AIOps: Rivoluzionare le Operazioni IT con l'Intelligenza Artificiale

I metodi tradizionali di gestione delle infrastrutture IT non sono più sufficienti per stare al passo con le complessità e le esigenze dei moderni ambienti digitali. È necessario assemblare nuovi processi e procedure per fornire alle aziende le risorse di cui hanno bisogno sia sul front-end che sul back-end per il supporto. Questo è esattamente il motivo per cui le aziende devono sfruttare la potenza dell'Intelligenza Artificiale (AI) e del Machine Learning (ML).  

Questo blog tratterà AIOps: la sua definizione, i componenti chiave, i vantaggi, le sfide e le prospettive future. Prima di scoprire AIOps e le sue complessità, è necessario conoscere il background di AIOps – le IT Operations.   

Che cosa sono le IT Operations? 

Le operazioni IT (ITOps) sono il processo di gestione, implementazione e supporto dei servizi IT necessari a un'azienda per supportare la propria infrastruttura IT per tutti gli utenti. Comprende qualsiasi aspetto, dall'implementazione di nuove tecnologie (ad esempio, il cloud computing) e il monitoraggio della connettività Internet del software, all'esecuzione di backup dei dati e alla risoluzione della causa principale dei problemi relativi all'IT. L'obiettivo delle ITOps è garantire che tutti i sistemi IT all'interno dell'azienda funzionino, in modo da consentire all'azienda di funzionare senza intoppi e crescere (ad esempio, senza ostacoli legati all'IT) e mantenere i sistemi sicuri e conformi. 

Perché sono importanti? 

"È semplicemente impossibile per gli esseri umani dare un senso a migliaia di eventi al secondo generati dai loro sistemi IT". ("Market Guide for AIOps Platforms" Gartner, 2022) 

Quando le cose smettono di funzionare o si verificano falle di sicurezza, è difficile o addirittura impossibile portare a termine il lavoro, qualcosa deve essere riparato e in fretta. I tempi di inattività si sommano rapidamente per l'utente finale e per il conto bancario della tua azienda. I tempi di inattività sono costosi. Per mitigare e, idealmente, evitare i tempi di inattività, è necessario disporre di processi e soluzioni ITOps aziendali. L'aggiunta dell'intelligenza artificiale al mix aumenta l'accuratezza e la velocità delle soluzioni, rendendola un'attività vantaggiosa.  

Le operazioni IT servono a mantenere le cose in funzione e a rimetterle in piedi quando non funzionano: non sono attività facili. È innegabile che gli ambienti IT di oggi siano molto complessi. Le AIOps riducono i tempi di inattività e accelerano la risoluzione aiutando gli esseri umani a mantenere una migliore visibilità sull'ambiente, a un livello maggiore di quello che si può fare senza l'aiuto digitale e automatizzato. 

Che cosa sono le AIOps? 

Il termine AIOps (originariamente coniato dalla società di ricerca Gartner nel 2016) è l'abbreviazione di Artificial Intelligence for IT Operations, noto anche come Algorithmic IT Operations. Si tratta di una metodologia che combina tecniche di intelligenza artificiale e machine learning con l'analisi dei big data per migliorare e automatizzare vari aspetti delle operazioni IT (leggi: semplifica i processi). Le AIOps sfruttano algoritmi avanzati per analizzare grandi volumi di dati generati dai sistemi IT e dai componenti dell'infrastruttura in tempo reale per fornire informazioni utili, analisi predittive e funzionalità di correzione automatizzate per ottimizzare le prestazioni IT, migliorando così l'affidabilità e i tempi di risoluzione. 

2 Casi d'uso delle AIOps 

• Utilizzando le AIOps come strumento di monitoraggio, è possibile determinare quali risorse sono supportate da quali applicazioni e come si connettono.  

• Analizzando i dati di log e il traffico di rete in tempo reale, AIOps può rispondere rapidamente agli incidenti informatici e ridurre la possibilità di minacce e intrusioni. 

5 Componenti Chiave delle AIOps: 

Le AIOps connettono il panorama IT multimodale e diversificato prendendo team, applicazioni software e hardware distinti all'interno di un'organizzazione, riunendoli in un unico ambiente IT con uno spazio comune e condiviso per le prestazioni e i processi delle applicazioni. Quindi, utilizzano questi dati per rilevare e agire rapidamente sui problemi, accelerando la risoluzione o evitando del tutto gli impatti negativi. Di seguito sono riportati i componenti principali delle AIOps e il modo in cui ciascuno di essi influisce sull'ambiente IT. 

1. Acquisizione dei Dati: le offerte AIOps raccolgono dati da molte fonti nell'ecosistema IT di un'azienda (ad esempio, log, metriche e tracce) tramite agenti, API e altre integrazioni. Ecco alcuni esempi di dati presenti nelle AIOps: dati cronologici sulle prestazioni e sugli eventi, dati sull'infrastruttura, dati sulla domanda dell'applicazione e dati sui pacchetti.
2. Elaborazione dei Dati: una volta raccolti, i dati vengono elaborati e normalizzati per garantire coerenza e pertinenza. Utilizzando tecniche di analisi avanzate, come il rilevamento delle anomalie, il riconoscimento dei modelli e la correlazione, è possibile identificare e segnalare informazioni e tendenze significative. In altre parole: cerca ciò che è utile e ciò che non lo è.
3. Modelli di Machine Learning: i modelli di machine learning vengono utilizzati per analizzare i dati storici, apprendere modelli di comportamento ordinario e prevedere potenziali problemi o anomalie prima che si aggravino (ad esempio, quando si verificherà un'interruzione del server). Con il passare del tempo, l'accuratezza e l'efficacia dei modelli continuano ad adattarsi e migliorare.
4. Analisi delle Cause Principali: le AIOps semplificano il processo di risoluzione dei problemi relativi all'IT individuando le cause principali degli incidenti e dei problemi di prestazioni, aiutando i team IT a individuare i fattori sottostanti che contribuiscono ai problemi. Ciò consente di accelerare i tempi di risoluzione e di ridurre al minimo i tempi di inattività.
5. Automazione e Orchestrazione: le AIOps automatizzano le attività di routine (ad esempio, le domande della chat del supporto tecnico) e i flussi di lavoro, riducendo così il lavoro manuale relativo, accelerando i tempi di risposta delle attività. 

4 Vantaggi delle AIOps 

L'obiettivo a lungo termine delle AIOps è quello di ottenere operazioni IT autonome, dove i sistemi basati sull'intelligenza artificiale possono auto-monitorarsi, auto-ripararsi e auto-ottimizzarsi senza l'intervento umano, consentendo agli esseri umani di concentrarsi su altre priorità e attività più creative. Anche prima di arrivare a questo punto, però, aiutano a dare un senso a un ambiente complesso per consentire all'IT di agire rapidamente. Ecco alcuni vantaggi aggiuntivi offerte dalle AIOps nelle aziende: 

• Visibilità Maggiore: visibilità completa sull'intera infrastruttura IT che consente ai team IT di gestire ambienti complessi in modo più efficace. 
• Risoluzione Proattiva dei Problemi: le organizzazioni possono identificare ed affrontare potenziali problemi prima che influiscano sulle operazioni aziendali, riducendo al minimo i tempi di inattività dei server e le interruzioni del servizio. 
• Maggiore Efficienza: con l'automazione, i team IT possono concentrarsi su iniziative strategiche e attività di livello superiore, piuttosto che su attività di manutenzione ripetitive. 
• Scalabilità: le AIOps possono gestire volumi crescenti di dati e complessità dell'infrastruttura per aiutare le organizzazioni a mantenere l'eccellenza operativa, anche in ambienti dinamici e in continua evoluzione. 

4 Sfide e Considerazioni Relative alle AIOps 

Non esiste alcuna adozione di una nuova tecnologia scevra di sfide. Di seguito sono riportate alcune delle considerazioni chiave per le AIOps: 

• Qualità e Integrazione dei Dati: le AIOps si basano su dati di alta qualità provenienti da una vasta gamma di fonti. Può essere difficile integrare le soluzioni IT correlate per assicurarsi che possano comunicare, garantendo l'accuratezza, la coerenza e la compatibilità dei dati. È importante comprendere in che modo le offerte AIOps sono integrate con la soluzione ITSM e condurre un progetto pilota o di prova prima dell'acquisto. 

• Divario di Competenze: per lavorare con le AIOps bisogna possedere competenze specializzate in data science, machine learning e tecnologie AI. Per aiutare i dipendenti a comprendere e sfruttare appieno questa tecnologia, la tua organizzazione potrebbe dover investire nella formazione o assumere talenti dotati delle competenze necessarie. Quando si prendono in considerazione le offerte AIOps, verificare con il provider il livello di supporto amministrativo previsto.  

• Gestione delle Modifiche: come per qualsiasi cambiamento, le AIOps possono richiedere modifiche culturali e organizzative. Come le implementerai nella tua organizzazione? Quali sono i tuoi processi tipici per l'introduzione di nuove tecnologie?  

• Sicurezza e Privacy: poiché le AIOps comportano l'elaborazione e l'analisi di dati sensibili provenienti da tutto l'ambiente IT. Per mantenere questi dati al sicuro mentre viaggiano attraverso l'infrastruttura IT, le organizzazioni devono implementare solide misure di sicurezza e framework di conformità per proteggersi da potenziali minacce e vulnerabilità.

3 Tendenze che plasmano l'AIOps 

Le AIOps continueranno a crescere man mano che sempre più iniziative di trasformazione digitale arriveranno nelle mani dei team operativi IT.  

"Non c'è futuro delle operazioni IT che non preveda le AIOps. " ("Market Guide for AIOps Platforms" Gartner, 2022) 

Ecco le principali tendenze che queste iniziative includeranno o che il settore potrebbe assistere: 

1. 1. Ambienti Ibridi e Multi-Cloud: le AIOps svolgeranno un ruolo cruciale nel fornire visibilità, controllo e ottimizzazione attraverso le infrastrutture IT distribuite, poiché sempre più ambienti IT sono ibridi e remoti. 
2. Edge Computing: le AIOps amplieranno le proprie capacità per monitorare e gestire i dispositivi e l'infrastruttura edge, per garantire affidabilità e prestazioni all'edge della rete.
3. Operazioni Autonome: la piena autonomia dei sistemi di intelligenza artificiale per monitorare e ottimizzare le operazioni IT è ancora lontana, ma i progressi incrementali delle tecnologie di intelligenza artificiale e machine learning avvicineranno le organizzazioni a questo obiettivo.

Sfruttando la potenza dell'intelligenza artificiale e dell'apprendimento automatico, le organizzazioni possono avere accesso a informazioni dettagliate, automatizzare le attività di routine e affrontare in modo proattivo i problemi per migliorarne l'efficienza, l'affidabilità e l'agilità. Questi vantaggi apriranno la strada alle operazioni IT autonome e all'eccellenza digitale, vitali per qualsiasi azienda che voglia prosperare nei prossimi decenni.