Peran penting AIOps dalam mengelola solusi aplikasi perusahaan

[ad_1]

Transformasi digital perusahaan telah menciptakan infrastruktur TI yang mencakup gudang data besar, sistem hybrid, dan multi-cloud. Evolusi telah menghasilkan kumpulan data yang sangat besar dari berbagai saluran, titik sentuh pelanggan, dan platform perangkat keras. Kecepatan pembuatan data yang tak tertandingi mempersulit organisasi untuk mengelola TI, yang sangat penting untuk merampingkan operasi, memperkuat pemantauan, dan melacak kelangsungan bisnis. Karena keterbatasan solusi TI saat ini untuk manajemen data, perusahaan menggunakan AIOps untuk melakukan berbagai aktivitas. Ini termasuk memahami dan memprediksi perilaku pelanggan, mendeteksi anomali dan mengidentifikasi penyebabnya, dan memberikan saran heuristik. Ini membantu dalam menemukan dependensi yang bertanggung jawab untuk menciptakan masalah dalam infrastruktur TI. Selain itu, dengan fitur AI seperti containerization, pemantauan berkelanjutan, dan manajemen cloud prediktif atau adaptif, organisasi dapat memperoleh perspektif bisnis generasi berikutnya.

Apa itu AIOps?

Ini adalah sistem perangkat lunak yang terdiri dari data besar, pembelajaran mesin, dan kecerdasan buatan untuk meningkatkan kemampuan dan fungsionalitas semua fungsi inti TI. Fungsi TI dapat mencakup antara lain otomatisasi, manajemen layanan TI, pemantauan kinerja, korelasi dan analisis peristiwa. Dengan kata lain, AIOps menerapkan ilmu data dan pembelajaran mesin ke kerangka kerja DevOps agar lebih efisien dan produktif. Manfaat mengintegrasikan AI ke dalam rantai nilai adalah:

  • Pemrosesan cepat dan akurat dari semua jenis data yang dihasilkan dari berbagai sumber. Ini memastikan integritas data dan hasil yang nyata.
  • Analisis kumpulan data besar untuk membuat wawasan yang dapat ditindaklanjuti bagi para insinyur DevOps untuk memahami dan membuat (jika diperlukan) modifikasi infrastruktur.
  • Tentukan pola peristiwa dan atur pemicu otomatis sebagai tanggapan.

AIOps vs. DevOps: perbedaannya

DevOps bisa dibilang merupakan metodologi pengembangan perangkat lunak terbaik yang mempercepat penerapan solusi perangkat lunak berkualitas tinggi di organisasi mana pun. Jadi, mengapa AIOps menjadi prasyarat bagi perusahaan? Mari kita cari tahu.

  • Perbedaan utama antara AIOps dan DevOps adalah konfigurasi multi-layer sebelumnya yang dapat mengotomatiskan proses TI dan memungkinkan analisis komputasi sendiri. Di sisi lain, transformasi DevOps melibatkan pemanfaatan dan penggunaan metodologi pengembangan tangkas untuk mengotomatiskan proses swalayan.
  • AIOps melakukan tugas secara real time tanpa campur tangan manusia. Itu dapat menganalisis dan mengatur tugas-tugas TI sesuai dengan sumber data, yang tidak dapat dipahami oleh DevOps tradisional apalagi dilakukan.
  • AIOps dapat melakukan berbagai aktivitas analitik berbasis data seperti manajemen data aliran, manajemen data historis, dan penyerapan data log, antara lain. Hal ini dapat memungkinkan pemangku kepentingan dari unit bisnis yang berbeda untuk mempresentasikan ide dengan memanfaatkan kemampuan visualisasi.
  • Meskipun DevOps QA dapat mengotomatiskan penerapan build menggunakan container dan alat otomatisasi, DevOps tidak memiliki area seperti keamanan, kepatuhan, dan operasi sistem.
  • DevOps QA membantu menyederhanakan SDLC melalui pipeline CI/CD sementara AIOps menyediakan platform yang dapat diskalakan untuk mengotomatisasi dan mengelola operasi TI yang melibatkan kumpulan data besar.
  • AIOps akan semakin penting dalam beberapa hari mendatang karena aplikasi perusahaan generasi berikutnya yang berjalan di beberapa ekosistem cloud akan memerlukan pemantauan dan manajemen waktu nyata.

Mengapa perusahaan harus mengadopsi AIOps?

Membangun dan mengimplementasikan aplikasi perusahaan generasi berikutnya akan membutuhkan penggunaan AI dan metodologi AIOps berbasis pembelajaran mesin. Manfaat menggunakan metodologi generasi berikutnya adalah:

Menghilangkan kebisingan TI: Kebisingan TI dapat mengekspos tim ke positif palsu, mengubur akar penyebab peristiwa, dan membuat pemadaman sulit dideteksi. Ini juga dapat menyebabkan masalah kinerja, risiko dan biaya operasional yang lebih tinggi, dan penolakan inisiatif digital perusahaan. Alat berdasarkan AIOps dapat mengurangi atau bahkan menghilangkan kebisingan dengan membuat insiden terkait yang mengarah ke akar penyebab.

Pengalaman Pelanggan yang Unggul: Karena pengalaman pelanggan menjadi satu-satunya faktor terpenting dalam meningkatkan profitabilitas, AIOps dapat melakukan analisis prediktif dan mengotomatiskan keputusan tentang peristiwa di masa depan. Melalui analisis data, AIOps dapat memprediksi kejadian yang mempengaruhi ketersediaan dan kinerja sistem TI. Selain itu, dengan mengidentifikasi akar penyebab masalah TI, dapat membantu menyelesaikannya dengan segera.

Kerjasama yang lebih baik: AIOps dapat memecah silo fungsional dan menyederhanakan alur kerja untuk grup TI dan unit bisnis lainnya. Itu dapat membuat dasbor dan laporan khusus agar tim dapat dengan cepat memahami dan menindaklanjuti tugas mereka.

Pengiriman layanan yang ditingkatkan: AI, pembelajaran mesin, dan otomatisasi dapat membantu tim pengiriman layanan dalam suatu organisasi untuk memecahkan kueri dengan menganalisis pola penggunaan, tiket dukungan, dan interaksi pengguna. Dengan menerapkan analisis penyebab potensial, ini dapat memprediksi dan membantu menyelesaikan masalah kinerja utama.

kesimpulan

Sementara DevOps Test Automation adalah standar de facto untuk mengaktifkan otomatisasi proses TI, AIOps bisa menjadi permainan bola yang sama sekali berbeda. DevOps berhak mengambil alih peran sebagai avatar generasi berikutnya dengan mengurangi ketergantungan organisasi pada alat otomatisasi tertentu. Selain itu, AIOps dapat memantau perilaku infrastruktur TI dan dengan menyelaraskan sumber daya data, mereka dapat meningkatkan proses bisnis dan meningkatkan profitabilitas.

Related Articles

Leave a Reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *

Back to top button
Close
Close