Dit uitgangspunt definieert AIOps, waarbij kunstmatige intelligentie routinematige monitoring en incidentrespons afhandelt zodat je IT-team zich kan richten op strategische innovatie. Omdat bedrijven complexe, datagestuurde omgevingen beheren, kunnen traditionele methoden voor probleemoplossing het niet bijbenen. Volgens Gartner bedroeg de AIOps-markt in 2024 1,5 miljard dollar en zal deze tot 2025 groeien met een CAGR van 15%.
In deze post geven we antwoord op wat AIOps is en laten we zien hoe het automatisch waarschuwingen correleert tot bruikbare inzichten, de hoofdoorzaken in seconden vaststelt en zelfs problemen voorziet en verhelpt voordat ze gevolgen hebben voor gebruikers.
Je krijgt praktische AIOps use cases te zien, de voordelen van AIOps en je leert hoe AIOps de oplostijd van incidenten met wel 90% kan verkorten, de operationele kosten kan verlagen en je team vrij kan maken om echte bedrijfswaarde te creëren.
Maar laten we eerst naar de basis gaan.
Wat is AIOps en waarom is het belangrijk?
AIOps, of Artificial Intelligence for IT Operations, is een proces dat gebruik maakt van kunstmatige intelligentie en machine learning om logs, statistieken en gebeurtenissen uit alle delen van een IT-omgeving te verzamelen. Het signaleert vervolgens vreemd gedrag, waarschuwt je voordat problemen ernstig worden en voert routinematige reparaties zelf uit. Door het aantal valse alarmen te verminderen en echte reparaties te versnellen, houdt het de services soepel draaiende en kunnen teams zich richten op verbeteringen in plaats van op constante brandjes blussen.
AIOps is belangrijk voor bedrijven omdat het IT-teams helpt problemen vroegtijdig te herkennen en diensten draaiende te houden. In een onderzoek van Riverbed zei 94% van de organisaties dat AIOps een topprioriteit is voor het beheren van netwerken en cloudservices.
De AIOps-markt groeide van $8,91 miljard in 2024 naar $11,16 miljard in 2025, een sprong van 25% in één jaar. Door AI te gebruiken om waarschuwingen en logs te koppelen, kan de gemiddelde hersteltijd met ongeveer 15% worden teruggebracht. Het vermindert ook grote incidenten met meer dan de helft door slimmere groepering van waarschuwingen en geautomatiseerde oplossingen. Dankzij deze verbeteringen hoeven teams niet langer achter waarschuwingen aan te jagen. Ze kunnen tijd besteden aan strategie en nieuwe projecten.
Onderdelen van AIOps
Om AIOps effectief te integreren, moeten IT-teams de bouwstenen begrijpen. Elk onderdeel speelt een aparte rol bij het verzamelen van gegevens, het verkrijgen van inzichten en het automatiseren van reacties, dus het is superbelangrijk om elk onderdeel te begrijpen. Als je deze componenten goed kent, kan je bedrijf ruis verminderen, het oplossen van problemen versnellen en experts vrijmaken voor strategische taken.
Gegevensverzameling en -analyse
Dit onderdeel verzamelt in realtime logs, statistieken, gebeurtenissen en waarschuwingen van servers, applicaties, netwerken, cloudplatforms en tools van derden. Eenmaal verzameld, verwerken analyse-engines deze gegevens om trends te identificeren, zoals toenemend CPU-gebruik of ongebruikelijke foutpercentages, voorspellen ze de benodigde capaciteit en markeren ze afwijkingen van normaal gedrag voordat het kritieke incidenten worden.
Machinaal leren
Machine-learning modellen zitten bovenop de verzamelde gegevens en leren hoe "normaal" eruit ziet in jouw omgeving. Door technieken zoals anomaliedetectie onder toezicht en clustering zonder toezicht toe te passen, kunnen ze subtiele problemen opsporen, gerelateerde gebeurtenissen groeperen en zelfs toekomstige storingen voorspellen, zodat je onderliggende problemen kunt aanpakken in plaats van alleen symptomen te behandelen.
Algoritmen
Algoritmes coderen de operationele logica en IT best practices van je organisatie in het AIOps platform. Ze maken gebruik van bedrijfsregels en vooraf gedefinieerde drempels die in de loop der tijd door machine learning worden verfijnd om waarschuwingen te prioriteren, incidenten naar de juiste teams te routeren en automatisch systeeminstellingen aan te passen, zodat reacties consistent blijven en in lijn zijn met je beleid.
Automatisering en orkestratie
Zodra een probleem is gedetecteerd of voorspeld, voert deze component geautomatiseerde workflows uit die services opnieuw kunnen opstarten, cloudresources kunnen schalen, tickets kunnen openen of oproepingen van engineers kunnen melden. Orchestratie verbindt deze acties in de juiste volgorde en met ingebouwde vangrails, zodat elke stap voldoet aan je compliance- en verandermanagementvereisten.
Visualisatie
Alle inzichten en activiteiten worden verwerkt in dashboards en rapporten die teams een duidelijk, real-time beeld geven van de gezondheid van het systeem. Visualisaties geven belangrijke statistieken, tijdlijnen van incidenten en knelpunten in resources weer en laten je vanuit overzichten op hoog niveau inzoomen op specifieke gebeurtenissen, zodat je sneller beslissingen kunt nemen tijdens zowel routinewerkzaamheden als grote incidenten.
Hoe werkt AIOps?
AIOps brengt alle ITOps gegevens, teams en tools samen in één big data platform. Het verzamelt en verwerkt verschillende soorten gegevens, zodat analytics en machine learning echte problemen kunnen opsporen, oplossingen kunnen voorstellen en geautomatiseerde acties kunnen aansturen.
1. Gegevensverzameling en -analyse
Dit onderdeel verzamelt in realtime logs, statistieken, gebeurtenissen en waarschuwingen van servers, applicaties, netwerken, cloudplatforms en tools van derden. Eenmaal verzameld, verwerken analyse-engines deze gegevens om trends te identificeren, zoals toenemend CPU-gebruik of ongebruikelijke foutpercentages, voorspellen ze de benodigde capaciteit en markeren ze afwijkingen van normaal gedrag voordat het kritieke incidenten worden.
Ten eerste neemt AIOps silo ITOps gegevens op in een schaalbaar big data systeem. Dit omvat:
- Historische gegevens over prestaties en gebeurtenissen: Metriek en gebeurtenissen uit het verleden helpen bij het vaststellen van normale basiswaarden.
- Real-time operationele gebeurtenissen: Live waarschuwingen en gebeurtenissen geven direct inzicht.
- Systeemlogboeken en statistieken: Logs van servers en applicaties plus CPU, geheugen en andere statistieken.
- Netwerkgegevens, inclusief pakketgegevens: Verkeerspatronen en details op pakketniveau onthullen connectiviteitsproblemen.
- Gegevens over incidenten en ticketing: Eerdere en huidige incidentrecords voegen context toe over hoe problemen zijn opgelost.
- Gegevens over de toepassingsvraag: Gebruikstrends en belastingsinformatie laten zien wanneer de vraag piekt of verschuift.
- Infrastructuurgegevens: Details over hardware, virtuele machines, containers en cloudbronnen.
Door al deze informatie te centraliseren, kan je team blinde vlekken vermijden en ervoor zorgen dat analytics volledig inzichtelijk is.
2. Gerichte analyse en signaal-ruisscheiding
Zodra de gegevens zich op het platform bevinden, voert AIOps gerichte analyses en ML-technieken uit om:
- Belangrijke waarschuwingen scheiden van ruis: Het scant geaggregeerde gegevens om abnormale gebeurtenissen (signalen) te onderscheiden van routinefluctuaties (ruis). Deze filtering vermindert vermoeidheid door waarschuwingen.
- Gegevenspatronen identificeren: Door real-time gebeurtenissen te vergelijken met historische basisgegevens, worden patronen ontdekt die duiden op potentiële problemen.
3. Vaststellen van de hoofdoorzaak en voorgestelde oplossingen
Na het isoleren van significante gebeurtenissen correleert AIOps deze tussen omgevingen:
- Correlatie tussen gegevenstypen: Het vergelijkt abnormale gebeurtenissen met gerelateerde logbestanden, statistieken of netwerkgegevens om de hoofdoorzaken te achterhalen.
- Oplossingen voorstellen: Op basis van eerdere incidenten en geleerde patronen worden waarschijnlijke oplossingen of volgende stappen voorgesteld (bijvoorbeeld het aanpassen van een configuratie of het schalen van een bron).
4. Geautomatiseerde en proactieve reacties
Met de hoofdoorzaken en oplossingen in de hand automatiseert AIOps responsworkflows:
- Routing van waarschuwingen en toewijzing van teams: Het routeert waarschuwingen en aanbevelingen naar het juiste IT-team, waarbij eventueel een responsgroep wordt samengesteld op basis van het type probleem.
- Automatische systeemacties: Wanneer het is geconfigureerd, activeert het automatische fixes zoals het herstarten van services, het leveren van capaciteit of het aanpassen van de configuratie, vaak voordat gebruikers problemen opmerken.
- Real-time oplossing: Door onmiddellijk te reageren op ML-inzichten, vermindert het de downtime en handmatige inspanningen.
5. Voortdurend leren en aanpassen
AIOps-platforms houden veranderingen in je systemen in de loop van de tijd bij, zoals nieuwe servers, software-updates of verschuivingen in het verkeer, en passen hun modellen daarop aan:
- Model hertraining: Wanneer DevOps-teams infrastructuur toevoegen of opnieuw configureren, worden modellen bijgewerkt om het nieuwe normale gedrag te begrijpen.
- Integratie van feedback: Na elk incident of geautomatiseerde actie legt het platform de uitkomsten vast en verfijnt het zijn analyses, waardoor vals positieven worden verminderd en toekomstige aanbevelingen worden verbeterd.
- Verbetering na verloop van tijd: Deze voortdurende cyclus zorgt ervoor dat AIOps effectiever omgaat met nieuwe scenario's en zich aanpast aan veranderende werklasten of architecturen.
Voordelen van het integreren van AIOps in je workflows
Door AIOps in je workflows te integreren, kan je team problemen vroegtijdig opmerken en oplossen voordat het rampen worden. Dit zijn de belangrijkste voordelen:
Snellere fixes
AIOps verzamelt waarschuwingen en logs op één plek, helpt je snel het echte probleem te vinden en stelt oplossingen voor of activeert deze. Je team besteedt minder tijd aan het zoeken naar aanwijzingen en meer tijd aan het oplossen van incidenten, zodat services sneller herstellen.
Lagere kosten
AIOps signaleert automatisch problemen en voert vooraf gedefinieerde responsstappen uit. Het laat ook zien wanneer servers of opslag ongebruikt blijven of bijna leeg zijn. Je kunt bronnen aanpassen om verspilling te voorkomen, kosten te besparen en je personeel zich te laten richten op werk met een hogere waarde.
Duidelijke zichtbaarheid
AIOps combineert gegevens uit verschillende tools tot één dashboard. Iedereen, van ontwikkelaars tot operations tot beveiliging, ziet dezelfde informatie. Contextrijke waarschuwingen helpen je team om incidenten soepel te bespreken, sneller beslissingen te nemen en dubbel werk te voorkomen.
Proactieve detectie
AIOps leert in de loop van de tijd normale patronen kennen en markeert subtiele waarschuwingssignalen zoals stijgende foutpercentages of toenemend resourcegebruik. Door vroegtijdig te waarschuwen of automatisch te handelen, voorkomt het veel verstoringen voordat klanten ze opmerken.
Voortdurend leren
Als je omgeving verandert, traint AIOps zijn modellen opnieuw. Na elk incident of geautomatiseerde oplossing wordt vastgelegd wat werkte en wat niet. Deze feedback maakt toekomstige detectie nauwkeuriger, vermindert valse alarmen en zorgt ervoor dat de automatisering in de loop van de tijd toeneemt.
Complexiteit beheren
Moderne opstellingen omvatten clouds, containers en vele diensten, waardoor enorme gegevensvolumes ontstaan. AIOps schaalt om al die gegevens te verzamelen en te analyseren zonder je team te overweldigen. Het brengt afhankelijkheden in kaart en past slimme automatisering toe zodat operaties beheersbaar blijven terwijl systemen uitbreiden.
AIOps-gebruiksgevallen voor een uniform ondersteuningsplatform
Klanten verwachten tegenwoordig snelle, betrouwbare ondersteuning via e-mail, chat, sociale media en messaging apps. Door AIOps toe te voegen aan je multi-channel inbox kun je problemen opsporen en oplossen voordat gebruikers er last van hebben. Trengo blinkt uit op dit gebied en de open API's, gecentraliseerde inbox en ingebouwde automatiseringstools vormen de perfecte basis voor een AIOps-strategie.
1. Slim incidentenbeheer
Detecteer automatisch vertragingen of uitval op het platform van Trengo. Een AIOps engine neemt voortdurend applicatiegegevens, netwerklogbestanden en prestatiegegevens van echte gebruikers op en past vervolgens anomaliedetectie toe om afwijkingen van normaal gedrag te ontdekken.
Wanneer het aantal fouten toeneemt of de tijd die nodig is om berichten af te leveren langer wordt, genereert het systeem interne waarschuwingen en start het vooraf gedefinieerde workflows zoals het sturen van meldingen naar DevOps-kanalen in Slack, het openen van Jira-tickets of het opstarten van extra containers, zodat je team problemen kan oplossen voordat klanten ze melden.
2. Geautomatiseerde oorzakenanalyse
Gebruik AI om logs, statistieken en waarschuwingen over al je systemen te correleren om de echte bron van een probleem te vinden. In de omgeving van Trengo vergelijkt het AIOps-platform pieken in HTTP-fouten met recente implementaties van code, configuratiewijzigingen of API-fouten van derden.
Vervolgens wordt een geprioriteerde lijst met waarschijnlijke oorzaken opgesteld, zoals geheugenverzadiging bij een webhook worker of authenticatietime-outs bij de WhatsApp API. Technici kunnen onmiddellijk handelen op basis van deze gerangschikte inzichten, waardoor de gemiddelde reparatietijd met wel 50 procent wordt verkort.
3. Chatbot en inbox prestatiebewaking
Volg latentie of storingspatronen in WhatsApp-integraties en chatbotreacties om geautomatiseerde kanalen soepel te laten werken. De AIOps-laag verzamelt telemetrie over responstijden, foutcodes en terugvalgebeurtenissen en analyseert vervolgens trends in de tijd.
Als de "service niet beschikbaar"-fouten toenemen of als de gemiddelde wachtrijtijd in je gedeelde inbox drempelwaarden overschrijdt, beveelt het systeem gerichte optimalisaties aan zoals het aanpassen van concurrency limieten, het omleiden van verkeer naar een back-up regio of het hertrainen van het natuurlijke-taalmodel en rapporteert over de resulterende verbeteringen in verwerkingscapaciteit en klanttevredenheid.
4. Inzichten in klantenondersteuning
Analyseer patronen uit klantentickets en supportlogs met behulp van natuurlijke taalverwerking om nieuwe problemen aan het licht te brengen. AIOps tagt en clustert gelijksoortige tickets, detecteert pieken in klachtencategorieën en markeert afwijkingen zoals een plotselinge golf van "betaallink werkt niet" meldingen.
Supportmanagers ontvangen geautomatiseerde overzichten met suggesties voor de volgende stappen, of dat nu het implementeren van een hotfix is, het bijwerken van de statuspagina of het proactief benaderen van getroffen klanten, zodat de service-level-overeenkomsten op schema blijven en het vertrouwen van de klant sterk blijft.
3 eerste stappen om AIOps te implementeren
Het starten van een AIOps-initiatief kan overweldigend lijken, maar door het proces op te delen in duidelijke, beheersbare fasen, ben je klaar voor succes.
Stap #1: Duidelijke doelstellingen en succescijfers definiëren
Voordat je gegevens of hulpmiddelen aanraakt, moet je afspreken hoe "succes" eruitziet. Wil je de gemiddelde hersteltijd (MTTR) met 50% verminderen? Vals-positieve waarschuwingen met 70% verminderen? De naleving van chatbot SLA's verbeteren?
Documenteer 2 - 3 specifieke doelen en de belangrijkste prestatie-indicatoren (KPI's) die je gaat bijhouden, zoals drempelwaarden voor foutpercentages, ticketvolumes, oplostijden, en zorg ervoor dat belanghebbenden binnen DevOps, support en IT het hiermee eens zijn.
Stap #2: Inventariseer en centraliseer je gegevensbronnen
AIOps heeft volledig inzicht in je omgeving nodig. Breng elke bron van logs, metrics, traces, gebeurtenissen en waarschuwingen in kaart, zoals servers, applicaties, netwerkapparaten, cloudservices, API's van derden en Trengo zelf.
Bouw dan je ingestion pipelines of breid ze uit (via agents, webhooks of API-connectors) zodat al die gegevens naar één schaalbaar analyseplatform stromen. Focus in dit stadium op breedte boven diepte: het verkrijgen van end-to-end dekking is belangrijker dan perfecte normalisatie.
Stap #3: Start een kleine pilot met grote impact
In plaats van te proberen alles tegelijk te automatiseren, kies je één use case. Bijvoorbeeld Smart Incident Management voor je WhatsApp-kanaal of geautomatiseerde ticketgroepering voor een kritieke applicatie, en rol alleen daarvoor AIOps uit.
Configureer regels voor het opsporen van afwijkingen, train een eenvoudig ML-model op een maand aan historische gegevens en zet een of twee geautomatiseerde acties op (bijvoorbeeld het openen van een DevOps ticket in Jira). Houd de resultaten nauwlettend in de gaten, verzamel feedback en itereer. Deze pilot zal je aanpak valideren, de ROI aantonen en een momentum creëren voor een bredere toepassing van AIOps.
AIOps vs. DevOps
DevOps brengt ontwikkel- en operations-teams samen zodat ze als één eenheid werken, waarbij build-, test- en deployment-pijplijnen worden geautomatiseerd voor snellere, betrouwbaardere releases. Door infrastructuur als code te behandelen en gedeelde samenwerkingstools te gebruiken, breekt DevOps silo's af en versnelt feedbacklussen, zodat updates snel worden uitgebracht zonder dat dit ten koste gaat van de kwaliteit.
AIOps daarentegen past AI en machine learning toe op de operationele gegevens die worden gegenereerd als de software eenmaal draait. Het neemt logs, metriek, gebeurtenissen en ticketinformatie op om afwijkingen vroegtijdig te ontdekken, gerelateerde waarschuwingen te correleren en zelfs routinematige reparaties te automatiseren, zodat systemen soepel blijven draaien.
Terwijl DevOps zich richt op het efficiënt maken en leveren van software, richt AIOps zich op het handhaven van prestaties en stabiliteit in productie.
Samen vormen ze een samenhangende aanpak:
- DevOps zorgt voor consistente, snelle implementaties en rijke monitoringgegevens
- AIOps gebruikt die gegevens om problemen op te sporen, reacties uit te lokken en inzichten terug te koppelen naar ontwikkelteams.
Dankzij deze synergie kunnen organisaties snel innoveren terwijl de betrouwbaarheid van het systeem behouden blijft.
Essentiële mogelijkheden van AIOps-tools
Als je wilt dat je AIOps-platform echte waarde levert, moet je op zoek gaan naar deze essentiële mogelijkheden:
Uniforme gegevensverwerking
Het platform moet gegevens binnenkrijgen en standaardiseren uit ongelijksoortige bronnen zoals servers, applicaties, netwerken, cloudservices en tools van derden, zodat alle informatie dezelfde taal spreekt. Deze normalisatie legt de basis voor betrouwbare analyse.
Afhankelijkheden in kaart brengen
Begrijpen hoe verschillende componenten op elkaar inwerken is cruciaal. AIOps-tools bouwen een live model van je IT-ecosysteem en traceren workflows en serviceafhankelijkheden om te laten zien hoe de ene gebeurtenis de andere kan triggeren.
Gebeurtenissen correleren en consolideren
Door automatisch gerelateerde waarschuwingen te groeperen en dubbele gebeurtenissen samen te voegen, vermindert het systeem ruis en worden teams niet overstelpt met overbodige meldingen. Deze correlatie is gebaseerd op zowel regelgebaseerde logica als adaptief leren.
Telemetrie-gestuurd inzicht
Voortdurende stromen van prestatiegegevens, logbestanden en gebruiksgegevens voeden de AIOps engine. Door deze telemetrie in realtime te monitoren kan het platform afwijkingen van de normale werking signaleren, potentiële problemen voorspellen en vroegtijdig waarschuwen.
Machinaal leren en voortdurende verfijning
Ingebouwde AI-modellen leren van elk incident en elke gebruikersactie. Ze detecteren subtiele patronen, voorspellen storingen voordat ze zich voordoen en passen hun detectie- en responsstrategieën in de loop van de tijd aan, waardoor ze bij elke cyclus slimmere en nauwkeurigere resultaten leveren.
Laatste woorden
Het komt erop neer dat AIOps kunstmatige intelligentie en machine learning toepast op IT-operaties door enorme hoeveelheden gegevens in realtime op te nemen en te analyseren. Het detecteert afwijkingen, voorspelt storingen en automatiseert herstel door een combinatie van geavanceerde analyses, modellen voor machinaal leren en orkestratieworkflows.
Organisaties in de e-commerce, financiële sector, gezondheidszorg, telecommunicatie, productie, logistiek en andere datagestuurde sectoren hebben het meeste baat bij AIOps, omdat ze vaak werken met complexe omgevingen met een hoge beschikbaarheid waar zelfs minuten downtime kunnen leiden tot aanzienlijk inkomstenverlies of compliance risico's.
Door routinematige bewakingstaken te automatiseren en inzichten sneller zichtbaar te maken, stelt AIOps teams in staat om incidenten sneller op te lossen, de betrouwbaarheid van het systeem te verbeteren en het gebruik van resources te optimaliseren.
Wanneer je AIOps integreert met een multi-channel ondersteuningsoplossing zoals Trengo, worden deze voordelen vermenigvuldigd. Real-time waarschuwingen komen direct in je gedeelde inbox, tickets worden automatisch geprioriteerd en naar de juiste teams gerouteerd en proactieve meldingen kunnen naar klanten worden gestuurd nog voordat ze een probleem opmerken.
Deze hechte integratie kan je operationele efficiëntie gemakkelijk verdubbelen, de handmatige werklast verminderen en de algehele klantervaring verbeteren. Omdat IT-landschappen steeds groter en complexer worden, zal het combineren van AIOps met Trengo verschuiven van een concurrentievoordeel naar een essentieel onderdeel van elke moderne ondersteuningsstrategie.
Veelgestelde vragen (FAQ's)
Wat is AIOps en hoe werkt het in IT Operations?
AIOps (Artificial Intelligence for IT Operations) past AI, machine learning (ML) en big data analytics toe om IT-activiteiten te automatiseren en optimaliseren. Het verzamelt gegevens van verschillende bronnen - servers, netwerken, applicaties en monitoringtools - en gebruikt vervolgens ML om afwijkingen te detecteren, problemen te voorspellen en reacties te automatiseren. Het kan bijvoorbeeld waarschuwingen van meerdere systemen correleren om hoofdoorzaken van downtime te identificeren of terugkerende incidenten automatisch oplossen zonder menselijke tussenkomst.
Wat zijn de belangrijkste onderdelen van een AIOps-platform?
Kernonderdelen zijn onder andere:
- Samenvoegen van gegevens: Verzamelt en verenigt gegevens uit logbestanden, statistieken en gebeurtenissen in de hele IT-infrastructuur.
- Machine learning analytics: Past algoritmen toe voor anomaliedetectie, patroonherkenning en voorspellende inzichten.
- Automatisering en orkestratie: Voert reacties uit zoals incidentherstel of het schalen van bronnen.
- Real-time verwerking: Analyseert streaming gegevens voor onmiddellijke detectie van problemen.
- Visualisatie: Dashboards voor prestatiebewaking en bruikbare inzichten.
Welke bedrijven gebruiken AIOps met succes?
Toonaangevende gebruikers zijn onder andere:
- Alaska Airlines: Verminderde het aantal IT-incidenten met 80% met behulp van voorspellende analyses.
- Vodafone: Geautomatiseerde hoofdoorzaakanalyse, waardoor de oplostijd met 65% werd teruggebracht.
- Paychex: Verbeterde betrouwbaarheid van het systeem door detectie van anomalieën.
Deze bedrijven maken gebruik van AIOps voor proactieve activiteiten en kostenefficiëntie.
Welke tools of platforms worden beschouwd als de beste voor AIOps?
De beste oplossingen zijn onder andere:
- Splunk ITSI: Unified monitoring met ML-gestuurde analyses.
- Trengo: Combineert omnichannel klantgegevens met AI-gestuurde automatisering voor end-to-end IT/klantoperaties.
- Moogsoft: Gespecialiseerd in ruisonderdrukking en incidentcorrelatie.
- BigPanda: Gebeurteniscorrelatie en geautomatiseerd incidentbeheer.
Trengo blinkt uit voor bedrijven die geïntegreerde AIOps nodig hebben voor klantenservice en IT.
Wat is het verschil tussen AIOps en DevOps?
- AIOps: Gebruikt AI/ML om IT-activiteiten te automatiseren (bijv. anomaliedetectie, reactie op incidenten). Richt zich op systeemgezondheid en uptime.
- DevOps: Een culturele/organisatorische benadering die ontwikkel- en operationele teams samenbrengt voor een snellere levering van software. Vertrouwt op CI/CD-pijplijnen.
Ze vullen elkaar aan: DevOps versnelt de implementatie, terwijl AIOps zorgt voor stabiliteit na de implementatie.
Hoe implementeer ik AIOps in mijn organisatie?
Volg deze stappen:
- Afstemmen op bedrijfsdoelen: Geef prioriteit aan use cases zoals het verminderen van downtime of het automatiseren van waarschuwingen.
- Gegevensbronnen integreren: Verbind logs, metrics en bewakingstools met een centraal platform.
- Begin met MVP's: Test anomaliedetectie of geautomatiseerde ticketing voordat je gaat schalen.
- Zorg voor gegevenskwaliteit: Gegevensinvoer opschonen en valideren voor nauwkeurige ML-uitvoer.
Teams opleiden: IT-medewerkers bijscholen in het interpreteren van AI-inzichten en het beheren van geautomatiseerde workflows.