Date: Februari 16, 2017
Ini adalah posting pertama dalam dua bagian seri. Kami menyoroti bagaimana AIOps berubah itu optimasi kinerja. Teks asli dari seri ini muncul dalam sebuah artikel tentang manajemen informasi.
Selama dua tahun berikutnya, perusahaan yang ditetapkan untuk menghabiskan $31.3 miliar pada alat sistem kognitif. Hari ini, perusahaan yang menggunakan alat-alat yang didasarkan pada teknologi ini (yaitu, data analytics dan pembelajaran mesin) untuk memecahkan masalah dalam berbagai bidang. Sebagai contoh, perusahaan yang menggunakan kecerdasan buatan (AI)-powered pelanggan layanan bot dan truk rute desain yang ilmuwan data. Ironisnya, Departemen teknologi informasi telah tidak belum sepenuhnya memanfaatkan kekuatan pembelajaran mesin berbasis analisis — itu.
Survei menunjukkan lebih kritis Apps di VMware
Nam
un, yang berubah karena lingkungan itu menjadi semakin kompleks. Mereka bergerak dari server fisik untuk lingkungan virtual. Menurut sebuah studi baru dari SIOS teknologi, 81 persen dari tim itu menjalankan aplikasi bisnis penting dalam lingkungan VMware.
Lingkungan virtual yang terdiri dari komponen, seperti VMs, aplikasi, Penyimpanan dan jaringan yang sangat saling terkait dan terus berubah. Untuk mengelola dan mengoptimalkan lingkungan ini, manajer TI harus menganalisis volume yang sangat besar data. Mereka belajar pola-pola perilaku antara komponen. Hal ini memungkinkan mereka akurat berkorelasi masalah layanan aplikasi ke akar penyebab masalah ini dalam lingkungan virtual. Sebagai hasilnya, sebuah field baru telah muncul-AIOps.
Apakah AIOps?
AIOps (algoritmik IT operasi platform) adalah istilah baru yang Gartner menggunakan untuk menggambarkan tahap berikutnya IT operasi Analytics. Platform ini menggunakan mesin belajar dan dalam belajar teknologi untuk mengotomatisasi proses menemukan masalah kinerja di dalamnya operasi.
Sekarang, perkiraan Gartner hanya lima persen dari bisnis yang memiliki AIOps platform di tempat. Namun, bisnis lebih akan mengadopsi platform ini selama dua tahun berikutnya, membawa nomor yang 25 persen. Penting, AIOps menggantikan kecerdasan manusia dengan mesin intelijen. Itu deciphers interaksi dalam lingkungan virtual IT. Akibatnya, mereka dapat mengungkap masalah infrastruktur, mengkorelasikan mereka aplikasi operasi masalah dan merekomendasikan solusi.
Platform AIOps menggunakan mesin belajar untuk memahami bagaimana lingkungan ini berperilaku sejalan dengan waktu untuk mengidentifikasi perilaku yang tidak normal. Selain itu, itu bahkan dapat menggunakan AIOps platform untuk menemukan dan menghentikan ancaman potensial sebelum mereka menjadi masalah kinerja aplikasi.