Rambler's Top100
 
 
Статьи
Екатерина ПРЯНИКОВА  24 марта 2021

AIOPs: искусственный интеллект для управления ИТ

В условиях ограниченности ресурсов использование искусственного интеллекта для мониторинга и управления ИТ-инфраструктурой, а также для осуществления ИТ-операций облегчит перегруженным ИТ-командам выполнение повседневных задач.

Cовсем недавно устранение сетевых неполадок предполагало личный контакт с пользователями или непосредственное обсуждение проблем с коллегами в офисе, где и вырабатывались необходимые меры. Сегодня большинство ИТ-команд работает удаленно и занимается решением проблем удаленных сотрудников в условиях недостаточности как исходных данных, так и взаимодействия с другими членами команды.

Однако процесс возвращения в офис тоже оказывается непростым делом. Здесь все — от планов по расширению сфер контроля до внедрения новых программ обеспечения здоровья и безопасности сотрудников (включая отслеживание и анализ личных контактов, а также контроль доступа) — основывается на некотором объеме предположений без подтверждения реальными данными.

В результате не остается ни времени, ни ресурсов, чтобы своевременно решать возникающие проблемы, отвечать каждому пользователю и успевать переключаться между управленческими и оперативными задачами.

В этих условиях использование искусственного интеллекта (ИИ) для мониторинга и управления ИТ-инфраструктурой, осуществления ИТ-операций (Artificial Intelligence for IT Operations, AIOps) облегчает перегруженным ИТ-командам выполнение повседневных задач. Одновременно это дает им возможность больше времени уделять критически важным вопросам поддержки возвращающихся в офис сотрудников. Концепция AIOps включает в себя анализ данных, машинное обучение и автоматизацию для гарантированного выполнения ИТ-операций, а во многих случаях и повышения их эффективности.

Задача № 1: Проактивный подход к устранению сетевых неполадок

Для решения сетевых проблем часто требуются дополнительные данные, которые пользователи или IoT-устройства не могут предоставить. Например, пользователь жалуется на то, что у него постоянно обрывается видеосвязь. ИТ-отдел, конечно, владеет определенными исходными данными, однако нередко их оказывается недостаточно для решения проблемы. Как правило, для устранения неисправностей требуется провести дополнительные исследования и лично протестировать видеосвязь с пользователем, чтобы понять, что происходит. А в случае с IoT-устройствами потребуется глубоко погрузиться в их программы настройки и управления, чтобы обнаружить аномалии. И все подобные работы занимают немало времени квалифицированных специалистов.

Именно здесь может помочь AIOps. Используя эффективные методы AIOps, ИТ-сотрудники могут выявить и предупредить проблемы еще до того, как они повлияют на работу пользователей. Добиться этого можно, заранее собирая в единую базу необходимые операционные данные со всех беспроводных устройств, сетевых коммутаторов и шлюзов SD-WAN во всей ИТ-экосистеме, включая инфраструктуру поддержки удаленной работы на дому. Если производительность сети или приложения внезапно изменится, ИТ-специалисты смогут предпринять меры для решения проблемы еще до того, как конечные пользователи ее заметят. Механизмы AIOps также должны включать простые в употреблении функции поиска на основе обычного языка общения, которые позволят ИТ-персоналу быстро определять пользователя, сетевое устройство или конкретные аспекты проблемы в случае ее возникновения.

Задача № 2: Уменьшение усилий, необходимых для устранения неполадок

Попытка выявить и устранить даже простую неисправность требует времени и ресурсов, которые могли быть использованы для других целей. Большинство ИТ-команд затрудняются подсчитать, какой процент времени тратится на поиск и устранение неисправностей, изучение лог-файлов или взаимодействие с пользователем при решении той или иной проблемы. В условиях, когда внимание ИТ-команд рассеивается по всей сети, на которую возлагаются более масштабные задачи, чем прежде, критически важно иметь возможность сокращения усилий, необходимых для устранения неполадок.

Механизмы AIOps постоянно контролируют ключевые параметры сетевых сервисов. И как только что-либо пойдет не так, встроенный искусственный интеллект может автоматически указать ИТ-команде на первопричину проблем, например, неправильно установленную выходную мощность точек доступа в диапазонах 2,4 ГГц и 5 ГГц. В результате это дает возможность решить проблему за несколько минут или часов просто благодаря информации о том, с чего начать и что изменить. 

Задача № 3: Поддержка наглядности

Для успешного решения проблем важно, чтобы по мере развития сети AIOps постоянно обучался и динамически корректировал ключевые параметры контроля. Информация, полученная при решении различных проблем, аналогичные которым могут возникать в будущем, несомненно является ценным ресурсом. Однако цель все же состоит в том, чтобы быть в курсе любых изменений в сети, не устанавливая при этом никаких статических пороговых значений или ожидаемого уровня сервиса (Service-Level Expectations, SLE).

Это помогает избежать применения неэффективного метода проб и ошибок, оперирующего устаревшими данными и предположениями. Изменение настроек с последующим ожиданием ответной реакции — исчезнет ли проблема или, наоборот, количество обращений в службу поддержки увеличится — не совсем удачный путь. Ведь за это время некоторые параметры и переменные сети могли успеть измениться. В таких случаях актуальная информация о сети, полученная с помощью AIOps, дает огромное преимущество. Эти дополнительные данные могут помочь быстро решить проблему или оптимизировать усилия в самом процессе ее решения.

Задача искусственного интеллекта — предоставить ИТ-специалистам информацию о причинах, по которым могут возникать проблемы с Wi-Fi, WAN, коммутаторами или приложениями, а также выдать рекомендации по изменению настроек. Таким образом, с самого начала избегая лишних предположений, можно резко сократить число догадок и обеспечить лучший результат в целом.

Освободите время для инноваций

Решение трех перечисленных задач поможет значительно повысить эффективность работы ИТ-команд. В результате у них появится время для того, чтобы постараться достичь максимальной отдачи от существующей инфраструктуры, для разработки новых проектов, которые еще больше увеличат эффективность сети и для других полезных задач, способных обеспечить дополнительные преимущества для бизнеса в долгосрочной перспективе.

Такие возможности, которые открываются благодаря автоматизированному обнаружению аномалий в сети, советам по устранению неисправностей и надежным рекомендациям по оптимизации сети со стороны AIOps, позволят повысить продуктивность и удовлетворенность сотрудников компании, в каком бы месте они ни работали — дома, в офисе или в дороге.

Екатерина Пряникова, глава департамента сетевых решений в России, Aruba HPE
Поделиться:
Заметили неточность или опечатку в тексте? Выделите её мышкой и нажмите: Ctrl + Enter. Спасибо!