BT operasyonlarına Yapay Zeka – AI nasıl uygularsınız?

Merhaba, Bu yazıda “ BT operasyon süreçlerinize AI yeteneklerini nasıl uygularsınız?” buna değineceğiz.

Application availablity, application monitoring, log monitoring, log analiz, runbook otomasyonu, konfigürasyon yönetimi ve daha fazlası için AI yeteneklerinden faydalanabilirsiniz.

BT Operasyonları için AI(AIOps), analitik modelleri tanımlamak için makine öğrenimi (ML), deep learning (DL) teknolojilerinin birleşiminden oluşturulur. Bu modeller daha sonra BT operasyon problemlerini çözmek için uygulanabilir.

Dijital dönüşüm ile birlikte geleneksel monitoring çözümlerine ait bakış açısı değişiyor. Ekipler artık bir sorun oluştuğunda algılayabilecek ve bununla ilgili gerekli insightları sağlayabilecek bir yaklaşımı önemsiyorlar. BT Operasyonlarını iyi yönetmek için izleme verilerinin toplanması ilk adımdır. Verileri anlamak ve bunların derlenmiş, doğru, düzenli ve güncel olduğundan emin olmak da önemlidir. Verileri toplarken, hem structured data (işlenmiş veri) hem de unstructured (işlenmemiş veri) veri tiplerini bir araya getirmek önemlidir. Yapay zekayı hızlı bir şekilde benimsemek için bir veri setinden en doğru sonuçları almak gerekir. Toplanan ve kullanıma sunulan veri türlerine en uygun yapay zeka modellerini seçmek ve eğitmek için veri bilimcilerin deneyimine güvenmemiz gerekmektedir

Bir AIOps başlangıçta, verilerin hızlı bir şekilde öğrenebilmesi ve güvenilir bir temel/referans oluşturabilmesi için bir süre öğrenme sürecinden geçer. Daha sonra AI modeli serbest bir öğrenme sürecinde farklı veri türlerini alabilir ve anlayabiliir.

AIOps’un gerçek değeri, yalnızca AI modellerinden edindiğimiz insightları operasyonel süreçlere dahil ettiğimizde fark edebiliriz.

Aşağıda detaylarına değineceğiz;

1-) Reduce noise and incidents: AIOps ile birlikte incident management/olay yönetimini kolaylaştırabilirsiniz. Sorunları erken tespit etmek için gelişmiş AI modellerini kullanırsınız. Olayları belirlemek ve çözümü hızlandırmak için yapay zeka destekli konsolidasyon ve olay gruplandırmasını kullanabilirsiniz.

2-) Get to the source of your problems: Benzer olaylara ait metrik verilerini tek bir hikayede ilişkilendirerek en iyi çözümü, en hızlı bir şekilde bulabilirsiniz. Olayın tekrar olmasını önlemek için karşı önlemler alınabilir.

3-) Automate release and change management: Bir olay olduğunda hangi bileşenlerin etki ettiğini ele almak için ekip üyelerine otomatik yanıtlar paylaşılabilir. (Altyapı ekipleri, uygulama ekipleri ya da destek ekipleri.)

4-) Understand your software and infrastructure configuration: Uygulamanıza ait altyapı bileşenleri ve bunları etkileşim içerisinde olduğu diğer bileşenler hakkında bilgi sahibi olmak için configuration management araçlarının kullanabilirsiniz.

5-) Training and skills development. Hibrit cloud ve Multicloud uygulamalarınızı ve altyapılarınızı verimli bir şekilde çalıştırmak için en yeni araçları kullanarak ekibinizin yeteneklerini artırıabilirsiniz. Yeni ekip üyelerinin öğrenebilmesi için geçmiş olay ve root cause analizlerini raporlayabiliriz

Bu yazıda kısaca AI yeteneklerini BT operasyonlarınıza nasıl uygulayacağınıza ait bilgiler paylaşmaya çalıştım.

more details and resources: https://www.ibm.com/cloud/architecture/architectures/sm-aiops/resources

https://www.ibm.com/cloud/architecture/architectures/sm-aiops/reference-architecture