AIOps – הדבר החם הבא בעולם ה-IT

מהפכת הבינה המלאכותית אשר נמצאת בעיצומה, הביאה עימה גישות חדשות לפתרון בעיות בתחום הרפואה, הייצור, הפיננסים ותעשיות רבות אחרות. התחום הבא שבינה מלאכותית עתידה לכבוש יהיה ה-IT, וזה יקרה כאשר היא תשתלט על התפעול השוטף של מערכות ה-IT, בין אם בענן, בתוך הבית או בסביבה היברידית. בינה מלאכותית לתפעול IT (AIOps) תסייע לארגונים להפחית את עלויות ה-IT שלהם, תוך כדי אספקת חוויית משתמש מצוינת מהמשתמש לענן, הן עבור העובדים והן עבור הלקוחות.

עם ניתוח מתמיד של נתונים, מערכות AI יכולות לפתח פרדיגמה, או פרופיל התנהגות – שהולך והופך מדויק יותר ככל שנאספים יותר נתונים – לאופן שבו המערכת צריכה לפעול, ולהפעיל התראות אם מתרחש משהו שאינו מתאים לתבנית (למשל התנהגות שאינה תקינה). מודל זה מיושם יותר ויותר על IT, כאשר מערכות בינה מלאכותית מנתחות באופן מתמיד ואוטומטי אירועים בעת התרחשותם כדי להזין את ההבנה של מצב "נורמלי", כך שמצב "לא תקין" יזוהה ויזכה לטיפול בקלות רבה יותר. כאשר מתרחש אירוע הדורש התייחסות, המערכת תנפיק התראה – או אפילו תנקוט פעולה מתקנת באופן אוטומטי, ובכך תבטיח המשכיות שירות וחוויית משתמש מעולה.

חלק מהטכניקות שישמשו את מערכות הבינה המלאכותית כדי לייעל את ה- IT כוללות:

נראות נתונים מלאה (Client to Cloud visibility): אירועים העלולים להשפיע על פעולות ה-IT יכולים להתרחש בכל אחת משכבות הרשת או התשתית – החל מהחיבורים הפיזיים למערכת ההפעלה וכלה בממשק המשתמש, ביישומים בענן ובכל מקום שביניהם. מערכות בינה מלאכותית אוספות נתונים בכל שכבות הנתונים ומחברות אותם לפרדיגמה התפעולית.

ניתוח פעילויות בזמן אמת: חמושים בנתונים אלו, מערכות בינה מלאכותית מנתחות כל הזמן את ההשלכות של כל האירועים והפעילות, ומעריכות תוצאות אפשריות בהקשר של פעולות. המערכות מנתחות באופן יזום נתונים אלה ומספקות התראות אם אירועים או פעילות מהווים איום על חוויית השימוש. הנתונים יכולים להצביע על חומרת ההתראה, והאם יש צורך בפעולה מיידית – או שמא הבעיה היא כזו שניתן להמתין או להתעלם ממנה כליל, ובכך לבטל את הבעיה של אזעקות שווא, שעלולות להיווצר על ידי מערכות שאינן חכמות.

אוטומציה חכמה: בעוד שאת צוות ה-IT צריך לעדכן לגבי בעיות אפשריות, את מערכות הבינה המלאכותית ניתן לתכנת לבצע באופן אוטומטי תיקונים במקרים רבים. לדוגמה, אם המערכת קובעת שעדכון תוכנה עשוי להשפיע על הפעולות – היא תשחזר אוטומטית את הגירסה הקודמת כדי להבטיח המשכיות תפעולית.

למידת מכונה: מערכות בינה מלאכותית המצוידות בלמידת מכונה יסרקו את הנתונים שנאספו, וישכללו כל העת את הפרדיגמה שלה כדי להבטיח פעולות נכונות. לאורך זמן, המערכות יוכלו להמליץ באופן יזום על דרכים טובות יותר לפריסת משאבים – ובכך לייעל את הפעילות ולחסוך זמן וכסף בארגון.

ככל שנכסי מערכת ה-IT מתרחבים יותר ויותר על פני אזורים גיאוגרפיים, והתשתית מורכבת משילוב של נכסים מקומיים, ענניים ומרובי עננים, מתברר כי AIOps היא באמת השיטה היחידה כיום לתפעול IT – ואכן, מנתוני סקר, שנערך לאחרונה על ידי חברת המחקר Vanson Bourne בקרב 1,000 מנמ"רים ומנהלי אבטחה בתשע מדינות, עלה, כי 87% מהנשאלים באזור EMEA אמרו, שארגונים מונעי בינה מלאכותית הם בעלי יתרון עסקי חזק כתוצאה מהזריזות, הגמישות והתובנה בפעילות הדיגיטלית שלהם.

מה המשמעות של AIOps עבור צוותי ה-IT?

כניסתם של יישומי בינה מלאכותית לאדמיניסטרציה ולתפעול תשתיות ה-IT תשנה את אופן עבודת הצוותים, עם משימות, תחומי אחריות וכישורים חדשים. השכלה תהיה גורם מפתח בהצלחה באימוץ בינה מלאכותית: הערכה ויישום של פתרונות בינה מלאכותית דורשים השקעה בצוות ה-IT. כדי להבטיח הצלחה, עסקים החושבים קדימה ישקיעו בחינוך למנהיגות IT כדי שיוכלו להבין טוב יותר כיצד להעריך וליישם פתרונות AI בצורה יעילה בכל הארגון.

AIOps לניהול IT נמצא עדיין בחיתוליו, אך כל הזמן יותר ויותר חברות מאמצות אותו. 2021 עשויה להיות נקודת מפנה לטכנולוגיה זו, שתהיה מונעת משיקולי כדאיות באתגר המתמשך של המגיפה. היתרונות פשוט ברורים מכדי להתעלם מהם, וכמו בתחומים רבים אחרים, מסתמכים על מערכות בינה מלאכותית יותר ויותר כדי לספק תפעול אוטומטי מקצה לקצה, כמו גם לפתור בעיות מורכבות של משתמשים, הפחתת עומסי עבודה לצוותי ה-IT תוך הקפדה על ניהול IT טוב יותר, מדויק ופרואקטיבי יותר.

הכותב הוא אחראי תחום AI Driven Enterprise, ג'וניפר נטוורקס ישראל.