Kilde: Dyb læring i stedet for dybe problemer med intelligent flash webcast
Du har måske set det kommercielle. Det er alle over YouTube. En reparation fyr går op til receptionen i en kontorbygning. “Jeg er her for at lave den elevator,” siger han. Fyren bag vigtigste bruser reagerer, “Intet er galt med elevator.”
Cue hoppende musik og neon-ikonet for IBM ‘ s Watson. I en venlig stemme, Watson siger, “Min analyse af sensor og vedligeholdelse dataene angiver, at dette Elevator 3 vil funktionsfejl i to dage.”
Men systemer, svigt ikke bare ramt elevatorer. De er overalt. Af interesse for os er de fejl, der påvirker IT-drift. Dette problem er foran i nyhederne lige nu, på grund af de store systemer, svigt i British Airways i løbet af ferie weekend.
Tilsyneladende, at en el-system i virksomhedens datacenter mislykkedes. Dette resulterede i aflyste flyvninger til mere end 75.000 passagerer, omkring $68 millioner i passager-godtgørelse omkostninger (ikke hotel-omkostninger), og en 2,8 procent i aktiekurserne falde af moderselskab, IAG.
British Airways er ikke den eneste store operatør til at blive ramt med DET katastrofale fejl. En Financial Times gennemgang nævner en 2016 fiasko på Delta Air Lines, hvilket resulterede i annullering af 2,300 flyvninger, forsinke hundredvis af tusindvis af passagerer.
I 2015, tusindvis af bank-kunder, der ikke kunne cash deres lønsedler, lige før en weekend ferie, fordi banken HSBC skruet op en software opdatering.
En anden 2015 bank fiasko, denne gang på Royal Bank of Scotland, resulterede i 600,000 kundernes betalinger og udbetalinger vil “mangler.” At gøre tingene værre, det samme bank var blevet idømt en bøde på 56 millioner pund (omkring $72 mio.) efter et 2012 fiasko ramt seks millioner kunder.
Vi fortsætter vores 2015 mareridt gennemgang blev New York Stock Exchange, hvor handlen blev suspenderet for fire timer efter en opgradering mislykkedes. Dette koster omkring $10 millioner (eller i det mindste det er, hvor meget NYSE ‘ s moderselskab, Intercontinental Exchange afsat til at beskæftige sig med den efterfølgende SEK undersøgelse).
Udgifterne til DET nedetid
Det vil gøre for nu. Pointen er, at der opstår fejl. Ifølge Gartner, at de gennemsnitlige produktionsomkostninger for DET nedetid er $5,600 per minut. Fordi der er så mange forskelle i, hvordan virksomheder fungerer, Gartner-analytiker, Andrew Lerner, at nedetid, som i den lave ende, kan være så meget som $140,000 per time, $300.000 kr i timen i gennemsnit, og så meget som $540,000 per time i den højere ende.
Som vi så fra NYSE eksemplet ovenfor, fire timers nedetid på børsen vil medføre udgifter på mindst $2,5 millioner i timen.
Omkostningerne ved afbrydelser
Men der er andre omkostninger, der ofte ikke dukker op i overskrifterne. Det er prisen for afbrydelser, især når DET er fagfolk, der afbrydes fra, hvad der kunne være mere produktive arbejde.
Tag, for eksempel, den afbrydelse, der opstår, når en person springer ind på dit kontor for at fortælle dig, at din e-mail-server er nede. Som afbrydelse, selvfølgelig, tager den tid, det tager, plus tid til at løse problemet. Men vidste du, ifølge en undersøgelse foretaget af UC Irvine, at det ofte tager et gennemsnit på 23 minutter til at koncentrere og få dit hoved tilbage i spillet efter en afbrydelse?
Der er aldrig kun en afbrydelse i en dag. Senere, lad os sige, at en anden medarbejder popper i at fortælle dig, at ingen fra dit Nordvest kontor kan komme ind i CRM-systemet. Ifølge Carnegie Melon University undersøgelse, kognitiv funktion, kan faldet med 20 procent efter en afbrydelse. Jep, du kan gå fra en En-elev-plan til en C-studerende niveau, blot fordi du var distraheret af endnu et problem.
Afbrydelser, der kan sap en enorm mængde af tid.
En nylig undersøgelse, rapporteret i Washington Post, diskuteret afbrydelser i den finansielle sektor. Tænk om disse tal. Afbrydelser forbruger i gennemsnit, 238 minutter per dag. Hertil kommer, at den tid at få startede op igen efter en afbrydelse bruger en anden 84 minutter om dagen. Den tabte tid med stress og træthed, stjæler en anden 50 minutter om dagen.
Du bliver nødt til at sidde ned for dette. Alle, der tilføjer op til 6,2 timer per dag, eller 31 timer om ugen tabte til afbrydelser. Er det undre nogen, vi bruger det meste af vores tid på at træde vande, og innovation synes at være kommet til en fuldstændig i stå?
Innovationskløften
DET skal være drivende virksomhedens mission frem, men det er normalt ikke tilfældet. Forrester lavede en undersøgelse, hvor det så ud på mængden af DET budget, der er afsat til det, de kalder Tech ELG vs. fremme virksomhedens mission. ELG står for at Vedligeholde og Drive Organisationen, Systemer og Udstyr-stort set den løbende vedligeholdelse og drift.
Ifølge Forrester-analytiker Andrew Bartels, 69 procent af IT-budgetter, gå til MOOSE vedligeholdelse. Kun 31 procent af IT-budgetter, der er afsat til nye projekter. Det synes måske ikke af så dårligt, indtil du indser, at kun 14 procent af, at 31 procent (eller omkring 4,3% af DET samlede it-budget) går til såkaldte “sell-side” investeringer: investering i kunder, der vender muligheder og nye forretningsmuligheder.
Der må være en bedre måde
Du vil bemærke, at jeg ikke engang nævnt omkostningerne for cybersikkerhed problemer. Jeg forlader for, at hele klyngen af mareridt ud af denne diskussion til at hjælpe crystalize ikke-angreb er DET vedligeholdelse problem.
Vi har fremvist, hvordan nogle fejl har kostet millioner af dollars. Vi har undersøgt, hvordan analytikere anslår, at den gennemsnitlige fejl kostede hundreder af tusinder af dollars i timen. Vi har lært, hvordan afbrydelser kan koste os de fleste af vores produktive tid, og sap os kognitivt. Endelig har vi set, hvor næsten ingen af de typiske IT-budget går til at øge salget og forbedre kundens oplevelse.
Det er her vi kommer tilbage til elevator kommercielle, jeg nævnte i starten af denne artikel. IBM er reklame Watson, sin AI-baseret system til prædiktiv analyse. Watson er langt fra det eneste system, der gør predictive analytics. Det er fordi tanken om at forudsige, hvad der kan ske, er så stærkt.
Du går aldrig til at fjerne alle afbrydelser og fejl. Men mange IT-katastrofer, der kan forudsiges. Baseret på en stadigt voksende base af viden, evnen til at tilføje telemetri i systemer og virtuelle maskiner, evnen til at opretholde en stor, stor-data sæt af historiske oplysninger om præstation, og den vækst i forskningen i machine learning, det er muligt, at vi kan forudsige mange af de problemer, der normalt ville banke os tilbage.
Hvis man ser på de tal, jeg har taget du igennem, kan du se, at selv om kun et lille antal af begivenheder, der er forudsagt før tid, fordi omfanget af de tab, der er så stort, ellers er der ingen tvivl om, at komme foran bolden på endnu et par begivenheder, der ville have en positiv effekt.
Vi vil se meget mere på, hvordan big data og predictive analytics kan hjælpe med IT-vedligeholdelse her på ZDNet. Faktisk, jeg er ved at få en diskussion i morgen med en sælger, der har kigget på dette problem, især når det kommer til flash-lager. Virksomheden, Adræt Opbevaring, er at arbejde med den idé, at hvis de kan se mønstre i opbevaring adfærd, disse mønstre kan forudsige problemer andre steder i DET stak.
Venligst slutte sig til Vævre David Wang og mig i “Dyb læring i stedet for dybe problemer med intelligent flash,” en levende og interaktive webcast på 2pm i morgen her på ZDNet om, hvordan din virksomhed kan bruge stærke analytics sammen med hurtig lagring for at komme foran problemer på tværs af hele din infrastruktur.
Du kan følge min dag-til-dag-projekt opdateringer på sociale medier. Sørg for at følge mig på Twitter på @DavidGewirtz, på Facebook på Facebook.com/DavidGewirtz på Instagram på Instagram.com/DavidGewirtz og på YouTube på YouTube.com/DavidGewirtzTV.