AIOps BT operasyonlarını dönüştürüyor
10.01.2022
Sosyal Medya

AIOps BT operasyonlarını dönüştürüyor

BT ekipleri, daha az profesyonel ve her zamankinden daha düşük maliyetlerle daha hızlı çalışmak ve daha iyi sonuçlar sunmak için baskı altında. Artan beklentiler ve modern BT ortamlarının karmaşık yapısının üzerine artık hibrit altyapılar ve sürekli artan veri odaklı ihtiyaçlar gibi zorluklar da eklendi. Böylesi bir durumda ekiplerin BT ortamlarında kapsamlı bir görünürlüğe ve yeteneğe sahip olmaları yadsınamaz bir ihtiyaca dönüştü.

BT ekipleri mevcut koşullarda hızı ve çevikliği sağlamak için birden fazla bulut, şirket içi iletişim ve SaaS uygulamaları gibi altyapılara destek sunmak zorunda. Bu işin yalnızca bir ayağı. Öte yandan, sistemler tarafından üretilen ve iş süreçlerini iyileştirmek için yakalanması, analiz edilmesi ve kullanılması gereken sürekli artan verilerin kontrol altında tutulması gerekiyor.

BT performansı, günümüzde müşteri memnuniyetinin ve onları elde tutmanın önemli bir bileşeni. Bir şirketin BT altyapısında tam görünürlüğe sahip olmaması, yaşanan veya yaşanabilecek kesinti sürelerine ve düşük performansa yol açan sorunlara karşı gafil avlanmasına sebep olur. Günümüzde birçok şirket, bu zorlukları ve dahasını aşmak, hizmetlerinin devamlılığını sağlamak için AIOps’a yöneliyor.

AIOps nedir?

Gartner tarafından ortaya atılan bir terim olan AIOps, BT operasyonları (Ops) için yapay zeka (AI) anlamına geliyor. AIOps, BT operasyonlarını ve performans sorunlarını belirlemeye, sorun gidermeye ve çözmeye yardımcı olmak için makine öğreniminden (ML) ve veri biliminden faydalanıyor. Otomasyonun artması ve buna bağlı olarak manuel eforların azalması, AIOps ile özdeşleşmiş karakteristik özellikler olarak öne çıkıyor.

AIOps süreçleri, depolanan verilerin tarihsel veya alınan verilerin gerçek zamanlı analizini yapmak için kullanılabilecek büyük veriyle başlar. AIOps, makine öğreniminden yararlanarak yukarıda belirtilen kaynaklardan toplanan içgörülere ve analizlere dayalı bir eylem başlatır. Bu eylemler, BT ekiplerinin öncesinde emek yoğun yürüttüğü görevleri bir ölçüde otomasyona bağlar.

BT altyapısının karmaşıklığı arttıkça AIOps da daha popülar oluyor. Gartner, 2023 yılında küresel büyük şirketlerin yüzde 30’unun uygulamaları ve altyapıyı izlemek için AIOps ve dijital deneyim izleme araçlarını kullanacağını tahmin ediyor. Araştırma şirketi ayrıca yapay zekadan türetilen küresel iş değerinin 2022 yılında yaklaşık 3,9 trilyon dolara ulaşacağını öngörüyor.

AIOps hangi sorunları çözüyor?

BT ekiplerinin sorunları olabildiğince çabuk çözme ihtiyacı göz önüne alındığında, büyük miktarda veriyi analiz etmek ve bulguları verimli ve eyleme geçirilebilir bir şekilde sunmak için akıllı altyapı izleme sistemleri kullanmak artık bir gereklilik haline geldi. AIOps, BT ekiplerinin otomatik şekilde daha akıllı ve hızlı kararlar alması için verilerle doğrulanmış içgörüler sağlayarak bu ihtiyaca yanıt veriyor. AIOps, BT ekiplerine aşağıdaki verileri sağlıyor:

  • İzleme sistemlerinden gelen veriler,
  • Akıllı uygulama ve hizmet izleme (IASM) araçlarından alınan günlükler gibi altyapı ve uygulama verileri
  • Destek talepleri, değişiklik kontrolleri ve varlık bilgileri gibi BT hizmet yönetimi (ITSM) verileri
  • Robotik süreç otomasyonu (RPA) araçları dahil olmak üzere iş sistemi verileri
  • Sorunların işleri nasıl etkilediğini ortaya koyan gelişmiş iş metrikleri

Performans izleme yetenekleri AIOps'un en büyük avantajlarından birisi. Modern izleme platformları, günümüzün hibrit altyapılarına görünürlük sağlayabilir ancak görünürlük artık tek başına yeterli değil. Anlamlı bilgiler edinmek için izlenen verilerin derin dizileri arasında kaybolan geleneksel süreçler ölçeklenemiyor ve bir hizmet kesintisi durumunda tekrar devreye girmesi uzun süre gerektiriyor. BT ekiplerinin, özellikle günümüzün giderek karmaşıklaşan BT ortamları göz önünde bulundurulduğunda, sorunları daha hızlı tespit etmek için akıllı izleme platformlarına ihtiyacı var.

AIOps ile daha iyi sonuçlar

Bir dizi ilgili veriyi bir araya getirmek BT hizmetleri için gelişim fırsatlarını ortaya koyabilir ve buna bağlı olarak iş sonuçlarını önemli ölçüde iyileştirebilir. AIOps, BT ekiplerine tahmine dayalı yetenekler ve kök neden analizleri aracılığıyla sorunlara ilişkin daha fazla bağlam ve içgörü sunuyor.

Örneğin, AIOps devam ederse kesintiye neden olacak sorunlu kaynak kullanım kalıplarını algılayabilir. AIOps'un otomatik veri odaklı analiz kabiliyetlerini kullanan BT ekipleri, gelecekte yaşanacak bu kesintiyi meydana gelmeden önlemek için harekete geçebilir ve maliyetli hizmet kesintileri olmadan sorunu düzeltebilir. Bu yetenekler, BT ekiplerinin iş yükünü önemli ölçüde azaltabilir.

AIOps ayrıca daha istikrarlı, yüksek düzeyde kullanılabilir müşteriye yönelik hizmetleri desteklemek için gereken içgörüleri de sağlayabilir. Şirketler, kararlılık üzerindeki etkilerine göre uygulama ve altyapı hatalarının giderilmesine öncelik verebilir. Bunun sonucunda daha yüksek kullanıcı memnuniyeti, daha iyi müşteri tutma ve daha yüksek gelir elde edilebilir.

AIOps’un geleceği

Kuruluşlar AIOps'u benimsemeyi sürdürdükçe, BT operasyonları için yapay zekanın yetenekleri de gelişiyor. AIOps ve otomasyonun gelecekte şirketler için aşağıdaki faydaları da sağlayacağını öngörüyoruz:

  • Gelişmiş kurala ve tahmine dayalı işlevsellik: Makine öğrenimi ile desenler saptamak için daha fazla veri merkezi madenciliği yapma yeteneği, daha fazla eyleme dönüştürülebilir içgörüler ve yeni proaktif yetenekler sağlayacak. Makine verilerini olay, sorun, değişiklik ve insanlardan veya altyapıdan gelen bilgi tabanlı verilerle bağlamsallaştırmak, kendi kendini iyileştiren operasyonların ortaya çıkması için şartları olgunlaştıracak.
  • Daha etkili güvenlik analitiği: Şirketler, uygulamalar ve altyapılardaki anormallikleri tespit etmek için verileri bağlamsallaştırmaya başvuruyor. Bir sonraki adım, anormal kullanıcı davranışını tespit etmek olacak. Günümüzde kurumsal bir veri ihlalinin ortalama maliyetinin 3,9 milyon dolar olduğu tahmin ediliyor.
  • Üstün çalışan deneyimi: Şirketler, günümüzün yetenek odaklı ekonomisinde elde tutma oranlarını ve üretkenliği artırmak için çalışan deneyimine odaklanıyor. Doğru yaklaşım ve entegrasyonlarla, çalışanların kurumsal uygulamalardan ne kadar memnun oldukları ve hangi araçların en etkili olduğu gibi muammalar belirlenebilir olacak. Son kullanıcı deneyimi yönetimine yönelik kurumsal kabiliyetler, giderek artan bir şekilde olmazsa olmaz hale gelecek.