Che cos'è l'AIOps? Guida completa

Termine coniato da Gartner nel 2017, l'intelligenza artificiale per le operations IT (AIOps) si riferisce all'applicazione del machine learning alla Big Data Analytics per l'automazione e la gestione delle operations IT. Se si considera qualsiasi area delle operations IT (Log Analytics, monitoraggio delle applicazioni, service desk, gestione degli incidenti e così via) e si applica l'AI, il risultato è l'AIOps. Esistono molti modi per integrare l'AI nelle operations IT esistenti e aiutare il tuo team a essere più efficiente, proattivo, preciso e produttivo. Questa guida completa esplora cos'è AIOps, come funziona e i suoi vantaggi, sfide, casi d'uso e strumenti.

AIOps sfrutta l'AI e il machine learning per migliorare e automatizzare le operazioni IT. L'acronimo AIOps racchiude la fusione di intelligenza artificiale e operazioni IT, riflettendo il suo obiettivo di gestire e ottimizzare in modo intelligente i sistemi IT.

AIOps va oltre i tradizionali strumenti di gestione IT, utilizzando algoritmi avanzati per analizzare e interpretare grandi quantità di dati generati dall'infrastruttura IT. Questo approccio basato sui dati consente all'AIOps di identificare schemi, anomalie e tendenze che potrebbero passare inosservati dagli operatori umani. In questo modo, AIOps consente alle organizzazioni di risolvere in modo proattivo i problemi, prevedere i potenziali guasti e ottimizzare le performance.

Il fulcro del valore di AIOps è la capacità di dare un senso al volume enorme di dati generati da vari componenti IT. Gli algoritmi di machine learning svolgono un ruolo cruciale in questo processo, poiché imparano continuamente dai dati storici, si adattano e si evolvono per comprendere meglio le complessità dell'ambiente IT di un'organizzazione.

I data analytics sono un altro aspetto critico dell'AIOps e offrono la possibilità di estrarre preziose informazioni approfondite da diverse origini dati. Ciò include log, metriche e dati degli eventi, che le piattaforme AIOps analizzano in tempo reale per rilevare schemi indicativi di potenziali problemi. Automatizzando la correlazione di questi data point, AIOps non solo identifica i problemi, ma aiuta anche a prevedere e prevenire le interruzioni future.

Confronto tra DevOps e AIOps

La sinergia tra DevOps e AIOps è diventata sempre più importante per le organizzazioni che devono migliorare l'efficienza e semplificare le operazioni. DevOps, o sviluppo e operations, è un insieme di pratiche che mira ad automatizzare e migliorare la collaborazione tra sviluppo software e operations IT.

Il rapporto tra DevOps e AIOps è simbiotico. Mentre DevOps si concentra sulla collaborazione e sulla comunicazione tra i team di sviluppo e IT, AIOps offre un livello di intelligence al lato operativo. Questa collaborazione garantisce un ambiente IT più agile e reattivo, allineando perfettamente sviluppo e operations.

Che cos'è l'AIOps deterministico?

L'AIOps deterministico è un paradigma all'interno dell'AIOps che sottolinea la prevedibilità e l'affidabilità nelle sue operazioni. A differenza degli approcci AIOps tradizionali che possono basarsi fortemente su modelli probabilistici, l'AIOps deterministico mira a fornire una maggiore certezza nei processi decisionali. Integrando algoritmi e logica deterministici, questo approccio mira a ridurre le incertezze e a rendere le operazioni IT più trasparenti e controllabili.

Nell'AIOps deterministico, i modelli si basano su regole e logiche esplicite, consentendo alle organizzazioni di avere una comprensione più chiara del processo decisionale. Questo livello di trasparenza è cruciale per le operazioni IT che richiedono precisione e affidabilità. L'AIOps deterministico è particolarmente utile in scenari in cui le conseguenze di errori o imprecisioni possono avere un impatto significativo sulle operazioni aziendali.

Che cos'è l'AIOps indipendente dal dominio?

L'AIOps indipendente dal dominio adotta un approccio più ampio trascendendo domini o settori specifici. A differenza delle soluzioni AIOps specifiche per dominio, personalizzate in base alle caratteristiche specifiche di un determinato settore, i modelli indipendenti dal dominio sono progettati per essere versatili e adattabili in vari settori.

La flessibilità di AIOps indipendenti dal dominio risiede nella sua capacità di gestire dataset e scenari operativi diversi senza richiedere una personalizzazione estesa per ciascun dominio. Questo lo rende una risorsa preziosa per le organizzazioni che operano in ambienti multisfaccettati, consentendo loro di implementare soluzioni AIOps senza i vincoli di limitazioni specifiche del dominio.

Perché l'AIOps moderno è deterministico e indipendente dal dominio

Le moderne soluzioni AIOps stanno adottando sempre più un approccio duale, che combina i principi deterministici di affidabilità con la versatilità dell'agnosticismo di dominio. Questa combinazione soddisfa le esigenze in continua evoluzione delle organizzazioni che si trovano a gestire ambienti IT complessi e domini operativi diversi.

L'aspetto deterministico garantisce precisione e affidabilità nel processo decisionale, riducendo il rischio di errori e fornendo un processo AIOps più trasparente e comprensibile. Contemporaneamente, l'agnosticismo di dominio consente alle organizzazioni di implementare soluzioni AIOps in modo trasparente in vari settori, promuovendo scalabilità e adattabilità.

AIOps aiuta le operations IT a rispondere più rapidamente ai disastri, riducendo al minimo gli RTO (Recovery Time Objective) e gli RPO (Recovery Point Objective).

Il modo migliore per capire AIOps è considerare ciò che un tipico professionista delle operations IT deve fare per rispondere a un'interruzione dei servizi e in che modo l'AI può automatizzare il processo.

Nella sua Guida di mercato per le piattaforme AIOps,¹ Gartner suddivide il ciclo di risposta e risoluzione delle interruzioni in tre passaggi:

1. Osservazione: l'incidente iniziale che determina l'interruzione deve essere notato affinché qualcuno possa intervenire. Una piattaforma AIOps acquisisce automaticamente log, metriche, avvisi, eventi e altri dati necessari per capire cosa sta succedendo dietro le quinte di un'applicazione quando si è verificato l'incidente. La piattaforma consolida tutti questi dati e identifica i modelli, eliminando la necessità di ricorrere all'intervento umano per estrarre manualmente queste informazioni da diverse origini di dati e interpretarle.

¹ https://www.gartner.com/en/documents/4015085

2. Coinvolgi: questa fase comporta l'analisi delle informazioni monitorate e la diagnosi della causa principale dell'interruzione. Le informazioni pertinenti per la risoluzione del problema vengono contestualizzate e trasmesse al personale operativo di competenza che dispone degli strumenti migliori per gestire la situazione. Lo strumento AIOps può eseguire analisi dei rischi, automatizzare la comunicazione delle responsabilità e preparare pacchetti di dati pertinenti per il personale delle operations IT.

3. Agire: la persona direttamente responsabile risolve il problema, eseguendo il restore del servizio per l'applicazione. È possibile creare script, runbook e automazione del rilascio delle applicazioni (ARA) che verranno eseguiti automaticamente la prossima volta che lo strumento AIOps rileverà questo particolare problema.

I vantaggi dell'implementazione di AIOps includono:

Tempo medio di risoluzione (MTTR) più rapido

AIOps elimina il rumore operativo, correlando i dati provenienti da più ambienti IT per identificare le cause principali e proporre soluzioni più rapidamente rispetto alle attività manuali. Ciò comporta una riduzione significativa dell'MTTR, consentendo alle organizzazioni di raggiungere obiettivi ambiziosi più rapidamente.

Costi operativi inferiori

L'identificazione automatica dei problemi operativi e gli script di risposta riprogrammati consentono di ridurre i costi operativi, migliorando l'allocazione delle risorse. Questa ottimizzazione consente inoltre di liberare le risorse del personale per un lavoro più innovativo, migliorando l'esperienza dei dipendenti.

Osservabilità e collaborazione migliorate

Gli strumenti di monitoraggio AIOps facilitano la collaborazione tra team, migliorando visibilità, comunicazione e trasparenza. Ciò consente un processo decisionale più rapido e una risposta più rapida ai problemi. 

Gestione proattiva e predittiva

Grazie agli analytics predittivi integrati, AIOps impara continuamente a identificare e dare priorità agli avvisi urgenti, consentendo ai team IT di risolvere potenziali problemi prima che si trasformino in rallentamenti o interruzioni.

Esperienza utente migliorata

Grazie agli analytics predittivi e alla risoluzione proattiva dei problemi, AIOps può contribuire a una migliore esperienza utente riducendo al minimo le interruzioni e garantendo la disponibilità e le performance dei servizi IT.

Adattabilità alla complessità

Man mano che gli ambienti IT diventano sempre più complessi con l'adozione di cloud, microservizi e infrastrutture ibride, AIOps diventa uno strumento cruciale per adattarsi a questa complessità. La capacità di analizzare grandi quantità di dati e fornire informazioni approfondite fruibili è essenziale per la gestione degli ecosistemi IT moderni.

AIOps sfrutta Big Data, analytics avanzati e funzionalità di machine learning per affrontare vari scenari:

Analisi delle cause principali

L'analisi delle cause alla base, come suggerisce il nome, mira a identificare i motivi fondamentali alla base dei problemi e a implementare soluzioni appropriate. Individuando le cause principali, i team possono evitare sforzi inutili per il trattamento dei sintomi invece di risolvere il problema principale. Ad esempio, una piattaforma AIOps può tracciare l'origine di un'interruzione della rete, risolverla tempestivamente e stabilire misure preventive per evitare problemi simili in futuro.

Rilevamento delle anomalie

Gli strumenti AIOps analizzano a fondo i dati storici per scoprire punti di dati insoliti all'interno di un set di dati. Questi valori anomali fungono da segnali per identificare e prevedere eventi problematici, come le violazioni dei dati. Questa funzionalità consente alle aziende di aggirare le conseguenze costose come le pubbliche relazioni negative, le sanzioni normative e il calo della fiducia dei consumatori.

Monitoraggio delle performance

Le applicazioni moderne spesso implicano più livelli di astrazione, rendendo difficile distinguere le risorse di server fisico, storage e rete sottostanti che supportano applicazioni specifiche. AIOps funge da strumento di monitoraggio per l'infrastruttura cloud, la virtualizzazione e i sistemi di storage, fornendo informazioni approfondite su metriche come l'utilizzo, la disponibilità e i tempi di risposta. Inoltre, utilizza funzionalità di correlazione degli eventi per consolidare e aggregare le informazioni, facilitando un migliore consumo di informazioni per gli utenti finali.

Adozione/Migrazione del cloud

L'adozione del cloud per le organizzazioni è in genere un processo graduale, che determina un ambiente multicloud ibrido con più interdipendenze che cambiano rapidamente e frequentemente. AIOps offre una chiara visibilità di queste interdipendenze, riducendo in modo significativo i rischi operativi associati alla migrazione al cloud e a un approccio all'hybrid cloud.

Adozione DevOps

DevOps accelera lo sviluppo fornendo ai team di sviluppo un maggiore controllo sul provisioning e sulla riconfigurazione dell'infrastruttura. Tuttavia, l'IT deve ancora gestire questa infrastruttura. AIOps fornisce la visibilità e l'automazione necessarie all'IT per supportare DevOps senza richiedere sforzi di gestione aggiuntivi sostanziali.

Ecco una guida dettagliata per le organizzazioni che desiderano implementare con successo AIOps, che tratta gli strumenti e le tecnologie necessari, le sfide potenziali e le best practice per una transizione fluida.

Passaggio 1: Valuta il tuo ambiente IT attuale

Inizia con una valutazione completa dell'infrastruttura IT attuale, dei processi e delle sfide. Identifica i punti deboli, le aree di inefficienza e i punti in cui AIOps può fornire l'impatto più significativo. Questa analisi iniziale aiuterà a definire obiettivi chiari per l'implementazione.

Passaggio 2: Definisci obiettivi e traguardi chiari

Stabilire obiettivi specifici e misurabili per l'implementazione di AIOps. Che si tratti di migliorare i tempi di risposta agli incidenti, l'affidabilità del sistema o l'utilizzo delle risorse, avere obiettivi ben definiti guiderà il processo di implementazione e fornirà benchmark per il successo.

Passaggio 3: Seleziona gli strumenti AIOps giusti

Scegli gli strumenti AIOps in linea con gli obiettivi e i requisiti della tua organizzazione. Cerca piattaforme che offrono funzionalità come l'analisi delle cause principali, il rilevamento delle anomalie e il monitoraggio delle performance. I principali strumenti AIOps includono Splunk, Dynatrace e Moogsoft. Valuta le funzionalità, la scalabilità e le funzionalità di integrazione di ogni strumento per assicurarti che soddisfino le esigenze della tua organizzazione.

Passaggio 4: Integra AIOps nei workflow esistenti

Per massimizzare i vantaggi dell'AIOps, integra i nuovi strumenti in modo trasparente nei workflow IT esistenti. Ciò può comportare l'adattamento dei processi attuali o la creazione di nuovi processi per soddisfare le funzionalità AIOps. Assicurati che i team siano formati sui nuovi strumenti e comprendano come si inseriscono nelle loro operazioni quotidiane.

Passaggio 5: Gestione della qualità e della disponibilità dei dati

La riuscita dell'implementazione AIOps dipende in larga misura dalla qualità e dalla disponibilità dei dati. Assicurati che i dati della tua organizzazione siano precisi, aggiornati e accessibili. Stabilire pratiche di governance dei dati per mantenere l'integrità dei dati, poiché AIOps si basa fortemente su informazioni approfondite basate sui dati per un processo decisionale efficace.

Passaggio 6: Supera la resistenza culturale

L'implementazione di AIOps può essere soggetta a una resistenza da parte dei team abituati alle operations IT tradizionali. Promuovi una cultura di collaborazione e sottolinea i vantaggi dell'AIOps nel potenziamento delle capacità umane invece di sostituirle. Incoraggia una comunicazione aperta e coinvolgi gli stakeholder chiave nel processo decisionale.

Passaggio 7: Monitora e valuta

Monitora regolarmente le performance e l'impatto dell'AIOps sulle operazioni IT. Raccogli feedback dai team e dagli utenti finali per identificare le aree da migliorare. Usa gli indicatori chiave di performance (KPI) stabiliti nella fase di definizione degli obiettivi per misurare il successo dell'implementazione AIOps e apportare le modifiche necessarie.

Le tre sfide principali con AIOps sono le carenze di competenze, la sicurezza e la scalabilità. Diamo un'occhiata breve a ciascuno di essi. 

Problematica 1: Lacuna di competenze

La maggior parte dei reparti IT sta ancora imparando a utilizzare AIOps. Investi in programmi di formazione e aggiornamento delle competenze per colmare il divario di competenze all'interno dei tuoi team IT. Potresti anche prendere in considerazione la possibilità di collaborare con fornitori di formazione esterni o di assumere esperti AIOps.

Sfida 2: Sicurezza

Gli strumenti AIOps possono introdurre nuove vulnerabilità di sicurezza nei sistemi. Dai priorità alle misure di sicurezza informatica e assicurati che gli strumenti AIOps siano conformi agli standard e alle normative del settore. Implementa controlli di accesso e crittografia affidabili per proteggere i dati sensibili.

Sfida 3: Scalabilità

Man mano che la tua organizzazione fa crescere i propri sistemi basati su AIOps, potrebbero verificarsi problemi di scalabilità. Assicurati di scegliere strumenti AIOps scalabili in base alla crescita della tua organizzazione. Rivaluta regolarmente le esigenze dell'infrastruttura e aggiorna gli strumenti di conseguenza per garantire una scalabilità continua.

Strumenti AIOps per la raccolta dei dati

Splunk: Splunk è uno strumento AIOps versatile che raccoglie e indicizza i dati generati da macchine provenienti da varie origini, tra cui registri ed eventi. Fornisce informazioni approfondite in tempo reale sulle performance del sistema, consentendo alle organizzazioni di risolvere i problemi in modo proattivo.

Logstash: Logstash, parte di Elastic Stack, è un motore di raccolta dati open source. Acquisisce e trasforma i dati da più origini, facilitando la gestione centralizzata dei log. Logstash supporta vari plug-in per una perfetta integrazione con diversi input di dati.

Strumenti AIOps per il rilevamento delle anomalie

Dynatrace: Dynatrace utilizza il rilevamento delle anomalie basato sull'AI per analizzare le performance delle applicazioni e l'esperienza utente. Essa basa automaticamente il comportamento normale, identificando anomalie che potrebbero indicare problemi. Lo strumento fornisce informazioni approfondite fruibili per risolvere rapidamente i problemi.

Moogsoft: Moogsoft utilizza algoritmi di machine learning per il rilevamento delle anomalie nelle operations IT. Analizza i pattern dei dati, identificando le deviazioni dalla norma e correlando gli eventi per comprendere la causa principale dei problemi. Questo accelera la risoluzione degli incidenti.

Strumenti AIOps per la risposta e la correzione

PagerDuty: PagerDuty è una piattaforma leader per la risposta agli incidenti. Si integra con gli strumenti di monitoraggio e avviso, creando automaticamente incidenti basati su regole predefinite. Facilita la collaborazione in tempo reale tra i team per una risoluzione efficiente degli incidenti.

ServiceNow: ServiceNow combina funzionalità di risposta agli incidenti e di correzione. Automatizza i workflow, semplificando il processo di risposta. La piattaforma ServiceNow garantisce che gli incidenti siano documentati, monitorati e risolti con un intervento manuale minimo.

Strumenti AIOps per il training AI

TensorFlow: TensorFlow è un framework di machine learning open source sviluppato da Google. È ampiamente utilizzato per addestrare i modelli di AI in AIOps. TensorFlow offre un set completo di strumenti e librerie, che lo rendono adatto per varie applicazioni di machine learning.

PyTorch: PyTorch è un'altra libreria di machine learning open source molto diffusa. Noto per il suo grafico computazionale dinamico, PyTorch semplifica il processo di creazione e addestramento di modelli di AI complessi. È favorita da ricercatori e sviluppatori per la sua flessibilità e facilità d'uso.

Queste sono le tendenze emergenti nell'AIOps:

Analisi predittiva e risoluzione proattiva dei problemi

Una delle tendenze significative nell'AIOps è il passaggio da una gestione IT reattiva a una proattiva. Grazie agli analytics predittivi, le piattaforme AIOps possono analizzare i dati storici, identificare i pattern e prevedere i potenziali problemi prima che influiscano sul sistema. Questo approccio proattivo consente ai team IT di risolvere i problemi prima ancora che gli utenti li notino, garantendo una maggiore affidabilità dei servizi.

Visibilità e integrazione end-to-end

L'AIOps si sta muovendo verso una visibilità end-to-end completa degli ambienti IT. Ciò comporta l'integrazione con vari strumenti di monitoraggio e gestione IT per creare una visione unificata dell'intera infrastruttura. Eliminando i silos e fornendo una prospettiva olistica, le piattaforme AIOps consentono un migliore processo decisionale e una risoluzione più rapida dei problemi.

Analisi automatizzata delle cause principali

La risoluzione dei problemi tradizionale spesso comporta un processo di lunga durata per identificare la causa principale di un problema. Le piattaforme AIOps stanno avanzando con funzionalità automatizzate di analisi delle cause principali, sfruttando algoritmi di machine learning per individuare l'esatta origine di un problema. Questo non solo accelera la risoluzione dei problemi, ma riduce anche il carico di lavoro dei professionisti IT.

Integrazione ChatOps

ChatOps, la pratica di portare la collaborazione negli strumenti utilizzati per la gestione dell'infrastruttura, sta prendendo piede nel panorama AIOps. L'integrazione di AIOps con le piattaforme di chat consente la comunicazione e la collaborazione in tempo reale tra i team IT, promuovendo un ambiente operativo più agile e reattivo.

AIOps è molto promettente per la trasformazione delle operations IT. Man mano che gli analytics predittivi, l'analisi automatizzata delle cause principali e altre funzionalità avanzate diventano sempre più diffuse, l'AIOps è pronta a rivoluzionare il modo in cui i professionisti IT gestiscono e ottimizzano le infrastrutture complesse. Adottare questi progressi e rimanere informati sulle ultime tendenze nell'AIOps sarà fondamentale per rimanere competitivi e avere successo nell'evoluzione delle operations IT.

Un modo chiave per sfruttare al meglio l'AIOps è attraverso la piattaforma AIOps di Pure1®, che aiuta a consolidare tutte le origini dati in un'unica soluzione di gestione dello storage. Basata sull'AI, Pure1 Meta® automatizza il tracciamento, il monitoraggio e l'analisi dell'infrastruttura sfruttando la predictive analytics per identificare i problemi prima che diventino critici. La conoscenza è potere e Pure1 può aiutarti a riprendere il controllo dei tuoi dati.