Wat is het belang van AIOps voor digitale performance?

  • Algemeen
  • Techniek

Wil je weten waarom kunstmatige intelligentie (AI) noodzakelijk is om digitale performance te analyseren?

Lees deze blog om te begrijpen waarom AI een noodzaak wordt voor IT-activiteiten.

Er is een bekend big data-paradigma: grotere hoeveelheden data leiden niet altijd tot een betere kwaliteit van informatie. Dit geldt ook voor digitale performance-analyses. Organisaties hebben de neiging om veel puntoplossingen te gebruiken om delen van ketens van verschillende workloads te bewaken voor een groot aantal doeleinden, zoals beschikbaarheid, beveiliging, compliance en performance. Elke workload, elke keten, elk team en elke use case vereist meestal verschillende datasets die zijn afgeleid van de grote hoeveelheden data die in alle monitoringoplossingen aanwezig zijn. Maar leveren al deze beschikbare gegevens de resultaten op die we nodig hebben?

Te veel data om als mens te begrijpen

Performance gerelateerde problemen zijn zelden beperkt tot slechts één plek en raken vaak een verscheidenheid aan componenten die aanwezig zijn. De ongelooflijke hoeveelheid monitoring-statistieken die beschikbaar zijn voor een moderne workload, is te overweldigend geworden voor mensen om door te nemen en te analyseren zonder de hulp van software. De complexiteit van deze workloads wordt gevoed door onze behoefte aan beveiliging, beschikbaarheid en toegevoegde functionaliteit. Dat betekent dat we hulp nodig hebben van slimme software om door de bergen data heen te ploegen en aan te geven waar en wanneer een afwijking heeft plaatsgevonden.

De opkomst van AIOps

De meeste moderne IT-bewakingsoplossingen bevatten enkele op kunstmatige intelligentie gebaseerde functies die zijn ontworpen voor hun specifieke gebruik in de keten, meestal AIOps genoemd. Kunstmatige intelligentie voor IT-activiteiten betekent dat we big data-analyse, machine learning en andere kunstmatige-intelligentie technologieën gebruiken om de identificatie en oplossing van veelvoorkomende IT-problemen te automatiseren. Dit zou onze gemiddelde tijd voor het oplossen van problemen en de kwaliteit van de analyse van de oorzaak die we maken voor problemen die zich voordoen, moeten verkorten. Deze functies worden echter beperkt door de datasets die beschikbaar zijn voor de specifieke softwareoplossing, waardoor het gebruik ervan wordt beperkt binnen complexe workloads die uit meerdere lagen bestaan.

De behoefte aan gecentraliseerde AIOps

De behoefte om digitale performance data uit verschillende bronnen te combineren om coherente performance analyse mogelijk te maken en problemen sneller op te lossen, groeit snel. Dit gaat verder dan silo-oplossingen die een beperkt deel van de gehele keten beslaan. Om zowel traditionele als moderne monitoring-gegevens van deze puntoplossingen te benutten, hebben we een gecentraliseerd platform nodig om de volledige dataset te verbeteren met op kunstmatige intelligentie gebaseerde functies om door de datahopen te gaan. Hierdoor ontstaat een overzicht van de volledige workload in plaats van de delen ervan.

Kijk zelf maar

Als u geïnteresseerd bent om te zien wat een gecentraliseerd AIOps-platform dat speciaal is ontworpen voor digitale performance voor u kan doen, neem contact op of klik hier voor meer info.