Intelligenter Betrieb und Wartung AIOps steht für Artificial Intelligence for IT Operations, bezieht sich auf die Verwendung von Big Data, erweiterter Analytik und maschinellem Lernen zur Verbesserung der operativen und funktionalen Arbeitsabläufe von IT-Teams. Es handelt sich dabei um einen Überbegriff für die Verwendung von Big Data Analytics, maschinellem Lernen (ML) und anderen Techniken der künstlichen Intelligenz zur automatischen Identifizierung und Lösung häufiger IT-Probleme. Intelligenter Betrieb und Wartung kombinieren die Fähigkeiten künstlicher Intelligenz mit Betrieb und Wartung und verbessern die Betriebs- und Wartungseffizienz durch Methoden des maschinellen Lernens.

AIOps Betriebsablauf

AIOps nutzt fortschrittliche Analysetechniken wie maschinelles Lernen, um IT-Betriebsprozesse zu automatisieren und zu optimieren, funktioniert normalerweise wie folgt:

1. Datenerhebung: AIOps-Plattformen sammeln Informationen aus einer Vielzahl von Quellen, darunter Anwendungsprotokolle, Ereignisdaten, Konfigurationsdaten, Ereignisse, Leistungsmetriken und Netzwerkverkehr. Diese Daten können strukturiert sein, wie Datenbanken, oder unstrukturiert, wie Social-Media-Beiträge und Dokumente.
2. Datenanalyse: Analysieren Sie die gesammelten Daten mithilfe von ML-Algorithmen wie Anomalieerkennung, Mustererkennung und prädiktiver Analyse, um Anomalien zu identifizieren, die möglicherweise die Aufmerksamkeit der IT erfordern. Dieser Schritt stellt sicher, dass echte Probleme von Fehlalarmen getrennt werden.
3. Argumentation und Ursachenanalyse: AIOps führt eine Ursachenanalyse durch, um die Grundursache des Problems zu ermitteln. IT-Betriebsteams können zukünftige Probleme verhindern, indem sie die Grundursache aktueller Probleme untersuchen.
4. zusammenarbeiten: Sobald die Ursachenanalyse abgeschlossen ist, benachrichtigt AIOps die entsprechenden Teams und Einzelpersonen, stellt ihnen relevante Informationen zur Verfügung und erleichtert eine effiziente Zusammenarbeit.
5. Automatische Reparatur: AIOps kann Probleme automatisch beheben, wodurch manuelle Eingriffe erheblich reduziert und die Reaktion auf Vorfälle beschleunigt wird, z. B. durch Skalierung von Ressourcen, Neustart von Diensten oder Ausführen vordefinierter Skripts zur Lösung von Problemen.