ما المقصود بالذكاء الاصطناعي لعمليات تكنولوجيا المعلومات (AIOps)؟

الذكاء الاصطناعي لعمليات تكنولوجيا المعلومات (AIOps) هو عملية تستخدم فيها تقنيات الذكاء الاصطناعي (AI) للحفاظ على البنية التحتية لتكنولوجيا المعلومات. يُمكنك أتمتة المهام التشغيلية المهمة مثل مراقبة الأداء وجدولة أعباء العمل والنُسَخ الاحتياطي للبيانات. تقوم تقنيات AIOps باستخدام تعلم الآلة (ML) الحديث ومعالجة اللغة الطبيعية (NLP) ومنهجيات الذكاء الاصطناعي المتقدمة الأخرى لتحسين الكفاءة التشغيلية لتكنولوجيا المعلومات. تقدم هذه التقنيات رؤىً استباقيةً ومخصصةً وفي الوقت الفعلي لعمليات تكنولوجيا المعلومات من خلال جمع البيانات وتحليلها من العديد من المصادر المختلفة.

عندما تقوم مؤسستك بتحديث الخدمات التشغيلية والبنية التحتية لتكنولوجيا المعلومات، فإنك تستفيد عندما تستوعب كميات كبيرة من البيانات بشكل متزايد وتحللها وتطبقها. بعد ذلك، نشارك العديد من مزايا الأعمال الرئيسية التي تنجم عن استخدام منصة AIOps. 

خفض التكاليف التشغيلية

تسمح AIOps لمؤسستك باستخلاص رؤى قابلة للتنفيذ من البيانات الكبيرة مع الحفاظ على فريق صغير من خبراء البيانات. يعمل خبراء البيانات، المجهزون بحلول AIOps، على تعزيز فرق تكنولوجيا المعلومات لحل المشكلات التشغيلية بدقة وتجنب الأخطاء المكلفة.

علاوةً على ذلك، يسمح AIOps لفرق عمليات تكنولوجيا المعلومات بقضاء وقت أكبر في المهام الحرجة وليس في المهام الشائعة والمتكررة. يساعد هذا مؤسستك في إدارة التكاليف وسط البنية التحتية لتكنولوجيا المعلومات التي يتزايد تعقيدها وفي الوقت نفسه تلبية متطلبات العملاء. 

تقليل الوقت المستغرق في تخفيف المشكلة

يوفر AIOps إمكاناتٍ تختص بالربط بين الأحداث. يحلل البيانات في الوقت الفعلي ويحدد الأنماط التي قد تشير إلى أوجه الخلل التي في النظام. باستخدام التحليلات المتقدمة، يمكن لفرق التشغيل لديك إجراء تحليل قوي للأسباب الجذرية وحل مشكلات النظام على الفور. وهذا يزيد من توافر الخدمة.

وفي الوقت نفسه، تفصل خوارزميات تعلّم الآلة التشوش عن مصادر البيانات. ولذلك، يمكن لمهندسي تكنولوجيا المعلومات التركيز على الأحداث المهمة. 

تمكين إدارة الخدمة التنبؤية

مع AIOps، يُمكن لمؤسستك توقع المشكلات المستقبلية والتخفيف من حدتها من خلال تحليل البيانات التاريخية باستخدام تقنيات تعلّم الآلة. تقوم نماذج تعلّم الآلة بتحليل كميات كبيرة من البيانات واكتشاف الأنماط التي تغفل عنها التقييمات البشرية. بدلاً من الاستجابة للمشكلات، يُمكن لفريقك استخدام التحليلات التنبؤية ومعالجة البيانات في الوقت الفعلي لتقليل الاضطرابات التي تحدث بالخدمات المهمة.  

تبسيط عمليات تكنولوجيا المعلومات

في الإعداد التقليدي، يتعين على أقسام تكنولوجيا المعلومات العمل باستخدام مصادر بيانات متباينة. يؤدي ذلك إلى إبطاء عمليات الأعمال وقد يُعرّض المؤسسات لأخطاء بشرية.

يوفر AIOps إطارًا مشتركًا لتجميع المعلومات من مصادر بيانات متعددة. مع AIOps، يُمكن لفرق تكنولوجيا المعلومات التعاون وتنسيق مهام سير العمل بدون تدخل بشري، ما يؤدي إلى تحسين الإنتاجية. 

الارتقاء بتجربة العملاء

يُمكن لأدوات AIOps تحليل كميات كبيرة من المعلومات من المحادثات ورسائل البريد الإلكتروني والقنوات الأخرى. تستخدم بعض الشركات منصات AIOps لتحليل سلوك العملاء وتحسين تقديم الخدمات.

تمنع AIOps أيضًا اضطرابات الخدمة المكلفة من التأثير على العملاء. يُمكن لمؤسستك توفير تجربة عملاء رقمية مثالية من خلال ضمان توافر الخدمة وسياسة فعّالة لإدارة الحوادث.

دعم الترحيل السحابي

يوفر AIOps طريقةً موحدةً لإدارة البنيات التحتية الخاصة بالسحابات العامة أو الخاصة أو المختلطة. يُمكن لمؤسستك ترحيل أعباء العمل من الإعدادات التقليدية إلى البنية التحتية السحابية بدون القلق بشأن حركات البيانات المعقدة على الشبكة. إنه يُحسّن قابلية المراقبة، وبالتالي تتمكن فرق تكنولوجيا المعلومات لديك من إدارة البيانات بسلاسة عبر مختلف وحدات التخزين والشبكات والتطبيقات.

مع AIOps، تتخذ مؤسستك نهجًا أكثر استباقيةً في حل المشكلات التشغيلية التي تواجه تكنولوجيا المعلومات. بدلاً من الاعتماد على تنبيهات النظام المتسلسلة، تستخدم فرق تكنولوجيا المعلومات تعلّم الآلة وتحليلات البيانات الكبيرة. يؤدي ذلك إلى تقسيم مستودعات البيانات وتحسين الوعي بالحالة وأتمتة الاستجابات المخصصة للحوادث. مع AIOps، تكون مؤسستك أكثر قدرةً على فرض سياسات تكنولوجيا المعلومات لدعم قرارات الأعمال.

نتناول فيما يلي مراحل AIOps المترابطة. 

Observe

تشير المرحلة observe (المراقبة) إلى الجمع الذكي للبيانات من بيئة تكنولوجيا المعلومات لديك. يعمل AIOps على تحسين قابلية المراقبة بين مختلف الأجهزة ومصادر البيانات عبر شبكة مؤسستك.

من خلال نشر تقنيات تحليلات البيانات الكبيرة وتقنيات تعلّم الآلة، يُمكنك استيعاب كميات ضخمة من المعلومات وتجميعها وتحليلها في الوقت الفعلي. يُمكن لفريق عمليات تكنولوجيا المعلومات تحديد الأنماط والربط بين الأحداث في بيانات السجلات وبيانات الأداء. على سبيل المثال، تستخدم الشركات أدوات الذكاء الاصطناعي في تتبع مسار الطلب في أحد تفاعلات واجهة برمجة التطبيقات (API). 

Engage

تتضمن المرحلة engage (المشاركة) استخدام خبراء بشريين لحل المشكلات. تعمل فرق العمليات على تقليل اعتمادها على مقاييس وتنبيهات تكنولوجيا المعلومات التقليدية. تستخدم هذه الفرق تحليلات AIOps لتنسيق أعباء عمل تكنولوجيا المعلومات في البيئات متعددة السحابات. تقوم فرق تكنولوجيا المعلومات والفرق التشغيلية بمشاركة المعلومات من خلال لوحة معلومات مشتركة لتبسيط الجهود المبذولة في التشخيص والتقييم.

يقوم النظام أيضًا بإصدار تنبيهات مخصصة وفي الوقت الفعلي إلى الفرق المناسبة. وهو يفعل ذلك بشكل استباقي وفي حالة وقوع حوادث.

اتخاذ الإجراء

تشير المرحلة act (اتخاذ الإجراء) إلى الكيفية التي تتخذ بها تقنيات AIOps الإجراءات بهدف تحسين البنية التحتية لتكنولوجيا المعلومات وصيانتها. الهدف النهائي من AIOps هو أتمتة العمليات التشغيلية وتوجيه موارد الفرق إلى المهام الحرجة.

يمكن لفرق تكنولوجيا المعلومات إنشاء استجابات آلية تستند إلى التحليلات التي تنتج عن خوارزميات تعلّم الآلة. يمكن لهذه الفرق نشر أنظمة أكثر ذكاءً تتعلم من الأحداث التاريخية وتستبق المشكلات المشابهة باستخدام برامج نصية آلية. على سبيل المثال، يُمكن للمطورين استخدام الذكاء الاصطناعي في فحص التعليمات البرمجية تلقائيًا والتأكد من حل المشكلات قبل إصدار تحديثات البرامج للعملاء المتأثرين. 

يخلق الذكاء الاصطناعي لعمليات تكنولوجيا المعلومات (AIOps) إمكانياتٍ جديدةً لمؤسستك لتبسيط العمليات وتقليل التكاليف. ومع ذلك، يوجد نوعان من حلول AIOps التي تلبي المتطلبات المختلفة.

AIOps القائم على المجال وهي أدوات مدعومة بالذكاء الاصطناعي مصممة كي تعمل ضمن نطاق محدد. على سبيل المثال، تستخدم الفرق التشغيلية منصات AIOps القائمة على المجال في مراقبة أداء الشبكات والتطبيقات وأداء الحوسبة السحابية.

AIOps غير المرتبط بالمجال وهي حلول تستخدمها فرق تكنولوجيا المعلومات في توسعة نطاق التحليلات التنبؤية وأتمتة الذكاء الاصطناعي عبر حدود الشبكة وعبر الحدود المؤسسية. تجمع هذه المنصات بيانات الأحداث التي يتم إنشاؤها من مصادر متعددة وتربط بينها بهدف تقديم معلومات ورؤى أعمال قيّمة. 

الذكاء الاصطناعي لعمليات تكنولوجيا المعلومات (AIOps) هو مفهوم جديد نسبيًا يعزز استخدام تعلّم الآلة ومعالجة البيانات الكبيرة لتحسين عمليات تكنولوجيا المعلومات. فيما يلي مقارنة بينه وبين العديد من المصطلحات ذات الصلة. 

المقارنة بين AIOps وDevOps

DevOps عبارة عن ممارسة برمجية تسد الفجوة بين مهام سير عمل التطوير ومهام سير عمل الدعم. إنه يساعد المؤسسات في تطبيق التغييرات ومعالجة مخاوف المستخدمين بسرعة من خلال مشاركة المعلومات بين فرق البرمجيات وفرق العمليات.

من ناحية أخرى، يُعد AIOps إحدى نُهُج استخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي في دعم عمليات تكنولوجيا المعلومات الحالية. تستخدم فرق DevOps أدوات AIOps لتقييم جودة التعليمات البرمجية وتقليل وقت تسليم البرامج باستمرار. 

المقارنة بين AIOps وMLOps

MLOps عبارة عن إطار يساعد فرق البرمجيات في دمج نماذج تعلّم الآلة في المنتجات الرقمية. تتضمن اختيار النموذج وتجهيز البيانات. وهي تشمل العملية التي تقوم فيها بتدريب تطبيق تعلّم الآلة وتقييمه ونشره في بيئة الإنتاج.

وفي الوقت نفسه، فإن AIOps بمثابة تطبيق يشمل حلول تعلم آلة لتوليد رؤى قابلة للتنفيذ وتحسين كفاءة العمليات بأنظمة تكنولوجيا المعلومات الجديدة والحالية. 

المقارنة بين AIOps وSRE

هندسة موثوقية الموقع (SRE) هي نهج يمكن للفرق الهندسية استخدامه في أتمتة عمليات النظام وإجراء عمليات التحقق باستخدام أدوات برمجية. بدلاً من الاعتماد على النُهُج اليدوية، تعمل فرق هندسة موثوقية الموقع (SRE) على تحسين موثوقية البرامج وتجربة العملاء من خلال اكتشاف المشكلات وحلها تلقائيًا.

تتداخل أهداف AIOps مع أهداف SRE. تستخدم كميةً ضخمةً من بيانات عمليات الأعمال ورؤى تنبؤية مستخلصة من مصادر تعلّم الآلة لمساعدة مهندسي موثوقية الموقع في تقليل وقت حل الحوادث. 

المقارنة بين AIOps وDataOps

DataOps هي مبادرة تسمح للمؤسسات بتحسين استخدام البيانات في تطبيقات ذكاء الأعمال. تتضمن إعداد مسارات بيانات يستخدمها مهندسو البيانات في استيعاب البيانات وتحويلها ونقلها من مجالات مختلفة لدعم عمليات الأعمال.

وفي الوقت نفسه، يُعد AIOps ممارسةً أكثر تعقيدًا. يستخدم المعلومات التي توفرها DataOps لاكتشاف الحوادث وتحليلها وحلها.

المصدر: aws