Migliorare l’osservabilità con AI/ML

Migliorare l'esperienza di osservazione con AI/ML

Questo è un articolo dal Rapporto sulle tendenze di osservabilità e prestazioni delle applicazioni del 2023 di VoAGI. Per saperne di più:

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AIOps applica l’intelligenza artificiale alle operazioni IT, consentendo agilità, rilevazione anticipata dei problemi e risoluzione proattiva per mantenere la qualità del servizio. AIOps integra DataOps e MLOps, migliorando l’efficienza, la collaborazione e la trasparenza. Si allinea con DevOps per la gestione del ciclo di vita delle applicazioni e l’automazione, ottimizzando le decisioni in tutto DataOps, MLOps e DevOps. L’osservabilità delle operazioni IT è un approccio trasformativo che fornisce informazioni in tempo reale, rilevazione proattiva dei problemi e analisi delle prestazioni complete, garantendo l’affidabilità e la disponibilità dei moderni sistemi IT.

Perché AIOps è fondamentale per le moderne operazioni IT

AIOps ottimizza le operazioni automatizzando la rilevazione e la risoluzione dei problemi, aumentando l’efficienza del personale IT, prevenendo interruzioni, migliorando l’esperienza degli utenti e ottimizzando l’utilizzo delle tecnologie cloud. I principali contributi di AIOps sono condivisi nella Tabella 1:

Tabella 1

Come funziona AIOps?

AIOps coinvolge la raccolta e l’analisi di grandi volumi di dati generati all’interno degli ambienti IT, come metriche delle prestazioni della rete, log delle applicazioni e avvisi di sistema. AIOps utilizza queste informazioni per rilevare pattern e anomalie, fornendo avvisi precoci per potenziali problemi. Integrandosi con altre pratiche DevOps, come DataOps e MLOps, ottimizza i processi, migliora l’efficienza e garantisce un approccio proattivo alla risoluzione dei problemi. AIOps è uno strumento fondamentale per le moderne operazioni IT, offrendo l’agilità e l’intelligenza necessarie per mantenere la qualità del servizio in ambienti digitali complessi e dinamici.

Figura 1: Come funziona AIOps

Le principali piattaforme AIOps stanno rivoluzionando le operazioni IT combinando in modo trasparente intelligenza artificiale e osservabilità, migliorando la affidabilità del sistema e ottimizzando le prestazioni in diverse industrie. Gli strumenti seguenti sono solo alcune delle molte opzioni:

  • Prometheus funge da efficiente piattaforma AIOps, catturando dati in serie temporali, monitorando gli ambienti IT e fornendo allarmi per anomalie.
  • OpenNMS scopre, mappa e monitora automaticamente complessi ambienti IT, inclusa la rete, le applicazioni e i sistemi.
  • Shinken consente agli utenti di monitorare e risolvere problemi in complessi ambienti IT, inclusa la rete e le applicazioni.

Le caratteristiche chiave delle piattaforme e il ruolo che svolgono in AIOps sono condivisi nella Tabella 2:

Tabella 2

Il ruolo dell’osservabilità nelle operazioni IT

L’osservabilità svolge un ruolo fondamentale nelle operazioni IT offrendo i mezzi per monitorare, analizzare e comprendere le complessità dei sistemi IT. Consente il monitoraggio continuo delle prestazioni del sistema, la rilevazione anticipata dei problemi e l’analisi delle cause radici. I dati di osservabilità consentono ai team IT di ottimizzare le prestazioni, allocare in modo efficiente le risorse e garantire un’esperienza utente affidabile. Supportano la gestione proattiva degli incidenti, il monitoraggio della conformità e la presa di decisioni basate sui dati.

In un ambiente collaborativo DevOps, l’osservabilità favorisce la trasparenza e consente ai team di lavorare in modo coeso per garantire la affidabilità e l’efficienza del sistema.

Fonti di dati come log, metriche e tracce svolgono un ruolo cruciale nell’osservabilità fornendo informazioni diverse e comprehensive sul comportamento e le prestazioni dei sistemi IT.

Tabella 3

Sfide dell’osservabilità

L’osservabilità è caratterizzata da molteplici sfide tecniche. L’invisibilità accidentale si verifica quando componenti o comportamenti critici del sistema non vengono monitorati, causando punti ciechi nell’osservabilità. La sfida dei dati di origine insufficienti può comportare un’osservabilità incompleta o inadeguata, limitando la capacità di acquisire informazioni sulle prestazioni del sistema. La gestione di formati di informazioni multipli crea difficoltà nell’aggregare e analizzare dati provenienti da varie fonti, rendendo più difficile mantenere una vista unificata del sistema.

Le piattaforme di osservabilità offrono un insieme di funzionalità chiave essenziali per il monitoraggio, l’analisi e l’ottimizzazione dei sistemi IT complessi. OpenObserve fornisce avvisi programmati e in tempo reale e riduce i costi operativi. Vector consente agli utenti di raccogliere e trasformare log, metriche e tracce. L’Elastic Stack – composto da Elasticsearch, Kibana, Beats e Logstash – consente la ricerca, l’analisi e la visualizzazione dei dati in tempo reale.

Le capacità delle piattaforme di osservabilità includono la raccolta di dati in tempo reale da varie fonti come log, metriche e tracce, fornendo una visione completa del comportamento del sistema. Consentono la rilevazione proattiva dei problemi, la gestione degli incidenti, l’analisi delle cause alla radice, il supporto alla affidabilità del sistema e l’ottimizzazione delle prestazioni. Le piattaforme di osservabilità spesso incorporano l’apprendimento automatico per la rilevazione delle anomalie e l’analisi predittiva. Offrono dashboard personalizzabili e report per approfondimenti dettagliati e decisioni basate sui dati. Queste piattaforme favoriscono la collaborazione tra i team IT fornendo uno spazio unificato per sviluppatori e operatori, promuovendo una cultura di trasparenza e responsabilità.

Valorizzare AIOps e l’osservabilità per un’analisi delle prestazioni migliorata

La sinergia tra AIOps e l’osservabilità rappresenta una strategia all’avanguardia per elevare l’analisi delle prestazioni nelle operazioni IT, consentendo approfondimenti basati sui dati, risoluzione proattiva dei problemi e prestazioni ottimizzate del sistema.

Casi d’uso dell’osservabilità più supportati da AIOps

Elevazione dell’osservabilità cloud-native e ibrida con AIOps: AIOps supera i limiti tra ambienti cloud-native e ibridi, offrendo monitoraggio completo, rilevazione delle anomalie e automazione degli incidenti senza soluzione di continuità. Si adatta alla natura dinamica dei sistemi cloud-native ottimizzando le operazioni on-premises e ibride. Questa dualità rende AIOps uno strumento versatile per le moderne imprese, garantendo un approccio coerente e basato sui dati all’osservabilità, indipendentemente dalle complessità dell’infrastruttura.

Collaborazione senza soluzione di continuità tra i team di sviluppo e operazioni con AIOps: AIOps facilita la convergenza dei team di sviluppo e operazioni negli sforzi di osservabilità. Offrendo uno spazio unificato per l’analisi dei dati, il monitoraggio in tempo reale e la gestione degli incidenti, AIOps favorisce la trasparenza e la collaborazione. Consente ai team di sviluppo e operazioni di lavorare in modo coeso, garantendo la affidabilità e le prestazioni dei sistemi IT.

Sfide nell’adozione di AIOps e osservabilità

Le tre principali sfide nell’adozione di AIOps e osservabilità sono la complessità dei dati, la complessità dell’integrazione e la sicurezza dei dati. Gestire i dati vasti e diversificati generati dagli ambienti IT moderni può essere scoraggiante. Le organizzazioni devono gestire, archiviare e analizzare questi dati in modo efficiente. L’integrazione di strumenti AIOps e di osservabilità con sistemi e processi esistenti può essere complessa e richiedere tempo, potenzialmente causando interruzioni se non eseguita correttamente. L’aumentata visibilità dei sistemi IT solleva anche preoccupazioni sulla sicurezza e la privacy dei dati. Garantire la protezione delle informazioni sensibili è cruciale.

Impatti e vantaggi dell’unione di AIOps e osservabilità in diversi settori

Gli impatti e i vantaggi dell’integrazione di AIOps e osservabilità vanno oltre i settori, migliorando affidabilità, efficienza e prestazioni in diversi settori. Contribuisce a un miglioramento della risposta agli incidenti utilizzando l’apprendimento automatico per rilevare pattern e tendenze, consentendo una risoluzione proattiva dei problemi e riducendo i tempi di inattività. L’analisi predittiva anticipa le esigenze di capacità e ottimizza l’allocazione delle risorse in anticipo, garantendo operazioni ininterrotte.

L’osservabilità a stack completo sfrutta dati da diverse fonti, compresi metriche, eventi, log e tracce (MELT), per ottenere approfondimenti completi sulle prestazioni del sistema, supportando l’identificazione e la risoluzione tempestiva dei problemi. Le capacità MELT sono i fulcri principali: le metriche aiutano a individuare i problemi, gli eventi automatizzano la prioritizzazione degli avvisi, i log supportano l’analisi delle cause alla radice e le tracce aiutano a individuare i problemi all’interno del sistema. Tutto contribuisce a un miglioramento dell’efficienza operativa.

Tabella 4

Gli scenari di applicazione dell’unione di AIOps e osservabilità spaziano su diversi settori, dimostrando il loro potenziale trasformativo nel migliorare affidabilità, disponibilità e prestazioni del sistema in tutti i settori.

Guida operativa per l’implementazione di AIOps

La guida operativa per l’implementazione di AIOps offre una roadmap strategica per affrontare le complessità dell’integrazione dell’intelligenza artificiale nelle operazioni IT, garantendo un deployment e un’ottimizzazione di successo.

Figura 2: Passaggi per l’implementazione di AIOps

Il futuro di AIOps nella osservabilità: la strada da seguire

Il futuro di AIOps nella osservabilità promette di essere trasformativo. Con l’aumento della complessità e della dinamicità degli ambienti IT, AIOps giocherà un ruolo sempre più vitale nell’assicurare affidabilità e prestazioni del sistema e continuerà a evolversi, integrandosi con tecnologie avanzate come l’automazione cognitiva, la comprensione del linguaggio naturale (NLU), i modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLM) e l’intelligenza artificiale generativa.

Tabella 5

Conclusioni

La fusione di AI/ML con AIOps ha inaugurato una nuova era di osservabilità. Le operazioni IT sono in costante evoluzione, così come la capacità di monitorare, analizzare ed ottimizzare le prestazioni. Nell’era dell’osservabilità guidata da AI/ML, le nostre operazioni IT non sopravviveranno solo, ma prospereranno, supportate da approfondimenti basati sui dati, analisi predictive e un impegno incrollabile per l’eccellenza.

Riferimenti:

Questo è un articolo dal Rapporto sulle Tendenze di Osservabilità e Prestazioni delle Applicazioni 2023 di VoAGI.Per saperne di più:

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