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Questo principio guida definisce l'AIOps, in cui l'intelligenza artificiale gestisce il monitoraggio di routine e la risposta agli incidenti in modo che il team IT possa concentrarsi sull'innovazione strategica. Poiché le aziende gestiscono ambienti complessi e basati sui dati, i metodi tradizionali di risoluzione dei problemi non riescono a tenere il passo. Secondo Gartner, il mercato dell'AIOps ha raggiunto 1,5 miliardi di dollari nel 2024 ed è destinato a crescere con un CAGR del 15% fino al 2025.
In questo post ti spieghiamo cos'è l'AIOps e ti mostriamo come riesce a correlare automaticamente gli avvisi in informazioni utili, a individuare le cause principali in pochi secondi e persino ad anticipare e risolvere i problemi prima che abbiano un impatto sugli utenti.
Vedrai casi pratici di utilizzo dell'AIOps, i vantaggi dell'AIOps e imparerai come l'AIOps può ridurre i tempi di risoluzione degli incidenti fino al 90%, ridurre i costi operativi e liberare il tuo team per dare un reale valore al business.
Ma prima di questo, passiamo alle basi.
Cos'è l'AIOps e perché è importante?
L'AIOps, o Artificial Intelligence for IT Operations, è un processo che utilizza l'intelligenza artificiale e l'apprendimento automatico per raccogliere log, metriche ed eventi da tutte le parti di un ambiente IT. In seguito individua i comportamenti anomali, ti avverte prima che i problemi diventino gravi e gestisce autonomamente le riparazioni di routine. Riducendo i falsi allarmi e accelerando le riparazioni reali, mantiene i servizi in funzione senza intoppi e consente ai team di concentrarsi sui miglioramenti invece che sui continui interventi di spegnimento.
L'AIOps è importante per le aziende perché aiuta i team IT a individuare tempestivamente i problemi e a mantenere i servizi in funzione. In un sondaggio di Riverbed, il 94% delle organizzazioni ha dichiarato che l'AIOps è una priorità assoluta per la gestione delle reti e dei servizi cloud.
Il mercato dell'AIOps è passato da 8,91 miliardi di dollari nel 2024 a 11,16 miliardi di dollari nel 2025, con un salto del 25% in un anno. Utilizzando l'intelligenza artificiale per collegare avvisi e registri, è possibile ridurre il tempo medio di riparazione di circa il 15%. Inoltre, riduce gli incidenti gravi di oltre la metà grazie a un raggruppamento più intelligente degli avvisi e a correzioni automatiche. Questi vantaggi consentono ai team di smettere di inseguire gli avvisi. Possono dedicarsi alla strategia e ai nuovi progetti.
Componenti di AIOps
Per integrare efficacemente l'AIOps, i team IT devono comprenderne gli elementi costitutivi. Ogni componente svolge un ruolo distinto nella raccolta dei dati, nell'estrazione di informazioni e nell'automatizzazione delle risposte. Se conosci bene questi componenti, la tua azienda può ridurre il rumore, accelerare la risoluzione dei problemi e liberare gli esperti per le attività strategiche.
Aggregazione e analisi dei dati
Questo componente raccoglie log, metriche, eventi e avvisi da server, applicazioni, reti, piattaforme cloud e strumenti di terze parti in tempo reale. Una volta raccolti, i motori di analisi elaborano i dati per identificare tendenze come l'aumento dell'utilizzo della CPU o tassi di errore insoliti, prevedere le esigenze di capacità ed evidenziare le deviazioni dal comportamento normale prima che diventino incidenti critici.
Apprendimento automatico
I modelli di apprendimento automatico si posizionano sopra i dati aggregati e imparano a definire la "normalità" del tuo ambiente. Applicando tecniche come il rilevamento delle anomalie supervisionato e il clustering non supervisionato, individuano i problemi più sottili, raggruppano gli eventi correlati e prevedono persino i guasti futuri, in modo da poter affrontare i problemi di fondo invece di trattare solo i sintomi.
Algoritmi
Gli algoritmi codificano la logica operativa e le best practice IT della tua organizzazione nella piattaforma AIOps. Utilizzano regole aziendali e soglie predefinite, perfezionate nel tempo dall'apprendimento automatico, per dare priorità agli avvisi, indirizzare gli incidenti ai team giusti e regolare automaticamente le impostazioni del sistema, assicurando che le risposte rimangano coerenti e allineate alle tue politiche.
Automazione e orchestrazione
Una volta rilevato o previsto un problema, questo componente esegue flussi di lavoro automatizzati che possono riavviare i servizi, scalare le risorse cloud, aprire ticket o avvisare i tecnici di turno. L'orchestrazione collega queste azioni nella sequenza corretta e con guardrail integrati, in modo che ogni fase segua i requisiti di conformità e di gestione delle modifiche.
Visualizzazione
Tutte le informazioni e le attività confluiscono in dashboard e report che forniscono ai team una visione chiara e in tempo reale della salute del sistema. Le visualizzazioni evidenziano le metriche chiave, le tempistiche degli incidenti e i colli di bottiglia delle risorse e consentono di passare da riepiloghi di alto livello a eventi specifici, consentendo di prendere decisioni più rapide sia durante le operazioni di routine che durante gli incidenti più gravi.
Come funziona AIOps?
AIOps funziona riunendo tutti i dati, i team e gli strumenti ITOps in una piattaforma di big data unificata. Raccoglie ed elabora diversi tipi di dati in modo che l'analisi e l'apprendimento automatico possano individuare i problemi reali, suggerire soluzioni e guidare azioni automatizzate.
1. Aggregazione e analisi dei dati
Questo componente raccoglie log, metriche, eventi e avvisi da server, applicazioni, reti, piattaforme cloud e strumenti di terze parti in tempo reale. Una volta raccolti, i motori di analisi elaborano i dati per identificare tendenze come l'aumento dell'utilizzo della CPU o tassi di errore insoliti, prevedere le esigenze di capacità ed evidenziare le deviazioni dal comportamento normale prima che diventino incidenti critici.
In primo luogo, AIOps ingerisce i dati ITOps in un sistema scalabile di big data. Questo include:
- Dati storici sulle prestazioni e sugli eventi: Le metriche e gli eventi passati aiutano a stabilire le normali linee di base.
- Eventi operativi in tempo reale: Gli avvisi e gli eventi in tempo reale forniscono approfondimenti immediati.
- Log e metriche di sistema: Log di server e applicazioni, oltre a CPU, memoria e altre metriche.
- Dati di rete, compresi i dati dei pacchetti: I modelli di traffico e i dettagli a livello di pacchetto rivelano i problemi di connettività.
- Dati e ticket relativi agli incidenti: Le registrazioni degli incidenti passati e attuali aggiungono un contesto su come sono stati risolti i problemi.
- Dati sulla domanda di applicazioni: Le tendenze di utilizzo e le informazioni sul carico mostrano i picchi o le variazioni della domanda.
- Dati sull'infrastruttura: Dettagli su hardware, macchine virtuali, container e risorse cloud.
Centralizzando tutte queste informazioni, il tuo team può evitare i punti ciechi e garantire la piena visibilità delle analisi.
2. Analisi focalizzata e separazione segnale-rumore
Una volta che i dati risiedono nella piattaforma, AIOps esegue analisi mirate e tecniche di ML per:
- Separa gli avvisi significativi dal rumore: analizza i dati aggregati per distinguere gli eventi anomali (segnali) dalle fluttuazioni di routine (rumore). Questo filtraggio riduce l'affaticamento degli avvisi.
- Identifica i modelli di dati: Confrontando gli eventi in tempo reale con le linee di base storiche, individua gli schemi che indicano potenziali problemi.
3. Identificazione della causa principale e soluzioni proposte
Dopo aver isolato gli eventi significativi, AIOps li mette in relazione tra gli ambienti:
- Correlazione tra tipi di dati: Abbina gli eventi anomali con i relativi log, metriche o dettagli di rete per individuare le cause principali.
- Suggerisce rimedi: In base agli incidenti passati e agli schemi appresi, propone le possibili soluzioni o i passi successivi (ad esempio, la regolazione di una configurazione o il ridimensionamento di una risorsa).
4. Risposte automatiche e proattive
Con le cause principali e le soluzioni in mano, AIOps automatizza i flussi di lavoro di risposta:
- Instradamento degli avvisi e assegnazione dei team: Indirizza gli avvisi e le raccomandazioni al team IT corretto, eventualmente creando un gruppo di risposta in base al tipo di problema.
- Azioni di sistema automatiche: Se configurato, attiva soluzioni automatiche come il riavvio dei servizi, il provisioning della capacità o la regolazione della configurazione, spesso prima che gli utenti notino i problemi.
- Risoluzione in tempo reale: Agendo immediatamente sulle intuizioni del ML, si riducono i tempi di inattività e gli sforzi manuali.
5. Apprendimento e adattamento continui
Le piattaforme AIOps tengono traccia delle modifiche apportate ai tuoi sistemi nel corso del tempo, come nuovi server, aggiornamenti software o variazioni del traffico, e aggiornano i loro modelli di conseguenza:
- Riqualificazione dei modelli: Quando i team DevOps aggiungono o riconfigurano l'infrastruttura, i modelli si aggiornano per comprendere il nuovo comportamento normale.
- Inclusione del feedback: Dopo ogni incidente o azione automatizzata, la piattaforma acquisisce i risultati e affina le sue analisi, riducendo i falsi positivi e migliorando le raccomandazioni future.
- Miglioramento nel tempo: Questo ciclo continuo garantisce che l'AIOps gestisca nuovi scenari in modo più efficace e si adatti a carichi di lavoro o architetture in continua evoluzione.
Vantaggi dell'integrazione di AIOps nei tuoi flussi di lavoro
Integrare l'AIOps nei tuoi flussi di lavoro permette al tuo team di individuare tempestivamente i problemi e di risolverli prima che si trasformino in disastri. Ecco i principali vantaggi:
Correzioni più rapide
AIOps raccoglie gli avvisi e i log in un unico luogo, ti aiuta a individuare rapidamente il vero problema e ti suggerisce o attiva le soluzioni. Il tuo team passa meno tempo a cercare indizi e più tempo a risolvere gli incidenti, in modo che i servizi si riprendano prima.
Costi inferiori
AIOps individua automaticamente i problemi ed esegue le fasi di risposta predefinite. Mostra anche quando i server o lo storage sono inattivi o in esaurimento. Puoi regolare le risorse per evitare sprechi, ridurre le spese e permettere al tuo personale di concentrarsi sul lavoro di maggior valore.
Visibilità chiara
AIOps combina i dati provenienti da diversi strumenti in un'unica dashboard. Tutti, dagli sviluppatori alle operazioni alla sicurezza, vedono le stesse informazioni. Gli avvisi ricchi di contesto aiutano il tuo team a discutere degli incidenti senza problemi, a decidere più velocemente e a evitare duplicazioni di lavoro.
Rilevamento proattivo
AIOps apprende gli schemi normali nel corso del tempo e segnala i segnali di allarme più sottili, come l'aumento del tasso di errore o dell'utilizzo delle risorse. Avvisandoti per tempo o agendo automaticamente, previene molte interruzioni prima che i clienti se ne accorgano.
Apprendimento continuo
Quando l'ambiente cambia, AIOps riqualifica i suoi modelli. Dopo ogni incidente o correzione automatica, registra cosa ha funzionato e cosa no. Questo feedback rende il rilevamento futuro più accurato, riduce i falsi allarmi e aumenta l'automazione nel tempo.
Gestire la complessità
Le configurazioni moderne si basano su cloud, container e molti servizi, creando grandi volumi di dati. AIOps è in grado di raccogliere e analizzare tutti questi dati senza sovraccaricare il tuo team. Mappa le dipendenze e applica un'automazione intelligente in modo che le operazioni rimangano gestibili anche quando i sistemi si espandono.
Casi d'uso AIOps per una piattaforma di supporto unificata
I clienti di oggi si aspettano un'assistenza veloce e affidabile attraverso e-mail, chat, social media e app di messaggistica. L'aggiunta di AIOps alla tua casella di posta multicanale ti garantisce di individuare e risolvere i problemi prima che abbiano un impatto sugli utenti. Trengo eccelle in questo campo e le sue API aperte, la casella di posta centralizzata e gli strumenti di automazione integrati rappresentano la base perfetta per una strategia AIOps.
1. Gestione intelligente degli incidenti
Rileva automaticamente rallentamenti o interruzioni del servizio sulla piattaforma di Trengo. Un motore di AIOps acquisisce continuamente le metriche delle applicazioni, i log di rete e i dati sulle prestazioni degli utenti reali, quindi applica il rilevamento delle anomalie per individuare le deviazioni dal comportamento normale.
Quando i tassi di errore aumentano o i tempi di consegna dei messaggi si allungano, il sistema genera avvisi interni e avvia flussi di lavoro predefiniti come l'invio di notifiche ai canali DevOps di Slack, l'apertura di ticket Jira o l'avvio di container aggiuntivi, in modo che il tuo team possa risolvere i problemi prima che i clienti li segnalino.
2. Analisi automatizzata delle cause principali
Usa l'intelligenza artificiale per mettere in relazione log, metriche e avvisi di tutti i tuoi sistemi e trovare la vera fonte di un problema. Nell'ambiente di Trengo, la piattaforma AIOps incrocia i picchi di errori HTTP con le recenti implementazioni di codice, le modifiche alla configurazione o i malfunzionamenti delle API di terze parti.
Quindi produce un elenco prioritario di cause probabili, come la saturazione della memoria di un webhook worker o i timeout di autenticazione con l'API di WhatsApp. Gli ingegneri possono agire immediatamente sulla base di queste informazioni classificate, riducendo il tempo medio di riparazione fino al 50%.
3. Monitoraggio delle prestazioni di chatbot e casella di posta
Traccia i modelli di latenza o di fallimento delle integrazioni WhatsApp e delle risposte dei chatbot per mantenere i canali automatizzati senza intoppi. Il livello AIOps raccoglie la telemetria sui tempi di risposta, i codici di errore e gli eventi di fallback e analizza le tendenze nel tempo.
Se gli errori di "servizio non disponibile" aumentano o i tempi medi di coda nella casella di posta condivisa superano delle soglie, il sistema consiglia ottimizzazioni mirate come la regolazione dei limiti di concorrenza, il reindirizzamento del traffico verso una regione di backup o la riqualificazione del modello di linguaggio naturale, e segnala i miglioramenti risultanti in termini di velocità e soddisfazione dei clienti.
4. Approfondimenti sull'assistenza clienti
Analizza gli schemi dei ticket dei clienti e dei log dell'assistenza utilizzando l'elaborazione del linguaggio naturale per far emergere i problemi emergenti. AIOps etichetta e raggruppa ticket simili, rileva picchi nelle categorie di reclamo e segnala anomalie come un'improvvisa ondata di segnalazioni di "link di pagamento non funzionante".
I responsabili dell'assistenza ricevono riepiloghi automatici con i passi successivi suggeriti, che si tratti di distribuire un hotfix, aggiornare la pagina di stato o condurre un'attività di sensibilizzazione proattiva nei confronti dei clienti interessati, in modo che gli accordi sui livelli di servizio rimangano in linea con i tempi previsti e la fiducia dei clienti rimanga forte.
3 passi iniziali per implementare l'AIOps
L'avvio di un'iniziativa AIOps può sembrare travolgente, ma suddividere il processo in fasi chiare e gestibili ti permetterà di avere successo.
Passo 1: Definire obiettivi chiari e metriche di successo
Prima di toccare qualsiasi dato o strumento, concorda il concetto di "successo". Vuoi ridurre il tempo medio di riparazione (MTTR) del 50%? Ridurre gli avvisi falsi positivi del 70%? Migliorare la conformità agli SLA dei chatbot?
Documenta 2 - 3 obiettivi specifici e gli indicatori chiave di prestazione (KPI) che monitorerai, come le soglie di errore, il volume dei ticket, i tempi di risoluzione, e assicurati che gli stakeholder di DevOps, supporto e IT siano d'accordo.
Passo #2: Inventariare e centralizzare le fonti di dati
L'AIOps ha bisogno di una visibilità completa del tuo ambiente. Mappate ogni fonte di log, metriche, tracce, eventi e avvisi, come server, applicazioni, dispositivi di rete, servizi cloud, API di terze parti e Trengo stesso.
Quindi costruisci o estendi le tue pipeline di ingestione (tramite agenti, webhook o connettori API) in modo che tutti i dati confluiscano in un'unica piattaforma di analisi scalabile. In questa fase, concentrati sull'ampiezza piuttosto che sulla profondità: ottenere una copertura end-to-end è più importante della normalizzazione perfetta.
Fase #3: Lanciare un piccolo pilota ad alto impatto
Invece di cercare di automatizzare tutto in una volta, scegli un caso d'uso. Ad esempio, la gestione intelligente degli incidenti per il tuo canale WhatsApp o il raggruppamento automatico dei ticket per un'applicazione critica, e avvia l'AIOps solo per questo.
Configura le regole di rilevamento delle anomalie, addestra un semplice modello di ML su un mese di dati storici e collega una o due azioni automatiche (ad esempio, l'apertura di un ticket DevOps in Jira). Monitora attentamente i risultati, raccogli il feedback e continua. Questo progetto pilota convaliderà il tuo approccio, dimostrerà il ROI e darà slancio a una più ampia adozione di AIOps.
AIOps vs DevOps
DevOps riunisce i team di sviluppo e operativi in modo che lavorino come un'unica unità, automatizzando le pipeline di creazione, test e distribuzione per rilasci più rapidi e affidabili. Trattando l'infrastruttura come codice e utilizzando strumenti di collaborazione condivisi, DevOps abbatte i silos e accelera i cicli di feedback, assicurando che gli aggiornamenti vengano rilasciati rapidamente senza sacrificare la qualità.
L'AIOps, invece, applica l'intelligenza artificiale e l'apprendimento automatico ai dati operativi generati una volta che il software è in funzione. Intraprende log, metriche, eventi e informazioni sui ticket per individuare tempestivamente le anomalie, correlare gli avvisi e persino automatizzare le correzioni di routine, mantenendo i sistemi in perfetta efficienza.
Mentre DevOps si concentra sulla creazione e sulla consegna del software in modo efficiente, AIOps si concentra sul mantenimento delle prestazioni e della stabilità in produzione.
Insieme, formano un approccio coeso:
- DevOps fornisce implementazioni rapide e coerenti e una grande quantità di dati di monitoraggio.
- AIOps utilizza questi dati per rilevare i problemi, attivare le risposte e fornire informazioni ai team di sviluppo.
Questa sinergia permette alle organizzazioni di innovare rapidamente preservando l'affidabilità del sistema.
Funzionalità essenziali degli strumenti AIOps
Se vuoi che la tua piattaforma AIOps fornisca un valore reale, devi cercare queste funzionalità essenziali:
Gestione unificata dei dati
La piattaforma deve ingerire e normalizzare i dati provenienti da fonti diverse come server, applicazioni, reti, servizi cloud e strumenti di terze parti, in modo che tutte le informazioni parlino la stessa lingua. Questa normalizzazione pone le basi per un'analisi affidabile.
Mappatura delle dipendenze
Capire come interagiscono i diversi componenti è fondamentale. Gli strumenti AIOps costruiscono un modello in tempo reale del tuo ecosistema IT, tracciando i flussi di lavoro e le dipendenze dei servizi per scoprire come un evento può innescarne un altro.
Correlazione e consolidamento degli eventi
Raggruppando automaticamente gli avvisi correlati e unendo gli eventi duplicati, il sistema riduce il rumore ed evita di sovraccaricare i team con notifiche ridondanti. Questa correlazione si basa su una logica basata su regole e sull'apprendimento adattivo.
Approfondimenti basati sulla telemetria
Il motore AIOps è alimentato da flussi continui di metriche di performance, log e dati di utilizzo. Il monitoraggio in tempo reale di questa telemetria consente alla piattaforma di individuare le deviazioni dal normale funzionamento, di prevedere i potenziali problemi e di lanciare avvisi tempestivi.
Apprendimento automatico e perfezionamento continuo
I modelli di intelligenza artificiale integrati imparano da ogni incidente e azione dell'utente. Rilevano schemi sottili, prevedono i guasti prima che si verifichino e adattano le loro strategie di rilevamento e risposta nel tempo, offrendo risultati più intelligenti e accurati a ogni ciclo.
Parole finali
In sostanza, l'AIOps applica l'intelligenza artificiale e l'apprendimento automatico alle operazioni IT ingerendo e analizzando grandi quantità di dati in tempo reale. Rileva le anomalie, prevede i malfunzionamenti del servizio e automatizza la riparazione attraverso una combinazione di analisi avanzate, modelli di apprendimento automatico e flussi di lavoro di orchestrazione.
Le organizzazioni che operano nei settori dell'e-commerce, della finanza, della sanità, delle telecomunicazioni, dell'industria manifatturiera, della logistica e di altri settori basati sui dati sono quelle che possono trarre i maggiori vantaggi dall'AIOps, poiché spesso gestiscono ambienti complessi e ad alta disponibilità in cui anche pochi minuti di inattività possono tradursi in una significativa perdita di fatturato o in rischi di conformità.
Automatizzando le attività di monitoraggio di routine e facendo emergere più rapidamente le informazioni, AIOps consente ai team di risolvere più rapidamente gli incidenti, migliorare l'affidabilità del sistema e ottimizzare l'utilizzo delle risorse.
Se integri AIOps con una soluzione di assistenza multicanale come Trengo, questi vantaggi si moltiplicano. Gli avvisi in tempo reale confluiscono direttamente nella tua casella di posta condivisa, i ticket vengono automaticamente classificati per priorità e indirizzati ai team giusti e le notifiche proattive possono essere inviate ai clienti prima ancora che si accorgano del problema.
Questa stretta integrazione può facilmente raddoppiare l'efficienza operativa, ridurre il carico di lavoro manuale e migliorare l'esperienza complessiva del cliente. Poiché i paesaggi IT continuano a crescere in scala e complessità, la combinazione di AIOps con Trengo si trasformerà da un vantaggio competitivo a un componente essenziale di qualsiasi strategia di assistenza moderna.
Domande frequenti (FAQ)
Cos'è l'AIOps e come funziona nelle operazioni IT?
L'AIOps (Artificial Intelligence for IT Operations) applica l'AI, il machine learning (ML) e l'analisi dei big data per automatizzare e ottimizzare le operazioni IT. Aggrega i dati provenienti da diverse fonti (server, reti, applicazioni e strumenti di monitoraggio) e utilizza il ML per rilevare le anomalie, prevedere i problemi e automatizzare le risposte. Ad esempio, è in grado di correlare gli avvisi provenienti da più sistemi per identificare le cause principali dei tempi di inattività o risolvere automaticamente gli incidenti ricorrenti senza l'intervento umano.
Quali sono i componenti chiave di una piattaforma AIOps?
I componenti principali includono:
- Aggregazione dei dati: Raccoglie e unifica i dati di log, metriche ed eventi dell'infrastruttura IT.
- Analisi dell'apprendimento automatico: Applica algoritmi per il rilevamento delle anomalie, il riconoscimento dei modelli e le intuizioni predittive.
- Automazione e orchestrazione: Esegue risposte come la bonifica degli incidenti o il ridimensionamento delle risorse.
- Elaborazione in tempo reale: Analizza i dati in streaming per individuare immediatamente i problemi.
- Visualizzazione: Dashboard per il monitoraggio delle prestazioni e approfondimenti pratici.
Quali sono le aziende che utilizzano con successo l'AIOps?
Tra i principali adottatori ci sono:
- Alaska Airlines: Riduzione dell'80% degli incidenti IT grazie all'utilizzo di analisi predittive.
- Vodafone: L'analisi automatizzata delle cause principali ha ridotto i tempi di risoluzione del 65%.
- Paychex: miglioramento dell'affidabilità del sistema grazie al rilevamento delle anomalie.
Queste aziende sfruttano l'AIOps per operazioni proattive e per l'efficienza dei costi.
Quali strumenti o piattaforme sono considerati i migliori per l'AIOps?
Le soluzioni migliori includono:
- Splunk ITSI: monitoraggio unificato con analisi basate su ML.
- Trengo: Combina i dati dei clienti omnichannel con l'automazione guidata dall'AI per le operazioni IT/clienti end-to-end.
- Moogsoft: È specializzata nella riduzione del rumore e nella correlazione degli incidenti.
- BigPanda: Correlazione degli eventi e gestione automatizzata degli incidenti.
Trengo eccelle per le aziende che necessitano di un AIOps integrato tra assistenza clienti e IT.
Qual è la differenza tra AIOps e DevOps?
- AIOps: utilizza l'AI/ML per automatizzare le operazioni IT (ad esempio, rilevamento di anomalie, risposta agli incidenti). Si concentra sulla salute e sull'operatività del sistema.
- DevOps: un approccio culturale/organizzativo che unifica i team di sviluppo e operativi per velocizzare la consegna del software. Si basa su pipeline CI/CD.
Si completano a vicenda: DevOps accelera la distribuzione, mentre AIOps assicura la stabilità dopo la distribuzione.
Come posso implementare l'AIOps nella mia organizzazione?
Segui questi passaggi:
- Allineati agli obiettivi aziendali: Dai priorità a casi d'uso come la riduzione dei tempi di inattività o l'automazione degli avvisi.
- Integrare le fonti di dati: Collega log, metriche e strumenti di monitoraggio a una piattaforma centrale.
- Inizia con gli MVP: Testa il rilevamento delle anomalie o il ticketing automatizzato prima di scalare.
- Garantire la qualità dei dati: Pulisci e convalida i dati immessi per ottenere risultati di ML accurati.
Formare i team: Aggiorna il personale IT sull'interpretazione delle intuizioni dell'intelligenza artificiale e sulla gestione dei flussi di lavoro automatizzati.
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