Wat is AIOps? Een complete gids

Voor het eerst bedacht door Gartner in 2017, verwijst artificiële intelligentie voor IT-operations (AIOps) naar de toepassing van machine learning op big-data-analytics voor de automatisering en het beheer van IT-operations. Neem een willekeurig gebied van IT-operations - loganalytics, applicatiemonitoring, servicedesk, incidentbeheer, etc. - voeg AI toe en je hebt AIOps. Er zijn veel manieren waarop AI kan worden geïntegreerd in bestaande IT-activiteiten om uw team te helpen efficiënter, proactief, nauwkeuriger en productiever te zijn. Deze uitgebreide gids onderzoekt wat AIOps is, hoe het werkt en de voordelen, uitdagingen, gebruikssituaties en tools ervan.

AIOps maakt gebruik van AI en machine learning om IT-activiteiten te verbeteren en te automatiseren. Het acroniem AIOps omvat de samenvoeging van artificiële intelligentie en IT-operaties, wat het doel weerspiegelt om IT-systemen op intelligente wijze te beheren en te optimaliseren.

AIOps gaat verder dan traditionele IT-managementtools door geavanceerde algoritmen te gebruiken om enorme hoeveelheden data te analyseren en te interpreteren die door de IT-infrastructuur worden gegenereerd. Deze datagestuurde aanpak stelt AIOps in staat om patronen, anomalieën en trends te identificeren die door menselijke operators onopgemerkt kunnen blijven. Hierdoor stelt AIOps organisaties in staat om proactief problemen aan te pakken, potentiële storingen te voorspellen en de prestaties te optimaliseren.

De kern van de waarde van AIOps is het vermogen om inzicht te krijgen in het overweldigende volume aan data dat door verschillende IT-componenten wordt gegenereerd. Machine learning-algoritmen spelen een cruciale rol in dit proces, omdat ze voortdurend leren van historische data, zich aanpassen en evolueren om de complexiteit van de IT-omgeving van een organisatie beter te begrijpen.

Data-analytics is een ander cruciaal aspect van AIOps en biedt de mogelijkheid om waardevolle inzichten uit verschillende databronnen te halen. Dit omvat logs, statistieken en gebeurtenisgegevens, die AIOps-platforms in realtime analyseren om patronen te detecteren die wijzen op potentiële problemen. Door de correlatie van deze datapunten te automatiseren, identificeert AIOps niet alleen problemen, maar helpt het ook bij het voorspellen en voorkomen van toekomstige verstoringen.

DevOps vs. AIOps

De synergie tussen DevOps en AIOps is steeds belangrijker geworden voor organisaties die de efficiëntie moeten verbeteren en de activiteiten moeten stroomlijnen. DevOps , of ontwikkeling en operaties, is een reeks praktijken die tot doel heeft de samenwerking tussen softwareontwikkeling en IT-operaties te automatiseren en te verbeteren.

De relatie tussen DevOps en AIOps is symbiotisch. Terwijl DevOps zich richt op de samenwerking en communicatie tussen ontwikkelings- en IT-teams, brengt AIOps een laag intelligentie aan de operationele kant. Deze samenwerking zorgt voor een meer agile en responsieve IT-omgeving door ontwikkeling en activiteiten naadloos op elkaar af te stemmen.

Wat is deterministische AIOps?

Deterministische AIOps is een paradigma binnen AIOps dat de nadruk legt op voorspelbaarheid en betrouwbaarheid in zijn activiteiten. In tegenstelling tot traditionele AIOps-benaderingen die sterk afhankelijk zijn van probabilistische modellen, streeft deterministische AIOps ernaar meer zekerheid te bieden in besluitvormingsprocessen. Door deterministische algoritmen en logica op te nemen, wil deze aanpak onzekerheden verminderen en IT-operaties transparanter en controleerbaarer maken.

In deterministische AIOps zijn modellen gebouwd op expliciete regels en logica, waardoor organisaties een duidelijker begrip hebben van het besluitvormingsproces. Dit niveau van transparantie is cruciaal voor IT-operaties die precisie en betrouwbaarheid vereisen. Deterministische AIOps wordt vooral nuttig in scenario's waarin het gevolg van fouten of onnauwkeurigheden aanzienlijke gevolgen kan hebben voor de bedrijfsvoering.

Wat is domeinonafhankelijke AIOps?

Domain-agnostic AIOps hanteert een bredere aanpak door specifieke domeinen of industrieën te overstijgen. In tegenstelling tot domeinspecifieke AIOps-oplossingen die zijn afgestemd op de unieke kenmerken van een bepaalde sector, zijn domeinonafhankelijke modellen ontworpen om veelzijdig en aanpasbaar te zijn in verschillende sectoren.

De flexibiliteit van domeinonafhankelijke AIOps ligt in het vermogen om diverse datasets en operationele scenario's te verwerken zonder dat er uitgebreide aanpassingen voor elk domein nodig zijn. Dit maakt het een waardevol bezit voor organisaties die in veelzijdige omgevingen werken, waardoor ze AIOps-oplossingen kunnen implementeren zonder de beperkingen van domeinspecifieke beperkingen.

Waarom moderne AIOps deterministisch en domeinagnostisch is

Moderne AIOps-oplossingen hanteren steeds vaker een dubbele aanpak, waarbij de deterministische principes van betrouwbaarheid worden gecombineerd met de veelzijdigheid van domeinagnostischheid. Deze combinatie voorziet in de veranderende behoeften van organisaties die te maken hebben met complexe IT-landschappen en diverse operationele domeinen.

Het deterministische aspect zorgt voor precisie en betrouwbaarheid in de besluitvorming, vermindert het risico op fouten en biedt een transparanter en begrijpelijker AIOps-proces. Tegelijkertijd stelt domeinonafhankelijkheid organisaties in staat om AIOps-oplossingen naadloos in verschillende sectoren te implementeren, waardoor schaalbaarheid en aanpasbaarheid worden bevorderd.

AIOps helpt IT-operaties sneller op rampen te reageren, waardoor hersteltijddoelstellingen (RTO's) en herstelpuntdoelstellingen (RPO's) worden geminimaliseerd.

De beste manier om AIOps te begrijpen is door te bedenken wat een typische IT-operationsprofessional moet doen om te reageren op een verstoring van services en hoe AI het proces kan automatiseren.

In zijn Market Guide for AIOps Platforms,¹ doorbreekt Gartner de cyclus van het reageren op en oplossen van storingen in drie stappen:

1. Observeren: Het initiële incident dat de verstoring heeft veroorzaakt, moet worden opgemerkt voordat iemand erop kan reageren. Een AIOps-platform neemt automatisch logs, metrics, alerts, events en andere data op die nodig zijn om te begrijpen wat er achter de schermen van een app gebeurt op het moment dat het incident zich voordeed. In plaats van dat een mens handmatig die informatie uit verschillende databronnen haalt en probeert er wijs uit te worden, zal het platform al deze data consolideren en patronen identificeren.

¹ https://www.gartner.com/en/documents/4015085

2. Betrokkenheid: In deze stap wordt de gecontroleerde informatie geanalyseerd en wordt een diagnose gesteld van de hoofdoorzaak van de verstoring. Relevante informatie voor het oplossen van het probleem wordt in de juiste context geplaatst en doorgegeven aan het verantwoordelijke operationele personeel dat het best is toegerust om het probleem op te lossen. De AIOps-tool kan risicoanalyses uitvoeren, de communicatie van verantwoordelijkheden automatiseren en relevante data combineren voor IT-operationeel personeel.

3. Handel: De direct verantwoordelijke persoon (DIR) lost het probleem op en herstelt de service aan de applicatie. Scripts, runbooks en Application Release Automation (ARA) kunnen worden gemaakt die automatisch worden uitgevoerd de volgende keer dat de AIOps-tool dit specifieke probleem detecteert.

De voordelen van het implementeren van AIOps zijn onder andere:

Snellere gemiddelde oplossingstijd (MTTR)

AIOps doorbreekt operationele ruis en correleert data uit meerdere IT-omgevingen om de hoofdoorzaken te identificeren en oplossingen sneller voor te stellen dan handmatige inspanningen. Dit resulteert in een aanzienlijk lagere MTTR, waardoor organisaties sneller ambitieuze doelen kunnen bereiken.

Lagere operationele kosten

Automatische identificatie van operationele problemen en hergeprogrammeerde responsscripts leiden tot lagere operationele kosten, waardoor de toewijzing van middelen kan worden verbeterd. Deze optimalisatie maakt ook personeel vrij voor innovatiever werk, waardoor de werknemerservaring wordt verbeterd.

Verbeterde waarneembaarheid en samenwerking

AIOps-monitoringtools vereenvoudigen samenwerking tussen teams, waardoor zichtbaarheid, communicatie en transparantie worden verbeterd. Dit maakt snellere besluitvorming en reactie op problemen mogelijk. 

Proactief en voorspellend beheer

Met ingebouwde voorspellende analyses leert AIOps voortdurend urgente waarschuwingen te identificeren en te prioriteren, zodat IT-teams potentiële problemen kunnen aanpakken voordat ze escaleren tot vertragingen of uitval.

Verbeterde gebruikerservaring

Met voorspellende analyses en proactieve probleemoplossing kan AIOps bijdragen aan een betere gebruikerservaring door verstoringen te minimaliseren en de beschikbaarheid en prestaties van IT-diensten te garanderen.

Aanpassingsvermogen aan complexiteit

Naarmate IT-omgevingen steeds complexer worden met de adoptie van cloud-, Microservices- en hybride infrastructuren, wordt AIOps een cruciaal instrument om zich aan te passen aan deze complexiteit. De mogelijkheid om enorme hoeveelheden data te analyseren en bruikbare inzichten te bieden is essentieel voor het beheer van moderne IT-ecosystemen.

AIOps maakt gebruik van big data, geavanceerde analyses en machine learning-mogelijkheden om verschillende scenario's aan te pakken:

Analyse van de kernoorzaak

Analyse van de hoofdoorzaak, zoals de naam al aangeeft, is erop gericht de fundamentele redenen achter problemen te identificeren en passende oplossingen te implementeren. Door de hoofdoorzaken vast te stellen, kunnen teams onnodige inspanningen vermijden die worden besteed aan het behandelen van symptomen in plaats van aan het aanpakken van het kernprobleem. Een AIOps-platform kan bijvoorbeeld de oorsprong van een netwerkstoring opsporen, deze snel oplossen en preventieve maatregelen treffen om soortgelijke problemen in de toekomst te voorkomen.

Anomaliedetectie

AIOps-tools doorzoeken uitgebreide historische data om ongebruikelijke datapunten binnen een dataset te ontdekken. Deze uitschieters dienen als signalen om problematische gebeurtenissen, zoals datalekken, te identificeren en te voorspellen. Deze mogelijkheid stelt bedrijven in staat om kostbare gevolgen te omzeilen, zoals negatieve public relations, boetes van regelgevende instanties en een afname van het consumentenvertrouwen.

Prestatiebewaking

Moderne applicaties hebben vaak meerdere abstractielagen, waardoor het een uitdaging is om de onderliggende fysieke server, opslag en netwerkresources te onderscheiden die specifieke applicaties ondersteunen. AIOps fungeert als een monitoringtool voor cloudinfrastructuur, virtualisatie en opslagsystemen en biedt inzicht in statistieken zoals gebruik, beschikbaarheid en responstijden. Daarnaast maakt het gebruik van eventcorrelatiemogelijkheden om informatie te consolideren en te aggregeren, waardoor een beter informatieverbruik voor eindgebruikers mogelijk wordt.

Cloudadoptie/-migratie

Cloudadoptie voor organisaties is meestal een geleidelijk proces, wat resulteert in een hybride multicloud-omgeving met meerdere onderlinge afhankelijkheden die snel en vaak veranderen. AIOps biedt duidelijk inzicht in deze onderlinge afhankelijkheden, waardoor de operationele risico's van cloudmigratie en een hybride cloudaanpak aanzienlijk worden verminderd.

DevOps-adoptie

DevOps versnelt de ontwikkeling door ontwikkelingsteams meer controle te geven over de provisioning en herconfiguratie van de infrastructuur. IT moet deze infrastructuur echter nog steeds beheren. AIOps biedt de zichtbaarheid en automatisering die IT nodig heeft om DevOps te ondersteunen zonder aanzienlijke extra managementinspanningen.

Hier is een stap-voor-stap handleiding voor organisaties die AIOps met succes willen implementeren, met de nodige tools en technologieën, potentiële uitdagingen en best practices voor een soepele overgang.

Stap 1: Beoordeel uw huidige IT-omgeving

Begin met het uitvoeren van een uitgebreide beoordeling van uw huidige IT-infrastructuur, -processen en -uitdagingen. Identificeer pijnpunten, gebieden van inefficiëntie en waar AIOps de grootste impact kan hebben. Deze eerste analyse zal helpen bij het definiëren van duidelijke doelen en doelstellingen voor de implementatie.

Stap 2: Stel duidelijke doelstellingen en doelen

Specifieke en meetbare doelstellingen vaststellen voor de implementatie van AIOps. Of het nu gaat om het verbeteren van de responstijden van incidenten, het verbeteren van de betrouwbaarheid van het systeem of het optimaliseren van het gebruik van middelen, het hebben van goed gedefinieerde doelen zal het implementatieproces begeleiden en benchmarks voor succes bieden.

Stap 3: Selecteer de juiste AIOps-tools

Kies AIOps-tools die aansluiten bij de doelen en vereisten van uw organisatie. Zoek naar platforms die mogelijkheden bieden zoals analyse van de hoofdoorzaak, detectie van anomalieën en prestatiebewaking. Populaire AIOps-tools zijn Splunk, Dynatrace en Moogsoft. Evalueer de functies, schaalbaarheid en integratiemogelijkheden van elke tool om ervoor te zorgen dat ze voldoen aan de behoeften van uw organisatie.

Stap 4: AIOps integreren in bestaande workflows

Om de voordelen van AIOps te maximaliseren, integreert u de nieuwe tools naadloos in uw bestaande IT-workflows. Dit kan inhouden dat de huidige processen worden aangepast of dat er nieuwe worden gecreëerd om AIOps-functionaliteiten aan te passen. Zorg ervoor dat teams zijn getraind in de nieuwe tools en begrijpen hoe ze in hun dagelijkse activiteiten passen.

Stap 5: Datakwaliteit en -beschikbaarheid aanpakken

Succesvolle AIOps-implementatie is sterk afhankelijk van de kwaliteit en beschikbaarheid van data. Zorg ervoor dat de data van uw organisatie nauwkeurig, up-to-date en toegankelijk zijn. Datagovernancepraktijken vaststellen om de data-integriteit te handhaven, aangezien AIOps sterk afhankelijk is van datagestuurde inzichten voor effectieve besluitvorming.

Stap 6: Culturele weerstand overwinnen

Het implementeren van AIOps kan worden geconfronteerd met weerstand van teams die gewend zijn aan traditionele IT-activiteiten. Bevorder een cultuur van samenwerking en benadruk de voordelen van AIOps bij het vergroten van menselijke capaciteiten in plaats van ze te vervangen. Stimuleer open communicatie en betrek de belangrijkste belanghebbenden bij het besluitvormingsproces.

Stap 7: Monitoren en evalueren

Controleer regelmatig de prestaties en impact van AIOps op uw IT-activiteiten. Verzamel feedback van teams en eindgebruikers om verbeterpunten te identificeren. Gebruik key performance indicators (KPI's) die zijn vastgesteld in de fase van het stellen van doelen om het succes van AIOps-implementatie te meten en indien nodig aanpassingen aan te brengen.

De drie belangrijkste uitdagingen met AIOps zijn hiaten in vaardigheden, beveiliging en schaalbaarheid. Laten we elk eens kort bekijken. 

Uitdaging 1: Vaardighedenkloof

De meeste IT-afdelingen leren nog steeds de touwen van AIOps. Investeer in trainings- en bijscholingsprogramma's om de vaardigheidskloof binnen uw IT-teams te overbruggen. U kunt ook overwegen om samen te werken met externe trainingsaanbieders of AIOps-experts in te huren.

Uitdaging 2: Veiligheid

AIOps-tools kunnen nieuwe beveiligingskwetsbaarheden in uw systemen introduceren. Geef prioriteit aan cyberbeveiligingsmaatregelen en zorg ervoor dat AIOps-tools voldoen aan de normen en voorschriften van de sector. Implementeer robuuste encryptie- en toegangscontroles om gevoelige data te beschermen.

Uitdaging 3: Schaalbaarheid

Naarmate uw organisatie haar AIOps-gebaseerde systemen laat groeien, kan het problemen met schaalbaarheid tegenkomen. Zorg ervoor dat u kiest voor AIOps-tools die kunnen schalen met de groei van uw organisatie. Beoordeel regelmatig uw infrastructuurbehoeften en upgrade de tools dienovereenkomstig om voortdurende schaalbaarheid te garanderen.

AIOps-tools voor dataverzameling

Splunk: Splunk is een veelzijdige AIOps-tool die door machines gegenereerde data uit verschillende bronnen verzamelt en indexeert, waaronder logs en gebeurtenissen. Het biedt realtime inzichten in de systeemprestaties, waardoor organisaties problemen proactief kunnen oplossen.

Logstash: Logstash, onderdeel van de Elastic Stack, is een open source dataverzamelingsengine. Het neemt data op en transformeert deze uit meerdere bronnen, waardoor gecentraliseerd logbeheer wordt vereenvoudigd. Logstash ondersteunt verschillende plug-ins voor naadloze integratie met diverse gegevensinvoer.

AIOps-tools voor anomaliedetectie

Dynatrace: Dynatrace maakt gebruik van AI-gestuurde anomaliedetectie om de prestaties en gebruikerservaring van applicaties te analyseren. Het baselinet automatisch normaal gedrag, waarbij anomalieën worden geïdentificeerd die op problemen kunnen wijzen. De tool biedt bruikbare inzichten om problemen snel op te lossen.

Moogsoft: Moogsoft maakt gebruik van machine learning-algoritmen voor anomaliedetectie in IT-operaties. Het analyseert patronen in data, identificeert afwijkingen van de norm en correleert gebeurtenissen om de hoofdoorzaak van problemen te begrijpen. Dit versnelt het oplossen van incidenten.

AIOps-tools voor respons en herstel

PagerDuty: PagerDuty is een toonaangevend platform voor incidentrespons. Het integreert met monitoring- en waarschuwingstools, waardoor automatisch incidenten worden gecreëerd op basis van vooraf gedefinieerde regels. Het vergemakkelijkt realtime samenwerking tussen teams voor een efficiënte oplossing van incidenten.

ServiceNow: ServiceNow combineert mogelijkheden voor incidentrespons en -herstel. Het automatiseert workflows en stroomlijnt het responsproces. Het platform van ServiceNow zorgt ervoor dat incidenten worden gedocumenteerd, gevolgd en opgelost met minimale handmatige interventie.

AIOps-tools voor AI-training

TensorFlow: TensorFlow is een open source machine learning-framework dat door Google is ontwikkeld. Het wordt veel gebruikt voor het trainen van AI-modellen in AIOps. TensorFlow biedt een uitgebreide set tools en bibliotheken, waardoor het geschikt is voor verschillende machine learning-toepassingen.

PyTorch: PyTorch is een andere populaire open source machine learning-bibliotheek. PyTorch staat bekend om zijn dynamische rekengrafiek en vereenvoudigt het proces van het bouwen en trainen van complexe AI-modellen. Onderzoekers en ontwikkelaars geven er de voorkeur aan vanwege de flexibiliteit en het gebruiksgemak.

Dit zijn de opkomende trends in AIOps:

Voorspellende analytics en proactieve probleemoplossing

Een van de belangrijke trends in AIOps is de verschuiving van reactief naar proactief IT-beheer. Met voorspellende analyses kunnen AIOps-platforms historische data analyseren, patronen identificeren en potentiële problemen voorspellen voordat ze het systeem beïnvloeden. Deze proactieve aanpak stelt IT-teams in staat om problemen op te lossen voordat gebruikers ze zelfs maar opmerken, waardoor een hogere betrouwbaarheid van de dienstverlening wordt gegarandeerd.

End-to-end zichtbaarheid en integratie

AIOps gaat over op het bieden van uitgebreid end-to-end inzicht in IT-omgevingen. Dit omvat integratie met verschillende IT-monitoring- en managementtools om een uniform beeld van de gehele infrastructuur te creëren. Door silo's af te breken en een holistisch perspectief te bieden, maken AIOps-platforms betere besluitvorming en snellere probleemoplossing mogelijk.

Geautomatiseerde analyse van de hoofdoorzaak

Traditionele probleemoplossing omvat vaak een tijdrovend proces om de hoofdoorzaak van een probleem te identificeren. AIOps-platforms ontwikkelen zich met geautomatiseerde mogelijkheden voor oorzaakanalyse, waarbij gebruik wordt gemaakt van machine learning-algoritmen om de exacte bron van een probleem vast te stellen. Dit versnelt niet alleen het oplossen van problemen, maar vermindert ook de workload voor IT-professionals.

ChatOps-integratie

ChatOps, de praktijk om samenwerking in de tools te brengen die worden gebruikt voor infrastructuurbeheer, wint aan grip binnen het AIOps-landschap. Het integreren van AIOps met chatplatforms maakt realtime communicatie en samenwerking tussen IT-teams mogelijk, waardoor een flexibelere en responsievere operationele omgeving wordt bevorderd.

AIOps heeft een grote belofte voor het transformeren van IT-activiteiten. Naarmate voorspellende analyses, geautomatiseerde analyse van de hoofdoorzaak en andere geavanceerde mogelijkheden steeds vaker voorkomen, is AIOps klaar om een revolutie teweeg te brengen in de manier waarop IT-professionals complexe infrastructuren beheren en optimaliseren. Het omarmen van deze vooruitgang en op de hoogte blijven van de nieuwste trends in AIOps zal de sleutel zijn tot het concurrerend en succesvol blijven in het evoluerende landschap van IT-operaties.

Een belangrijke manier om volledig te profiteren van AIOps is via het Pure1® AIOps-platform, dat helpt al uw databronnen te consolideren in één enkele opslagmanagementoplossing. Pure1 Meta® wordt aangedreven door AI en automatiseert de tracking, monitoring en analyse van uw infrastructuur door gebruik te maken van voorspellende analytics om problemen te identificeren voordat ze een probleem worden. Kennis is macht, en Pure1 kan u helpen de controle over uw data terug te nemen.