Perjalanan menuju AIOps berbeda di setiap organisasi. Setelah Anda menilai di mana posisi Anda dalam perjalanan menuju AIOps, Anda bisa mulai menggabungkan alat bantu yang membantu tim untuk mengamati, memprediksi, dan bertindak cepat terhadap masalah operasional TI. Ketika Anda mempertimbangkan alat untuk meningkatkan AIOps dalam organisasi Anda, Anda harus memastikan bahwa alat tersebut memiliki fitur-fitur berikut ini:

Observabilitas: Observabilitas mengacu pada alat dan praktik perangkat lunak untuk menelan, mengumpulkan, dan menganalisis aliran data kinerja yang stabil dari aplikasi terdistribusi dan perangkat keras yang digunakannya, untuk memantau, memecahkan masalah, dan men-debug aplikasi secara lebih efektif guna memenuhi ekspektasi pengalaman pelanggan, perjanjian tingkat layanan (SLA), dan persyaratan bisnis lainnya.

Solusi ini dapat memberikan pandangan holistik di seluruh aplikasi, infrastruktur, dan jaringan Anda melalui agregasi dan konsolidasi data, tetapi tidak mengambil tindakan korektif untuk mengatasi masalah TI. Meskipun mereka tidak mengambil tindakan korektif untuk mengatasi masalah TI, mereka mengumpulkan dan mengumpulkan data TI dari berbagai sumber data di seluruh domain TI untuk memperingatkan pengguna akhir tentang masalah potensial, dengan harapan tim layanan TI dapat menerapkan perbaikan yang diperlukan.

Meskipun data dan visualisasi yang sesuai dari alat bantu ini sangat berharga, namun alat bantu ini menciptakan ketergantungan pada organisasi TI untuk mengambil keputusan dan merespons masalah teknis dengan tepat. Optimalisasi sumber daya yang mengharuskan operator memperbarui sistem operasional secara manual mungkin tidak akan memberikan manfaat dalam situasi permintaan yang dinamis.

Analisis prediktif: Solusi AIOps dapat menganalisis dan menghubungkan data untuk mendapatkan wawasan yang lebih baik dan tindakan otomatis, sehingga tim TI dapat mempertahankan kendali atas lingkungan TI yang semakin kompleks dan memastikan kinerja aplikasi. 

Kemampuan untuk menghubungkan dan mengisolasi masalah adalah langkah besar bagi tim Operasi TI mana pun. Hal ini mengurangi waktu untuk mendeteksi masalah yang mungkin tidak ditemukan dalam organisasi. Organisasi akan memperoleh manfaat dari deteksi anomali otomatis, peringatan, dan rekomendasi solusi, yang pada gilirannya akan mengurangi waktu henti secara keseluruhan serta jumlah insiden dan tiket.

Optimalisasi sumber daya dinamis dapat diotomatisasi menggunakan analitik prediktif, yang dapat memastikan kinerja aplikasi sekaligus mengurangi biaya sumber daya dengan aman bahkan saat terjadi variabilitas permintaan yang tinggi.

Respons proaktif: Beberapa solusi AIOps akan secara proaktif merespons kejadian yang tidak diinginkan, seperti perlambatan dan pemadaman, menyatukan kinerja aplikasi dan manajemen sumber daya secara real-time.

Dengan memasukkan metrik performa aplikasi ke dalam algoritme prediktif, mereka dapat mengidentifikasi pola dan tren yang sesuai dengan berbagai masalah TI. Dengan kemampuan untuk meramalkan masalah TI sebelum terjadi, alat AIOps dapat memulai proses otomatis yang relevan sebagai tanggapan, memperbaiki masalah dengan cepat. Organisasi dapat melihat manfaat dari otomatisasi cerdas, seperti meningkatkan waktu rata-rata untuk deteksi (MTTD).

Jenis teknologi ini adalah masa depan manajemen operasi TI karena dapat membantu bisnis meningkatkan pengalaman karyawan dan pelanggan. Sistem AIOps tidak hanya memastikan bahwa masalah layanan TI diselesaikan tepat waktu tetapi juga menyediakan jaring pengaman untuk tim operasi TI, mengatasi masalah yang mungkin jatuh melalui celah karena pengawasan manusia, seperti silo organisasi, tim yang kekurangan sumber daya, dan banyak lagi. 

Manfaat menyeluruh dari AIOps adalah memungkinkan operasi TI untuk mengidentifikasi, mengatasi, dan menyelesaikan perlambatan dan pemadaman lebih cepat daripada yang bisa mereka lakukan dengan menyaring secara manual melalui peringatan dari beberapa alat operasi TI. Hal ini menghasilkan beberapa manfaat utama:
Waktu rata-rata yang lebih cepat untuk resolusi (MTTR): Dengan memangkas gangguan operasi TI dan menghubungkan data operasi dari berbagai lingkungan TI, AIOps dapat mengidentifikasi akar masalah dan mengusulkan solusi lebih cepat dan lebih akurat daripada yang bisa dilakukan oleh manusia.
Hal ini memungkinkan organisasi untuk menetapkan dan mencapai tujuan MTTR yang sebelumnya tidak terpikirkan. Misalnya, infrastruktur TI Vivy mengurangi waktu rata-rata untuk memperbaiki (MTTR) untuk aplikasi perusahaan sebesar 66%, dari tiga hari menjadi satu hari atau kurang.

Biaya operasional yang lebih rendah: Identifikasi masalah operasional secara otomatis dan skrip respons yang diprogram ulang mengurangi biaya operasional, sehingga memungkinkan alokasi sumber daya yang lebih baik. Hal ini juga membebaskan sumber daya staf untuk mengerjakan pekerjaan yang lebih inovatif dan kompleks, yang mengarah pada pengalaman karyawan yang lebih baik. Melalui pengoptimalan, Providence menghemat lebih dari USD 2 juta sekaligus memastikan kinerja aplikasi selama masa puncaknya.

Lebih banyak observabilitas dan kolaborasi yang lebih baik: Integrasi yang tersedia dalam alat pemantauan AIOps memfasilitasi kolaborasi lintas tim yang lebih efektif di seluruh fungsi DevOps, ITOps, tata kelola, dan keamanan. Visibilitas, komunikasi, dan transparansi yang lebih baik memungkinkan tim ini meningkatkan pengambilan keputusan dan merespons masalah dengan lebih cepat. Sebagai contoh, Dealerware membawa lebih banyak observabilitas ke arsitektur berbasis kontainer mereka, yang meningkatkan kinerja aplikasi selama pandemi dan mengurangi latensi pengiriman sebesar 98%.

Beralih dari manajemen reaktif ke proaktif menjadi manajemen prediktif: Dengan kemampuan analisis prediktif bawaan , AIOps terus belajar mengidentifikasi dan memprioritaskan peringatan yang paling mendesak, sehingga tim TI dapat mengatasi potensi masalah sebelum menyebabkan perlambatan atau pemadaman. Electrolux mempercepat penyelesaian masalah TI dari 3 minggu menjadi satu jam melalui Meantime to detection (MTTD) yang lebih cepat dan menghemat lebih dari 1.000 jam per tahun dengan mengotomatiskan tugas perbaikan.

AIOps menggabungkan big data, analisis tingkat lanjut, dan kemampuan machine learning untuk menangani contoh penggunaan berikut:

Analisis akar masalah: Sesuai namanya, analisis akar masalah menentukan akar masalah untuk diatasi dengan solusi yang tepat. Dengan mengidentifikasi akar masalah, tim dapat menghindari pekerjaan yang tidak perlu yang terlibat dengan mengobati gejala masalah versus masalah inti. Misalnya, platform AIOps dapat melacak sumber pemadaman jaringan untuk segera mengatasinya dan menyiapkan perlindungan untuk mencegah masalah serupa di masa mendatang.

Deteksi anomali : Alat AIOps dapat menyisir sejumlah besar data historis dan menemukan titik data yang tidak lazim dalam kumpulan data. Outlier ini bertindak sebagai sinyal yang mengidentifikasi dan memprediksi peristiwa bermasalah, seperti pelanggaran data. Kemampuan ini memungkinkan bisnis untuk menghindari konsekuensi yang merugikan, seperti PR negatif, denda peraturan, dan penurunan kepercayaan konsumen.  

Pemantauan kinerja: Aplikasi modern sering kali dipisahkan oleh beberapa lapisan abstraksi, sehingga sulit untuk memahami server fisik, penyimpanan, dan sumber daya jaringan yang mendasari yang mana yang mendukung aplikasi yang mana. AIOps membantu menjembatani kesenjangan ini. Alat ini bertindak sebagai alat pemantauan untuk infrastruktur cloud, virtualisasi, dan sistem penyimpanan, yang melaporkan metrik seperti penggunaan, ketersediaan, dan waktu respons. Selain itu, AIOps menggunakan kemampuan korelasi peristiwa untuk mengkonsolidasikan dan mengumpulkan informasi, memungkinkan konsumsi informasi yang lebih baik bagi pengguna.  

Adopsi/migrasi cloud: Bagi sebagian besar organisasi, adopsi cloud dilakukan secara bertahap, tidak menyeluruh, sehingga menghasilkan lingkungan multicloud hybrid (cloud pribadi, cloud publik, banyak vendor), dengan banyak saling ketergantungan yang dapat berubah terlalu cepat dan sering untuk didokumentasikan. Dengan memberikan visibilitas yang jelas terhadap saling ketergantungan ini, AIOps dapat secara signifikan mengurangi risiko operasional migrasi cloud dan pendekatan cloud hybrid.

Adopsi DevOps: DevOps mempercepat pengembangan dengan memberi tim pengembangan lebih banyak kekuatan untuk menyediakan dan mengkonfigurasi ulang infrastruktur, namun TI tetap harus mengelola infrastruktur tersebut. AIOps memberikan visibilitas dan otomatisasi yang dibutuhkan TI untuk mendukung DevOps tanpa banyak upaya manajemen tambahan.

Cara termudah untuk memahami cara kerja AIOps adalah dengan meninjau peran yang dimainkan oleh setiap teknologi komponen AIOps - big data, machine learning, dan otomatisasi - dalam prosesnya.

AIOps menggunakan platform big data untuk mengumpulkan data, tim, dan alat operasi TI yang terpisah-pisah di satu tempat. Data ini dapat mencakup hal-hal berikut:

• Kinerja historis dan data peristiwa
• Streaming real-time operasi peristiwa
• Log dan metrik sistem
• Data jaringan, termasuk data paket
• Data dan tiket terkait insiden
• Data permintaan aplikasi
• Data infrastruktur

AIOps kemudian menerapkan analitik terfokus dan kemampuan machine learning:

Memisahkan peringatan peristiwa signifikan dari 'noise': AIOps menyisir data operasi TI Anda dan memisahkan sinyal, peringatan kejadian abnormal yang signifikan, dari noise (yang lainnya).

Mengidentifikasi akar masalah dan mengusulkan solusi: AIOps dapat menghubungkan kejadian abnormal dengan data kejadian lain di seluruh lingkungan untuk mengetahui penyebab pemadaman atau masalah kinerja dan menyarankan solusi.

Mengotomatiskan respons, termasuk resolusi proaktif secara real-time: Minimal, AIOps dapat secara otomatis merutekan peringatan dan solusi yang direkomendasikan ke tim TI yang sesuai, atau bahkan membuat tim respons berdasarkan sifat masalah dan solusinya. Dalam banyak kasus, sistem ini dapat memproses hasil dari machine learning untuk memicu respons sistem otomatis yang menangani masalah secara real-time, bahkan sebelum pengguna menyadari bahwa masalah tersebut terjadi.

Belajar terus menerus, untuk meningkatkan penanganan masalah di masa depan: Model AI juga dapat membantu sistem mempelajari dan beradaptasi dengan perubahan lingkungan, seperti infrastruktur baru yang disediakan atau dikonfigurasi ulang oleh tim DevOps.