Nell’ITSM non devono esistere tempi di inattività. Gli utenti finali hanno bisogno di soluzioni affidabili che funzionino in qualsiasi momento.
Detto questo, gli esseri umani non possono fare miracoli e possono verificarsi incidenti.
La necessità di soluzioni innovative per semplificare la gestione degli incidenti non è mai stata così critica. Ecco che entra in gioco l’AIOps. La fusione rivoluzionaria tra intelligenza artificiale (AI) e operazioni IT. In questo post del blog vedremo come l’AIOps sta rivoluzionando la gestione degli incidenti nell'ITSM, inaugurando una nuova era di eccellenza operativa.
L'Ascesa dell'AIOps
Tradizionalmente, la gestione degli incidenti (la procedura da seguire per far fronte ad eventi IT non pianificati) nell'ITSM si basava in gran parte su processi manuali, intervento umano e risposte reattive per risolvere i problemi.
Ecco un esempio comune: i professionisti IT controllano regolarmente i log dei server, i parametri delle prestazioni di rete e gli stati delle applicazioni per identificare anomalie o interruzioni. Questo approccio si basa spesso su una combinazione di controlli pianificati e monitoraggio ad hoc, in cui il personale IT vaglia manualmente grandi quantità di dati per rilevare potenziali incidenti.
Ad esempio, se le prestazioni di un server iniziano a peggiorare, potrebbe spettare all'amministratore di sistema notare il cambiamento in una revisione di routine dei registri di sistema, identificare la causa e avviare una risposta. Questa operazione è manuale e richiede molto tempo. Non solo ritarda il rilevamento e la risoluzione degli incidenti, ma aumenta anche la probabilità di errore umano; tempi di inattività più lunghi e un potenziale impatto sulle operazioni aziendali.
Tuttavia, con la crescita esponenziale dei dati e la complessità dei moderni ambienti IT, questi approcci tradizionali sono diventati sempre più inadeguati. I problemi e i compiti devono essere risolti a velocità a volte irraggiungibili per gli esseri umani. Ecco perché l’avvento dell’AIOps è stato così influente nel mondo dell’ITSM. L’AIOps sfrutta l'intelligenza artificiale, il machine learning e l'analisi dei big data per automatizzare e ottimizzare le operazioni IT.
Ecco cosa fa l’AIOps:
Rilevamento e Risoluzione Automatizzati degli Incidenti
Il cuore dell’AIOps è la sua capacità di rilevare, analizzare e risolvere automaticamente gli incidenti in tempo reale. Inserendo grandi quantità di dati da fonti disparate come registri, eventi, parametri e avvisi, le piattaforme AIOps possono identificare modelli, anomalie e tendenze che gli operatori umani potrebbero trascurare. Questo approccio proattivo consente alle organizzazioni di rilevare e mitigare gli incidenti prima che diventino critici, riducendo al minimo i tempi di inattività e l'impatto sugli utenti.
Analisi Predittiva per una Gestione Proattiva
Una delle funzionalità più potenti dell’AIOps è la sua capacità di sfruttare l'analisi predittiva per prevedere e prevenire gli incidenti prima che si verifichino. Analizzando dati storici, parametri prestazionali e comportamenti del sistema, le piattaforme AIOps possono identificare potenziali problemi e vulnerabilità, consentendo ai team IT di intraprendere azioni preventive per evitare tempi di inattività e interruzioni del servizio. Questo approccio proattivo non solo migliora l'affidabilità del sistema, ma migliora anche la soddisfazione degli utenti garantendo un'erogazione del servizio senza interruzioni.
Collaborazione e Processo Decisionale Migliorati
L’AIOps facilita la collaborazione e il processo decisionale tra i team IT fornendo informazioni strategiche e intelligence derivanti dall'analisi dei dati. Aggregando e correlando dati provenienti da varie fonti, le piattaforme AIOps consentono ai team IT di acquisire una visione olistica dell'ambiente IT, identificare le cause profonde degli incidenti e dare priorità agli interventi di risoluzione in modo efficace. Questo approccio collaborativo consente di godere di una maggiore agilità, efficienza e allineamento all'interno delle organizzazioni ITSM, portando a una risoluzione più rapida degli incidenti e a livelli di servizio più elevati.
Miglioramento e Ottimizzazione Continui
Uno dei principali vantaggi dell’AIOps è la sua capacità di favorire il miglioramento continuo e l'ottimizzazione delle operazioni IT. Analizzando i dati storici degli incidenti e le metriche delle prestazioni, le piattaforme AIOps possono identificare tendenze, modelli e opportunità di ottimizzazione. Questo approccio basato sui dati consente alle organizzazioni ITSM di ottimizzare i propri processi, automatizzare le attività ripetitive e implementare le best practice per migliorare l'efficienza operativa e la resilienza nel tempo.
3 Vantaggi dell’AIOps nella Gestione degli Incidenti
- Riduzione del rumore: meno avvisi singoli; più raggruppati in base a regole prestabilite.
- Filtro pre-umano: non è necessario che il team di supporto sia il primo a interagire con un determinato evento. È invece possibile configurare l’automazione per eseguire la diagnostica e offrire una riparazione automatica se l’incidente è ben noto.
- Supporto più rapido: una volta assegnato al ticket dell'incidente, la persona di supporto dovrebbe avere tutto ciò di cui ha bisogno per iniziare la risposta. Se sono disponibili dati storici per l'utente finale, questi dovrebbe avere accesso a tali dati, così come ai dati attuali: accelera i tempi di supporto e la qualità del servizio ricevuto dagli utenti finali.
L’AIOps offre alle organizzazioni un potente arsenale di strumenti e funzionalità per semplificare le operazioni, migliorare la resilienza e fornire un servizio superiore agli utenti. Sfruttando l'intelligenza artificiale, il machine learning e l'analisi predittiva, le piattaforme AIOps consentono ai team IT di rilevare, analizzare e risolvere gli incidenti in modo più rapido ed efficace che mai.
