Năm 2017, Gartner đã dự đoán rằng nhân sự vận hành CNTT (ITOps) sẽ có sự thay đổi lớn trong vài năm tới. Các kỹ thuật quản lý IT truyền thống được coi là không thể đáp ứng được với chuyển đổi kinh doanh kỹ thuật số. Gartner cũng dự đoán rằng sẽ có những thay đổi đáng kể trong các thủ tục ITOps và tái cấu trúc cách chúng ta quản lý hệ sinh thái IT của mình. Họ gọi nền tảng đang phát triển mà trên đó những thay đổi này sẽ diễn ra là “AIOps”.
Những thay đổi trong ngành CNTT trong những năm qua đã chứng minh Gartner nhận định đúng. Sự quan tâm và áp dụng AIOps đã tăng lên theo cấp số nhân khi các tổ chức tìm cách:
- Cho phép đổi mới
- Chống đỡ những thứ làm gián đoạn
- Quản lý tốc độ, khối lượng và nhiều loại dữ liệu kỹ thuật số vượt quá thang đo (human scale) của con người
Bài viết này đề cập đến các trình nhân tố dẫn dắt thị trường ban đầu và hiện tại của AIOps cũng như các thành phần và lợi ích của nó. Bài viết cũng được cập nhật với các thông tin từ bản phát hành mới nhất báo cáo Hướng dẫn thị trường AIOps (Gartner Market Guide to AIOps).
Chuyển đổi kỹ thuật số: Con đường dẫn đến AIOps
Điều quan trọng là phải hiểu cách chuyển đổi kỹ thuật số đã tạo ra nền tảng AIOps của Gartner.
Chuyển đổi kỹ thuật số bao gồm DevOps và việc áp dụng đám mây và các công nghệ mới như vùng chứa (containers). Nó đại diện cho sự thay đổi từ CNTT tập trung sang các ứng dụng và nhà phát triển, tốc độ đổi mới và triển khai tăng lên, đồng thời thu hút người dùng kỹ thuật số mới – machine agents, thiết bị Internet of Things (IoT), Application Program Interfaces (API), v.v. – đó các tổ chức trước đây không cần dịch vụ.
Tất cả những công nghệ mới này và người dùng bắt buộc các chiến lược và công cụ quản lý dịch vụ và hiệu suất truyền thống phải đi đến điểm đột phá. AIOps là sự thay đổi mô hình ITOps cần thiết để xử lý các vấn đề chuyển đổi kỹ thuật số này.
AIOps là gì?
AIOps là viết tắt của artificial intelligence for IT operations. Nó đề cập đến các nền tảng công nghệ nhiều lớp tự động hóa và nâng cao các hoạt động CNTT thông qua phân tích và học máy (ML). Nền tảng AIOps tận dụng dữ liệu lớn, thu thập nhiều loại dữ liệu từ các công cụ và thiết bị hoạt động CNTT khác nhau để tự động phát hiện và phản ứng với các vấn đề trong thời gian thực trong khi vẫn cung cấp các phân tích lịch sử truyền thống.
Gartner giải thích cách thức hoạt động của nền tảng AIOps bằng cách sử dụng sơ đồ trong hình bên dưới. AIOps có hai thành phần chính: dữ liệu lớn và ML. Nó yêu cầu loại bỏ những rào cảng ra khỏi dữ liệu CNTT được lưu trữ để tổng hợp dữ liệu quan trắc (observational data) (chẳng hạn như dữ liệu được tìm thấy trong các hệ thống giám sát và nhật ký công việc) cùng với dữ liệu tương tác (engagement data) (thường được tìm thấy trong vé, sự cố và sự kiện) bên trong một nền tảng dữ liệu lớn.
AIOps sau đó triển khai chiến lược phân tích và học máy toàn diện dựa trên dữ liệu IT kết hợp. Kết quả mong muốn là thông tin chi tiết theo hướng tự động hóa mang lại những cải tiến và sửa chữa liên tục. AIOps có thể được coi là tích hợp và triển khai liên tục (CI / CD) cho các chức năng CNTT cốt lõi.
Để đạt được mục tiêu hàng loạt về thông tin chi tiết và cải tiến liên tục, AIOps kết nối ba lĩnh vực CNTT khác nhau:
- Quản lý dịch vụ (“Tương tác”)
- Quản lý hiệu suất (“Quan sát”)
- Tự động hóa (“Hành động”)
AIOps cho thấy rằng, trong môi trường CNTT đang phát triễn vũ bão, phải có một cách tiếp cận mới được hỗ trợ bởi những tiến bộ trong dữ liệu lớn và ML.
Điều gì đang thúc đẩy AIOps?
AIOps là sự phát triển của phân tích hoạt động CNTT (IT operational analytics – ITOA). Nó phát triển theo một số xu hướng và nhu cầu ảnh hưởng đến ITOps, bao gồm:
- Môi trường CNTT vượt quá thang đo con người. Các phương pháp truyền thống để quản lý độ phức tạp của CNTT -những nỗ lực thủ công, ngoại tuyến cần sự can thiệp của con người – không hoạt động trong môi trường năng động, đàn hồi (elatic). Con người không thể theo dõi , giám sát và quản lý sự phức tạp này bằng cách thủ côngđược nữa. ITOps đã vượt quá thang đo của con người trong nhiều năm và nó tiếp tục trở nên tồi tệ hơn.
- Số lượng dữ liệu mà ITOps cần giữ lại đang tăng lên theo cấp số nhân. Giám sát hiệu suất đang tạo ra số lượng sự kiện và cảnh báo lớn hơn theo cấp số nhân. Khối lượng vé dịch vụ trải nghiệm chức năng từng bước tăng lên với sự ra đời của các thiết bị IoT, API, ứng dụng di động và người dùng máy hoặc kỹ thuật số. Một lần nữa, nó chỉ đơn giản là trở nên quá phức tạp để báo cáo và phân tích thủ công.
- Các vấn đề về cơ sở hạ tầng phải được giải quyết với tốc độ ngày càng tăng. Khi các tổ chức số hóa hoạt động kinh doanh của họ, CNTT sẽ trở thành công việc kinh doanh. Sự “tiêu thụ hóa” của công nghệ đã thay đổi kỳ vọng của người dùng đối với tất cả các ngành. Các phản ứng đối với các sự kiện CNTT – dù là thực hay được nhận thức – cần phải xảy ra ngay lập tức, đặc biệt khi một vấn đề ảnh hưởng đến trải nghiệm người dùng.
- Nhiều sức mạnh tính toán hơn đang di chuyển đến các biên (edge) của mạng. Việc dễ dàng áp dụng cơ sở hạ tầng đám mây và các dịch vụ của bên thứ ba đã trao quyền cho các chức năng của ngành kinh doanh (LOB – line of business) để xây dựng các giải pháp và ứng dụng CNTT của riêng họ. Việc kiểm soát và ngân sách đã chuyển từ IT cốt lõi sang điện toán biên. Và nhiều sức mạnh tính toán hơn (có thể được tận dụng) đang được bổ sung từ CNTT cốt lõi bên ngoài.
- Các nhà phát triển có nhiều quyền lực và ảnh hưởng hơn nhưng trách nhiệm giải trình vẫn thuộc về CNTT cốt lõi. DevOps và Agile đang buộc các lập trình viên phải chịu trách nhiệm giám sát nhiều hơn ở cấp ứng dụng, nhưng phải chịu trách nhiệm về sức khỏe tổng thể của hệ sinh thái CNTT và sự tương tác giữa các ứng dụng, dịch vụ và cơ sở hạ tầng vẫn là trách nhiệm của CNTT cốt lõi. ITOps đang gánh vác nhiều trách nhiệm hơn khi mạng của họ ngày càng phức tạp hơn.
Con người sẽ không bị thay thế
Cần lưu ý rằng dù thừa nhận rằng quản lý ITOps đang vượt quá thang đo của con người không có nghĩa là máy móc thay thế con người. Nó có nghĩa là chúng ta cần dữ liệu lớn, AI / ML và tự động hóa để đối phó với thực tế mới. Con người không thể thay thế, nhưng nhân viên ITOps sẽ cần phát triển các kỹ năng mới. Các vai trò mới sẽ xuất hiện.
Các phần tử của AIOps
Chúng ta hãy xem qua các phần tử của AIOps trong sơ đồ Gartner trên. Sau đây là các phần tử chính đóng vai trò là nền tảng của AIOps và những đóng góp của chúng.
- Dữ liệu CNTT phong phú và đa dạng. Được liệt kê trong các khung họa tiết chevron (chữ v xuôi ngược) màu đen và xanh lam, AIOps được dự đoán dựa trên việc tập hợp dữ liệu đa dạng từ cả quản lý hoạt động CNTT (ITOM) (số liệu, sự kiện, v.v.) và quản lý dịch vụ CNTT (IT operations management (ITOM)) (sự cố, thay đổi, v.v.). Điều này thường được gọi là phá vỡ các rào cản dữ liệu (data silo) – tập hợp dữ liệu lại với nhau từ các công cụ khác nhau để chúng có thể “nói chuyện” với nhau và đẩy nhanh việc xác định nguyên nhân gốc rễ hoặc cho phép tự động hóa.
- Nền tảng dữ liệu lớn tổng hợp. Trung tâm của nền tảng (trung tâm của đồ họa trên) là dữ liệu lớn. Vì dữ liệu được giải phóng khỏi các công cụ được lưu trữ, nên dữ liệu cần được tập hợp lại với nhau để hỗ trợ phân tích cấp độ tiếp theo. Điều này không chỉ xảy ra ngoại tuyến (offline), như trong một cuộc điều tra pháp y sử dụng dữ liệu lịch sử, mà còn trong thời gian thực khi dữ liệu được nhập.
- Máy học. Dữ liệu lớn cho phép ứng dụng ML để phân tích lượng lớn dữ liệu đa dạng. Điều này không thể thực hiện được trước khi tập hợp dữ liệu cũng như không thể thực hiện bằng nỗ lực thủ công của con người. ML tự động hóa các phân tích thủ công, hiện có và cho phép phân tích mới trên dữ liệu mới — tất cả ở quy mô và tốc độ đều không khả dụng nếu không có AIOps.
- Quan sát. Đây là sự phát triển của miền ITOM truyền thống tích hợp phát triển và dữ liệu không phải ITOM khác (cấu trúc liên kết, số liệu kinh doanh) để cho phép các phương thức tương quan và ngữ cảnh hóa mới. Kết hợp với xử lý thời gian thực, việc xác định nguyên nhân có thể xảy ra đồng thời với việc tạo ra sự cố.
- Ràng buộc. Sự phát triển của miền ITSM truyền thống bao gồm giao tiếp hai chiều với dữ liệu ITOM để hỗ trợ các phân tích ở trên và tự động tạo tài liệu cho các yêu cầu kiểm toán và tuân thủ / quy định. AI / ML thể hiện chính nó ở đây trong phân loại nhận thức cộng với định tuyến và trí thông minh ở điểm tiếp xúc của người dùng, ví dụ: chatbots.
- Hành động. Đây là “bước cuối cùng” của chuỗi giá trị AIOps. Tự động hóa phân tích, quy trình làm việc và tài liệu là vô ích nếu trách nhiệm hành động được đặt lại vào tay con người. Hành động bao gồm việc mã hóa kiến thức miền của con người vào quá trình tự động hóa và điều phối quá trình khắc phục và phản ứng.
Tương lai của AIOps
Hiểu được điều gì đang thúc đẩy AIOps và phản ứng của nó như thế nào sẽ đưa chúng ta đến trạng thái hiện tại của thị trường. Khi CNTT vượt ra khỏi quy mô con người, công cụ CNTT cần phải thích ứng. Nhưng chỉ phản ứng một cách phòng thủ là không đủ. Các tổ chức chấp nhận AIOps sẽ coi thách thức mà nó có nghĩa là phải giải quyết như một cơ hội để phát triển, phát triển, đổi mới và đột phá.
Dưới đây là một số cách mà các tổ chức hỗ trợ AIOps sẽ chuyển đổi hoạt động kinh doanh của họ trong 5 năm tới.
- Công nghệ trở nên giống con người hơn: Phân tích và điều phối cho phép trải nghiệm dễ dàng, cho phép tự phục vụ phổ biến.
- Sự tự động hóa của công nghệ và do đó, các quy trình kinh doanh: Chi phí thấp hơn, tốc độ tăng và lỗi giảm xuống trong khi giải phóng nguồn nhân lực để đạt được thành tích cấp cao hơn.
- Các doanh nghiệp ITOps đạt được sự nhanh nhẹn của DevOps: Phân phối liên tục mở rộng cho các hoạt động và công việc kinh doanh.
- Dữ liệu trở thành tiền tệ: Vô số dữ liệu kinh doanh chưa được khai thác được vốn hóa, giải phóng các trường hợp sử dụng có giá trị cao và cơ hội kiếm tiền.
AIOps: thay đổi địa chấn, nhưng không triệt để
Mặc dù AIOps là một sự thay đổi đáng kinh ngạc đối với các hoạt động CNTT, nó không phải là một ứng dụng triệt để của phân tích và học máy. Một cách tiếp cận ML tương tự đã được thực hiện khi các nhà môi giới chứng khoán chuyển từ giao dịch thủ công sang giao dịch bằng máy. Analytics và ML được sử dụng trong phương tiện truyền thông xã hội và trong các ứng dụng như Google Maps, Waze và Yelp, cũng như trong các thị trường trực tuyến như Amazon và eBay. Các kỹ thuật này được sử dụng một cách đáng tin cậy và rộng rãi trong các môi trường yêu cầu phản ứng thời gian thực đối với các điều kiện thay đổi động và tùy chỉnh của người dùng.
AIOps là ứng dụng của công nghệ và quy trình đã được thử nghiệm cho ITOps. Nhân viên ITOps thường chậm áp dụng các công nghệ mới bởi vì ngoài sự cần thiết, công việc họ luôn cần sự thận trọng. Nhiệm vụ của ITOps là đảm bảo đèn luôn sáng và cung cấp sự ổn định cho cơ sở hạ tầng để hỗ trợ các ứng dụng doanh nghiệp
Nguồn: https://www.bmc.com/blogs/what-is-aiops/
