Briciole di pane



Artificial Intelligence for IT Operations: evoluzioni e trend per il 2020

Artificial Intelligence for IT Operations: evoluzioni e trend per il 2020

19 Dicembre 2019

L'Artificial Intelligence for IT Operations (AIOps) si riferisce a piattaforme tecnologiche multilivello che automatizzano e migliorano le operazioni IT utilizzando analisi e machine learning per analizzare i big data raccolti da vari strumenti e dispositivi delle operazioni IT, al fine di individuare e reagire automaticamente ai problemi in tempo reale. Nel seguente articolo, tratto da Tech Beacon, vediamo come si stia evolvendo questo settore tecnologico.

L'AIOps (Artificial Intelligence for IT Operations) sta diventando la tecnologia di riferimento nell'unificare le capacità di monitoraggio perché presenta un'unica fonte di verità, secondo gli osservatori del settore. In effetti, circa il 68% dei quasi 100 leader IT che hanno partecipato alla riunione inaugurale del forum Exchange AIOps ha dichiarato di avere in corso progetti con questa tecnologia.

Le imprese continuano a lottare per monitorare i loro portafogli. I tre principali problemi di monitoraggio includevano: troppi strumenti diversi e organizzati a silos; mancanza di copertura dell'intero ambiente IT; e una dipendenza eccessiva da soluzioni basate su regole.

La metà degli intervistati che già utilizzano AIOps ha dichiarato di farlo per migliorare la soddisfazione e l'esperienza del cliente.

Gli strumenti e le piattaforme AIOps applicano l'apprendimento automatico ai dati operativi IT per aiutare a correlare gli avvisi da più strumenti, aiutare i team di gestione delle problematiche nell'identificare la causa principale e utilizzare i casi del passato per suggerire corsi di azione.

L'automazione nell'IT non è nuova, ma l'automazione basata sull'intelligenza artificiale di oggi è stata migliorata. I reparti IT che utilizzano strumenti di intelligenza artificiale standard vedono una riduzione dei tempi di inattività imprevisti dovuti a sistemi mission-critical. L'uso degli strumenti di intelligenza artificiale consente alle operazioni IT di risolvere i problemi in pochi minuti anziché in ore e sta trasformando l'esperienza del cliente sia per l'IT che per l'azienda.

Azionare l'AIOps

Affrontare la complessità del sistema era l'obiettivo di Zebra Technologies. Thomas Eurick, supervisor delle service delivery operations, gestisce i team operativi che supervisionano e monitorano tutte le piattaforme tecnologiche di Zebra per tutto il loro ciclo di vita. Molte piattaforme sono basate su cloud e container e sono nuove per l'azienda, ma funzionano anche su sistemi locali, ha affermato.

Alcuni dei più recenti sistemi software di Zebra includono RFID, POS e IoT e sono progettati per catene di negozi e società di trasporto. Eurick ha iniziato a cercare nuovi strumenti di monitoraggio basati su SaaS perché ha un piccolo team. Volevano concentrarsi sull'uso della soluzione "e non assumersi l'onere aggiuntivo di mantenere l'infrastruttura e aggiornarla", ha detto.

Poiché l'IT utilizza un mix di dispositivi di rete nuovi e meno recenti e altre tecnologie, Eurick ha affermato di aver bisogno di capacità non presenti nel loro strumento esistente, come l'ingestione di trap SNMP e il supporto per Docker, Kubernetes e tutti e tre i principali cloud pubblici.

L'idea è quella di utilizzare AIOps come set di funzionalità emergenti per gestire meglio eventi come interruzioni o ritardi della rete.

Zebra ha implementato una piattaforma AIOps sul cloud pubblico e gli ha permesso di correlare alcuni eventi. In questo momento, "siamo in modalità applicata per determinati gruppi di risorse e osserviamo la modalità per altri", ha detto Eurick. L'IT non ha ancora fatto nulla di "aggressivo" con l'AIOps, ma ha in programma di sintonizzare e sfruttare maggiormente il sistema verso il 2020.

Eurick afferma che il modello di inferenza che sta usando pagherà i dividendi lungo la strada. La piattaforma AIOps di Zebra "ha eliminato alcune profusioni di allerte, quindi invece di ricevere 50 allerte, le ha correlate in una. Quando ho qualcosa di vasto in più servizi, riduce il rumore".

Articolo tratto da:
Tech Beacon

Topic:
Data Intelligence

 

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