Enfrentar a complexidade com o software de AIOps
As ferramentas de AIOps aplicam o aprendizado de máquina e a análise avançada para identificar padrões nos dados de monitoração, capacidade, central de serviços e automação em ambientes híbridos no local e multi-cloud. A adoção de AIOps habilita as equipes de operações de TI e observação a:
- Utilize o AIOps & Machine Learning e detecção de anomalias para melhorar o desempenho e a disponibilidade no local e na nuvem
- Reduzir o ruído do evento e priorizar problemas essenciais para os negócios
- Dar suporte à aceleração das versões de aplicativos e processos de DevOps
- Identificar problemas de forma proativa e analisar rapidamente a causa raiz para reduzir o MTTR
- Modelar e prever os requisitos de capacidade da carga de trabalho para otimizar o uso e o custo dos recursos
Principais requisitos do software de AIOps
A implementação de uma estratégia de AIOps vai além de obter melhores análises para os dados existentes. Criar a base para um sistema de aprendizado de máquina que produzirá insights contínuos requer:
- Acesso a dados abertos, incluindo várias fontes consumíveis de dados históricos e de streaming de TI
- Aprendizado de máquina e algoritmos que aprendem padrões comportamentais de dados e geram insights automatizados
- Automação para agir em insights analíticos e engajar a Central de serviço de ITSM
A BMC é uma líder confiável em AIOps
As soluções da BMC implantam o aprendizado de máquina e a análise avançada como parte de uma solução holística de monitoração, gerenciamento de eventos, capacidade e automação para oferecer casos de uso do AIOps que ajudam as operações de TI a serem executadas na velocidade que os negócios digitais exigem.
- Reduza o ruído do evento em 90%
- Alerta preventivo para reduzir incidentes em 40%
- Reduza o tempo para identificar a causa raiz em 60%
- Automatize a remediação de eventos para reduzir o MTTR em 75%
Acesso a dados abertos
As equipes de observação devem conseguir consumir grandes volumes de dados e eventos em várias tecnologias e sistemas de registro como base para uma estratégia de AIOps bem-sucedida. Os principais requisitos incluem:
- Monitoração de aplicativos distribuídos em ambientes no local, na nuvem e em contêiner
- Obter uma visão unificada dos dados em diferentes camadas da pilha de aplicativos
- Monitoramento agnóstico dos dados, incluindo a obtenção de dados de outras ferramentas de monitoração
Aprendizado de máquina
A análise avançada de TI tem a ver com a correspondência de padrões. O aprendizado de máquina aplica a potência computacional e a velocidade das máquinas à descoberta e à correlação de padrões nos dados de TI. Ele faz isso em maior quantidade e velocidade do que os agentes humanos e altera dinamicamente os algoritmos usados pela análise com base nas alterações dos dados.
- Aprendizado de comportamento de condições normais
- As linhas de base dinâmicas vão além dos limites estáticos
- Detecção de anomalias com base em padrões aprendidos
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Vídeo: Park Place Technologies Innovates with AI and Machine Learning (1:47)
Automação de AIOps e ITSM
O valor tangível de AIOps vem do uso de insights avançados fornecidos pelo aprendizado de máquina e pela análise avançada para potencializar a automação e quebrar os silos entre ITOM e ITSM para gerar o máximo valor comercial. Os casos de uso valiosos da automação de AIOps incluem:
