Noll
“AIOps” kan vara en annan ny mosat upp termen för xOps lexikon, men det verkar ha fångat uppmärksamheten av många IT-chef. En ny undersökning finner en majoritet av IT-chefer, 68%, arbetar med eller funderar på att AIOps, eller artificiell intelligens för IT-verksamheten.
Foto: NASA Office CIO
AIOps kan hjälpa IT-chefer att “skilja mellan legitima signaler och oviktiga ljud,” enligt författarna av en färsk undersökning från OpsRamp. Den undersökningen visar att nästan tre fjärdedelar (73%) är att dra nytta av AIOps kapacitet för att få mer meningsfulla insikter relaterade till system varningar.
Så, där AIOps passar in i det system av saker? I en nyligen Forbes inlägg, Janakiram MSV beskrivs följande potentiella användningsfall för AIOps.
Kapacitetsplanering: “Som företag arbetsbelastning börja migrera till molnet, cloud leverantörer kommer att fortsätta att lägga till nya konfigurationer, som bara kommer att öka komplexiteten. Genom att tillämpa AI, arbetsbelastning kan kopplas till rätt konfiguration av servrar och virtuella maskiner. Efter att ha kört arbetsbelastning i sin topp staten, AIOps kan rekommendera rätt instans familj typ, lagring val, konfigurering av nätverk, och även i / o-genomströmning av lagring.” Resursutnyttjande: “Med AIOps, administratörer kommer att förlita sig på automatisk skalning i vilken infrastruktur som på ett intelligent sätt anpassar sig baserat på historiska data. Det kommer att lära dig hur man konfigurerar sig själv baserat på den nuvarande och förväntade utnyttjandet mönster.” Lagring hantering:“Genom att föra AI till lagring ops, vardagliga uppgifter såsom att kalibrera diskar och konfigurera dem är automatiserade. Genom predictive analytics, lagringskapacitet justeras automatiskt genom att addera nya volymer på ett aktivt sätt.AI kan ta itu med de grundläggande till avancerad verksamhet som rör lagring hantering.” Upptäcka avvikelser: “AIOps exakt kan markera dessa extremvärden genom att precisera den faktiska källan, som kan hjälpa till med DET lag på att utföra effektiv root cause analysis nästan i realtid.” Hot upptäckt och analys: “Avancerad maskinlärande algoritmer kan användas för att identifiera oväntade och potentiellt obehöriga och skadlig verksamhet inom infrastruktur.” Den OpsRamp undersökningen visar att 58% av de svarande svarade att AIOps skulle hjälpa utdrag signal från buller i en komplex organisation. En majoritet (51%) säger att upp till hälften av alla händelser var återkommande. Under tiden, 48% av de tillfrågade beskrev sin nuvarande alert volymer som alltför bullriga, för hög, eller både och.
Den OpsRamp undersökningen konstaterar också AIOps är nyckeln till att eliminera eller minska manuellt arbete. Minst 74% av de tillfrågade ville att använda AIOps att automatisera tråkiga uppgifter. Dessutom, 66% av de tillfrågade uppgav att AIOps skulle bidra till att förbättra analys av orsak och verkan.
Relaterade Ämnen:
Datacenter
CXO
Trodde Ledarskap
Innovation
Tech och Arbete
0