Yapay zeka (AI) ve diğer gelişen teknolojiler ilerledikçe, IT ekiplerinin bu araçları hızla uygulamaya geçirme baskısı artıyor. Kaynak kısıtlamaları ve yetenekleri elde tutma zorluklarıyla bu baskı daha da artıyor. AIOps, AI’nın IT operasyonlarına uygulanması, genel AI ile birleştirildiğinde geniş bir popülarite kazanıyor. AIOps, rutin görevleri hafifletir ve inovasyonu teşvik ederken sık sorunları basitleştirir, anormallikleri algılar ve otomatik tepkileri hızlandırır. Bunun yanı sıra, genel AI operasyonel, hizmet yönetimi ve DevOps’ı kullanarak IT ekiplerinin zaman kazanmasına yardımcı olabilir.

Günümüzdeki IT ekipleri karmaşık, hibrit ortamları izleme göreviyle karşı karşıya ve bu genellikle geniş bir araç yelpazesine dayanıyor. Bu sistemlerin amacı, mümkün olduğunca erişilebilir olmak ve çeşitli beceri düzeylerine sahip ekibin kullanımına uygun olmaktır. Gelişmiş sebepler AI karmaşık problemlerin temeline ulaşabilir, ancak genel AI daha da ileri gider – bu nedeni özümsenebilir özetlere, proaktif tahminlere ve çözümlere çevirir. Ayrıca, genel AI aynı zamanda operasyonel, hizmet yönetimi ve DevOps’tan faydalanarak IT ekiplerine zaman kazandırabilir.

Reaktif geleneksel izleme araçlarının kullanımı, organizasyonları sorun noktalarına karşı savunmasız bırakabilir. Sistemin karmaşıklığı arttıkça, sorunları önceden tahmin etmek ve ele almak kritik hale gelir. Davranışçılık iş sürekliliğini sağlar, bu da değişiklik risk yönetimini içermelidir. İdeal olarak, kuruluşların sorunlar operasyonlara etki etmeden önce bilgilendirilmeleri gerekir. Büyük miktarlarda veriyi işleyen ve analiz eden ileri düzey kurumsal araçlara yönelen organizasyonlar, bu verilerden elde edilen bilgileri aksiyon alabilecekleri verilere dönüştürerek iş hedeflerine etkisini artırabilir.

Modern IT altyapısının aralığı ve karmaşıklığından dolayı, makine öğrenimi modelleri ve AI genellikle IT işlemleri için bir zorunluluk olarak görülüyor. KPI’lar gibi başarısızlık tahmini, onarım süresi ve kök neden analizi IT ekipleri için tipik bir odak haline gelmiştir. Bununla birlikte, çalışanların karşılaştığı veri karmaşıklığı ve hacmi nedeniyle, bu metriklerde önemli ilerleme kaydetmek zordur. Ayrıca, AIOps teknolojilerini bu süreçleri otomatize etmek için uygularken organizasyonların karşılaşacağı zorluklar;

– Veri kalitesi
– Ölçek ve karmaşıklık
– Ucuz ve ölçeklenebilir çabaları standartlaştırmak zor olabilir
– Otomasyon güveni

AIOps’un başarıyla entegre edilebilmesi için organizasyonların mevcut araçları birleştirerek, gelişmiş AI/ML sunmaları ve otomasyonu hızlandırmaları gerekir. Ayrıca güçlü bir AIOps stratejisi kültürel düşünceleri de içermelidir. Bu kültürel değişim, iş süreçlerini standartlaştırmak, yeni rolleri desteklemek ve organizasyonel değişim yönetimini etkili bir şekilde adreslemek anlamına gelir. Sonuç olarak, stratejik bir yaklaşımla, AIOps IT işlemlerini önemli ölçüde basitleştirebilir ve otomasyonu tüm IT faaliyetlerine derinden entegre edebilir.