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“AIOps” può essere un altro nuovo purea-up termine per la xOps lessico, ma sembra aver catturato l’attenzione di molti un IT manager. Un nuovo sondaggio rileva un maggior parte dei responsabili IT, il 68%, sono al lavoro con o considerando AIOps, o di intelligenza artificiale per le operazioni IT.
Foto: NASA Ufficio del CIO
AIOps può aiutare i responsabili IT a “distinguere tra legittimi segnali e priva di rumore,” secondo gli autori di un recente sondaggio di OpsRamp. L’indagine trova quasi tre quarti (73%) sono approfittando di AIOps possibilità per guadagnare più significativi approfondimenti legati al sistema di avvisi.
Così, da dove viene AIOps adatti allo schema delle cose? In una recente Forbes post, Janakiram MSV delineato le seguenti possibili casi di utilizzo per AIOps.
Capacità di pianificazione: “i carichi di lavoro aziendali iniziano a migrare verso il cloud, i fornitori di cloud continuerà ad aggiungere nuove configurazioni, che non farà che aumentare la complessità. Applicando AI carichi di lavoro possono essere mappati per la configurazione di server e macchine virtuali. Dopo l’esecuzione il carico di lavoro nel suo picco di stato, AIOps in grado di consigliare la corretta istanza di tipo familiare, di archiviazione scelte, configurazione di rete, e anche IO throughput di archiviazione”. Di utilizzo delle risorse: “Con AIOps, gli amministratori potranno contare su predittivo di scala in cui le infrastrutture in modo intelligente, si regola sulla base di dati storici. Si imparerà a riconfigurarsi, sulla base dell’attuale e previsto l’utilizzo di pattern.” Gestione archiviazione:“Da portare ai archiviazione ops, compiti banali, come la calibrazione di dischi e la riconfigurazione di loro sono automatizzati. Attraverso l’analisi predittiva, la capacità di archiviazione è regolata automaticamente con l’aggiunta di nuovi volumi in modo proattivo.AI può affrontare fondamentale per operazioni avanzate relative alla gestione dell’archiviazione.” Il rilevamento di anomalie: “AIOps con precisione possibile evidenziare questi valori anomali individuando la fonte reale, che può aiutare le squadre in esecuzione efficiente l’analisi delle cause, quasi in tempo reale.” Di rilevamento delle minacce e analisi di: “Avanzati algoritmi di machine learning può essere utilizzato per identificare inattese e potenzialmente non autorizzate e le attività dannose all’interno dell’infrastruttura.” Il OpsRamp indagine mostra che il 58% degli intervistati ha notato che AIOps sarebbe aiutare a estrarre il segnale dal rumore, in una organizzazione complessa. La maggioranza (51%) ha detto che la metà di tutti gli incidenti erano ricorrenti. Nel frattempo, il 48% degli intervistati ha descritto la loro corrente di allerta volumi troppo rumoroso, troppo alto, o entrambi.
Il OpsRamp indagine rileva anche AIOps è la chiave per eliminare o ridurre il lavoro manuale. Almeno il 74% degli intervistati ha voluto utilizzare AIOps per automatizzare operazioni ripetitive. Inoltre, il 66% degli intervistati ha indicato che AIOps contribuirebbe a migliorare la root-cause analysis.
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