AIOps의 기능
사용자 요청 및 중요하지 않은 IT 시스템 경고가 포함됩니다. 예를 들어 헬프 데스크 시스템은 리소스를 자동으로 프로비저닝하라는 사용자 요청을 처리하고 이행 할 수 있습니다. 또한 시스템은 경보를 평가하고 조치가 필요한 경보와 일반 매개 변수 내의 메트릭 및 지원 데이터를 기반으로 하는 경보를 판별 할 수 있습니다.
  • 사람보다 심각한 문제를 더 빠르고 정확하게 인식
    • 시스템은 사람이 스스로 모니터링 할 수 없는 많은 양의 데이터를 처리하여 표준, 특히 중요 서버에서 동작을 감지 할 수 있어야합니다.
  • 데이터 센터 그룹과 팀 간의 상호 작용을 간소화
    • AIOps는 각 기능 IT 그룹에 관련 데이터 및 관점을 제공합니다. AIOps 시스템은 각 그룹 또는 팀을 보여주기 위해 대규모 리소스 메트릭 풀에서 어떤 분석 및 모니터링 데이터를 학습합니다.
AIOps는 하이브리드 클라우드 플랫폼과 같은 대기업의 일반적인 복잡한 IT 운영에 적합합니다.
데이터는 로그 파일, 메트릭, 모니터링 도구 및 헬프 데스크 티켓팅 시스템을 포함한 여러 소스에서 제공됩니다. 빅 데이터 기술은 출력을 유용한 형태로 집계하고 구성하는 데 사용됩니다. 분석 기술은 원시 데이터를 해석하고 용량 문제를 포함하여 문제를 식별하고 격리 할 수 있는 추세 및 패턴을 파악하는 데 사용됩니다.
시스템의 알고리즘은 조직의 IT 전문 지식, 비즈니스 정책 및 목표를 체계화하여 플랫폼이 가장 바람직한 결과 또는 조치를 제공 할 수 있습니다. 알고리즘은 보안 관련 이벤트의 우선 순위를 정하고 플랫폼에 적합한 애플리케이션 성능 결정을 가르치는 데 사용됩니다. 이 알고리즘은 기계 학습의 기초를 형성합니다. 그들은 정상적인 행동과 활동의 기준을 세우고, 시간이 지남에 따라 환경이 변화함에 따라 배우고 발전 할 수 있습니다.
자동화를 통해 AIOps 도구는 분석 및 기계 학습의 결과에 따라 조치를 취할 수 있습니다. 예를 들어 도구의 예측 분석 및 ML은 응용 프로그램에 더 많은 스토리지가 필요한 것으로 판단 할 수 있습니다. 그런 다음 알고리즘에 포함 된 규칙에 따라 증분 단위로 스토리지를 추가하기 위해 자동화 된 프로세스를 시작할 수 있습니다.
시각화 도구는 대시 보드, 보고서, 그래픽 및 기타 출력을 제공하여 작업자 및 관리자가 환경의 변경 사항 및 이벤트를 볼 수 있습니다. 이를 통해 작업자는 AIOps 소프트웨어보다 의사 결정 기능이 필요한 조치를 취할 수 있습니다.
AIOps에 기반한 기술은 상당히 성숙되어 있으며, 실용 기술을 결합하여 다음 단계의 성숙 단계에 진입 할 준비가 되어 있습니다. AIOps 플랫폼을 구현, 유지 관리 및 관리하는 데 필요한 시간과 노력은 상당 할 수 있습니다. 결과는 다를 수 있습니다.