi peringatan di semua alat dengan mengurangi waktu henti dan waktu yang dihabiskan untuk menganalisis peringatan tersebut.
Analisis prediktif diperlukan untuk memberikan pengalaman pengguna yang lebih baik
Setiap bisnis saat ini adalah satu pengalaman pengguna yang buruk dari pelanggan yang hilang. Mempertimbangkan hal ini, premi yang diberikan perusahaan untuk memastikan pengalaman pengguna yang luar biasa bukanlah hal yang mengejutkan. Memberikan pengalaman pengguna yang luar biasa dengan analitik prediktif adalah salah satu hasil bisnis yang paling penting, dan dengan demikian, analitik prediktif adalah kemampuan AIOps yang paling dicari.
Manfaat besar yang diharapkan dari AIOps
Banyak profesional TI percaya bahwa AIOps akan memberikan wawasan yang dapat ditindaklanjuti untuk membantu mengotomatiskan dan meningkatkan fungsi operasi TI secara keseluruhan. Mereka juga berpendapat bahwa AIOps akan meningkatkan efisiensi, perbaikan yang lebih cepat, pengalaman pengguna yang lebih baik, dan mengurangi kompleksitas operasional. Ini terutama dicapai melalui kemampuan otomatisasi AIOps, termasuk mengotomatiskan analitik data dan wawasan prediktif di seluruh rantai alat.
Masa depan pengoperasian TI adalah AIOps
Bisnis yang ingin bertahan dan berkembang dalam ekonomi digital saat ini harus mempertimbangkan untuk menggunakan AI dalam operasi TI. Dengan meningkatnya tantangan pemantauan dan analitik data, AIOps akan memainkan peran kunci dalam menciptakan efisiensi baru untuk tim Operasi TI. Sekarang adalah waktunya untuk mengevaluasi dan mengimplementasikan solusi berbasis AIOps yang memberikan pengalaman pengguna terbaik yang diharapkan pelanggan.
Bagaimana Cara Kerja AIOps, dan Apa Saja Komponennya?
Organisasi harus menerapkan alat AIOps untuk mengekstraksi nilai maksimum sebagai platform independen yang mengambil data dari semua sumber pemantauan TI. Platform seperti itu harus didukung oleh lima algoritme yang mengotomatiskan dan merampingkan dimensi penting dari pemantauan operasi TI.
- Pemilihan Data: Mengambil sejumlah besar data yang sangat redundan dan berisik yang dihasilkan oleh lingkungan TI modern dan memfilter elemen data yang menunjukkan masalah.
- Identifikasi Pola: Mengkorelasikan dan menemukan hubungan antara elemen data yang dipilih dan mengelompokkannya untuk analisis lebih lanjut.
- Inferensi: Mengidentifikasi penyebab utama dari masalah berulang sehingga tindakan dapat diambil.
- Kolaborasi: Memberi tahu operator dan tim terkait dan memfasilitasi kerja sama di antara mereka.
- Otomatisasi: Mengotomatiskan respons dan perbaikan untuk membuat solusi lebih tepat dan cepat.
Solusi AIOps menyaring kebisingan dan duplikasi dalam kumpulan data dan hanya memilih data yang relevan. Hal ini sangat mengurangi jumlah peringatan yang harus ditangani oleh tim operasi dan meniadakan duplikasi pekerjaan. Informasi yang relevan tersebut kemudian dikelompokkan dan dikorelasikan dengan menggunakan berbagai kriteria seperti teks, waktu, dan topologi. AIOPS kemudian menemukan pola dalam data dan menyimpulkan item data mana yang mewakili penyebab dan item data mana yang mewakili kejadian.
Platform mengirimkan hasil analisis ini ke lingkungan kolaborasi virtual tempat semua data yang relevan dapat diakses oleh semua orang yang terlibat dalam penyelesaian insiden. Tim virtual kemudian dapat dengan cepat menentukan solusi dan memilih respons otomatis untuk menyelesaikan insiden dengan cepat dan akurat.
Kasus Penggunaan AIOps
Analisis penyebab utama
Dengan AIOps, akar penyebab masalah dapat ditentukan, dan tindakan yang tepat dapat diambil untuk menyelesaikannya. Dengan mengidentifikasi penyebab masalah, tim dapat menghindari pekerjaan yang tidak perlu yang melibatkan penanganan gejala masalah daripada masalah inti. Misalnya, platform AIOps dapat melacak penyebab pemadaman jaringan, langsung memperbaikinya, dan mengambil tindakan perlindungan untuk mencegah masalah serupa di masa mendatang.
Pendeteksian anomali
Alat AIOps dapat memindai kumpulan data besar dan menemukan titik data yang tidak lazim. Penyimpangan ini bertindak sebagai sinyal yang mengidentifikasi dan memprediksi peristiwa bermasalah, seperti pelanggaran data, yang memungkinkan bisnis menghindari konsekuensi yang mahal, seperti denda peraturan, PR negatif, dan penurunan kepercayaan konsumen.
Pemantauan performa
AIOps bertindak sebagai alat pemantauan untuk infrastruktur cloud dan sistem penyimpanan. Melaporkan metrik seperti penggunaan, ketersediaan, dan waktu respons. Itu juga menggunakan korelasi peristiwa untuk mengumpulkan informasi, yang mengarah pada konsumsi informasi yang lebih baik bagi pengguna.
Peringatan cerdas
AIOps memfilter dan menghubungkan data yang bermakna ke dalam insiden yang mencegah badai peringatan dari efek domino- misalnya, kegagalan dalam satu sistem memicu peringatan, berdampak pada sistem lain yang juga memicu peringatan.
Komentar
Posting Komentar