Artificial Intelligence for IT Operations (AIOps)
Con il termine AIOps (Artificial Intelligence for IT Operations, ovvero intelligenza artificiale per le operazioni IT) ci si riferisce a tecniche e strumenti di intelligenza artificiale per l’automazione di importanti attività IT come il monitoraggio delle prestazioni e dei sistemi, il backup dei dati, la diagnostica delle cause principali e la reportistica, nonché la pianificazione dei carichi di lavoro. Utilizzando metodi moderni come l’apprendimento automatico (machine learning, ML) o l’elaborazione del linguaggio naturale (NLP), AIOps ottimizza l’efficienza dell’infrastruttura IT, i flussi di lavoro e l’integrità del sistema.
Che cos’è AIOps?
Il termine AIOps, abbreviazione di Artificial Intelligence for IT Operations, è stato coniato dalla società di ricerca di mercato statunitense Gartner. Tradotto, AIOps significa “intelligenza artificiale per le operazioni IT”. Viene utilizzato per ottimizzare, automatizzare e monitorare l’infrastruttura IT aziendale e i flussi di lavoro digitali, impiegando diversi strumenti e metodi. Più precisamente, gli strumenti AIOps raccolgono grandi quantità di dati per analizzarli in tempo reale e intraprendere azioni per migliorare la tua infrastruttura IT:
- Intelligenza artificiale (IA)
- Apprendimento automatico (machine learning, ML)
- Analisi e gestione di big data
- Elaborazione del linguaggio naturale (natural language processing, NLP)
- IA nel cloud
- Algoritmi per la correlazione degli eventi e il riconoscimento dei modelli
- API per diverse fonti di dati dell’infrastruttura IT
- API per sistemi di ticket e avvisi
- Visualizzazione dello stato dell’IT
Quali sono i compiti di AIOps?
I principali compiti che AIOps svolge per le aziende includono:
- Gestione dei dati e monitoraggio delle prestazioni: vengono raccolte, monitorate e aggregate enormi quantità di dati provenienti da varie fonti, componenti IT, strumenti di monitoraggio delle prestazioni e sistemi di ticket dei servizi.
- Elaborazione del segnale e correlazione degli eventi: gli eventi, i modelli e le correlazioni importanti vengono filtrati dai dati raccolti e contestualizzati per identificare i problemi di prestazioni e disponibilità.
- Identificazione delle anomalie: attraverso la correlazione e l’analisi di vari dati, è possibile individuare precocemente indicatori di prestazione anomali, per prevenire interruzioni o guasti.
- Diagnosi delle cause e automazione: le cause dei problemi vengono identificate e riportate immediatamente ai team IT e DevOps oppure risolte automaticamente.
- Gestione della capacità e scalabilità: in base ai modelli di utilizzo e alle analisi delle prestazioni, è possibile fare previsioni sui requisiti delle risorse e ottimizzare la scalabilità dell’infrastruttura IT e dei flussi di lavoro.
- Cloud transformation: gli strumenti AIOps offrono la flessibilità, l’efficienza, la sicurezza e l’agilità necessarie per la gestione delle applicazioni cloud e delle migrazioni, anche in ambienti multi-cloud, affrontando le numerose dipendenze presenti.
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Perché AIOps è importante per le aziende?
L’integrazione e l’automazione di più strumenti AIOps consentono di rispondere in modo rapido e proattivo a cali di prestazioni e interruzioni del servizio. In questo modo si garantisce la scalabilità e le prestazioni anche in ambienti IT complessi e dinamici, soddisfacendo le elevate aspettative degli utenti in termini di disponibilità e performance, e migliorando al contempo la competitività. Per questo motivo, si pensa che AIOps giocherà in futuro un ruolo fondamentale per le aziende in ambito di trasformazione digitale, dovendo elaborare e analizzare di volumi di dati sempre maggiori.
Grazie a una rapida individuazione e risoluzione dei problemi, una maggiore disponibilità di sistema e prestazioni migliorate, avvalendoti di AIOps potrai beneficiare di vantaggi competitivi evidenti. Inoltre, ti aiuterà a promuovere la digitalizzazione dei tuoi processi IT, aumentando l’agilità e la scalabilità dell’infrastruttura, dei carichi di lavoro e dei processi aziendali digitali.
A che cosa serve AIOps?
I casi d’uso più comuni di AIOps (Artificial Intelligence for IT Operations) includono monitoraggio, ottimizzazione, automazione e stabilizzazione di reti, applicazioni, carichi di lavoro, ambienti cloud e componenti fisici. AIOps è particolarmente adatto per sistemi complessi, agili e dinamici o ambienti con dipendenze intricate e grandi volumi di dati. Offre numerosi vantaggi anche per architetture di microservizi basate su cloud o ambienti cloud ibridi, in particolare in relazione ad analisi predittive, ottimizzazione dei flussi di lavoro e dei movimenti dei dati, nonché monitoraggio delle prestazioni.
AIOps svolge inoltre funzioni importanti nel rispetto delle normative di conformità e nel rafforzamento della resilienza informatica, garantendo una migliore protezione dagli attacchi informatici, una sicurezza proattiva e meccanismi di difesa automatizzati. Per i team DevOps, questo ramo dell’intelligenza artificiale svolge compiti cruciali come l’ottimizzazione della qualità del codice, ad esempio attraverso la revisione automatizzata del codice e il rilevamento degli errori.
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Quali vantaggi offrono gli strumenti AIOps?
Tra i principali vantaggi di AIOps troviamo:
- Ottimizzazione dei costi: AIOps riduce i costi operativi analizzando grandi quantità di dati in modo efficiente, supportando un piccolo team di esperti. L’automazione delle attività di routine e la risoluzione precisa dei problemi riducono la necessità di interventi manuali, minimizzando errori e interruzioni costose. Il risultato è un migliore utilizzo delle risorse, costi operativi inferiori e una clientela più soddisfatta.
- Risoluzione più rapida dei problemi: AIOps analizza i dati in tempo reale e correla gli eventi per individuare rapidamente le anomalie del sistema. Gli strumenti di analisi avanzata e l’apprendimento automatico consentono di identificare e risolvere rapidamente le cause dei problemi. Tempi di risposta più rapidi riducono al minimo i tempi di inattività e massimizzano la disponibilità di applicazioni, servizi e sistemi.
- Maggiore efficienza nelle operazioni IT: AIOps aggrega le informazioni provenienti da diverse fonti di dati in una piattaforma centralizzata. Ciò consente ai team IT di collaborare in modo efficiente e di armonizzare i flussi di lavoro senza che vi sia ogni volta la necessità di un intervento umano. In questo modo si riducono le fonti di errore e si aumenta la produttività e l’efficienza delle operazioni IT.
- Gestione proattiva dei servizi: AIOps consente il rilevamento e la risoluzione dei problemi in modo proattivo. Gli strumenti AIOps analizzano e identificano modelli e tendenze che, a causa della vasta mole di dati, potrebbero sfuggire ai team IT. Con azioni e interventi proattivi, è possibile ridurre le interruzioni, chiudere le falle di sicurezza, reagire alle anomalie e migliorare la stabilità e l’affidabilità dei servizi IT.
- Miglioramento dell’esperienza cliente: analizzando in dettaglio le interazioni della clientela attraverso canali di comunicazione come chat ed e-mail, si ottengono preziose informazioni sul comportamento di ogni utente. Grazie all’analisi del customer journey è possibile rispondere rapidamente alle esigenze della clientela e adattare i servizi alle sue aspettative. Con il monitoraggio delle prestazioni e la gestione degli incidenti, si evitano guasti tecnici che potrebbero compromettere il servizio clienti aziendale, offrendo così un’esperienza utente affidabile e positiva in grado di favorire la fidelizzazione.
- Supporto alla migrazione cloud: AIOps fornisce automazione e standardizzazione efficienti per la gestione e il monitoraggio delle infrastrutture cloud pubbliche, private o ibride, anche in presenza di dipendenze complesse. Ciò contribuisce a migliorare il monitoraggio delle reti aziendali, delle soluzioni di archiviazione e delle applicazioni nell’ambiente cloud, semplificando la migrazione dei carichi di lavoro verso il cloud.
- Risoluzione rapida dei problemi: grazie all’eliminazione dei segnali di disturbo e alla correlazione degli eventi, si riduce enormemente il MTTR (mean time to resolution, tempo medio di risoluzione). Ciò minimizza i tempi di inattività, aumentando la disponibilità e la produttività.
- Gestione IT proattiva e predittiva: AIOps non si limita a rispondere agli eventi e ai segnali dell’infrastruttura IT della tua azienda, ma implementa anche processi proattivi e predittivi per anticipare i problemi e mantenere la continuità operativa.
Come funziona AIOps?
L’implementazione e l’uso degli strumenti AIOps avvengono in fasi distinte:
- Raccolta e aggregazione: la raccolta e l’aggregazione dei dati sono fasi fondamentali per AIOps. I dati da raccogliere includono quelli di sistema, registri ed eventi, dati delle applicazioni, log e metriche, dati dell’infrastruttura e della rete.
- Osservazione e previsione: l’analisi in tempo reale dei dati provenienti da fonti IT consente di individuare tempestivamente tendenze, modelli e anomalie. Le analisi predittive permettono di pianificare le capacità e le risorse in modo proattivo.
- Integrazione e prevenzione: l’integrazione di figure umane esperte con le analisi AIOps ottimizza il coordinamento dei carichi di lavoro IT e migliora la diagnosi grazie a dashboard condivise e notifiche in tempo reale.
- Azione e automazione: l’automazione e la standardizzazione dei flussi di lavoro basati sulle analisi di AIOps migliorano l’infrastruttura IT a lungo termine, ottimizzando i processi aziendali, riducendo i costi e aumentando la competitività grazie a maggiore flessibilità, agilità e scalabilità.
Quali tipi di soluzioni AIOps esistono?
Le soluzioni AIOps si possono classificare in due categorie: soluzioni orientate al dominio e soluzioni indipendenti dal dominio.
AIOps orientato al dominio
Si tratta di strumenti di intelligenza artificiale specializzati in determinate aree. Si concentrano su domini specifici dell’infrastruttura IT, come il monitoraggio delle reti, delle applicazioni o del cloud computing.
AIOps indipendente dal dominio
Gli strumenti AIOps indipendenti dal dominio vengono utilizzati a livello aziendale e di rete per l’analisi predittiva, l’automazione, la scalabilità e l’ottimizzazione dei processi. Raccogliendo dati da fonti diverse, permettono di ottenere una panoramica completa dell’infrastruttura IT aziendale grazie al riconoscimento di modelli, l’analisi delle tendenze e la correlazione degli eventi.