Mākslīgais intelekts un mašīnmācīšanās bieži tiek apspriesti saistībā ar klientiem paredzētiem produktiem un futūristiskiem pielietojumiem. Lai gan šīs jomas ir nozīmīgas, mēs uzskatām, ka visdziļākā un tūlītējā ietekme uz uzņēmējdarbību bieži vien ir slēpta no gala lietotāja, dziļi uzņēmuma IT operācijās.
Kā uzņēmums, kas projektē un pārvalda sarežģītas sistēmas lieliem klientiem, mēs vairs neuztveram MI/MM (AI/ML) kā modes vārdu. Mēs to redzam kā būtisku rīku kopumu, lai veidotu noturīgākas, efektīvākas un drošākas tehnoloģiju infrastruktūras. Šis raksts sniedzas tālāk par ažiotāžu, lai koncentrētos uz konkrētiem MI un MM pielietojumiem, kas šodien rada revolūciju IT nozarē.
Būtiskākā pāreja: no reaktīvas uz prognozējošu IT
Mākslīgā intelekta radītās fundamentālās pārmaiņas IT operācijās ir pāreja no reaktīva uz prognozējošu modeli.
Tradicionāli IT ir bijusi reaktīva disciplīna. Sistēma sabojājas, tiek aktivizēts brīdinājums, un cilvēku komanda reaģē, lai to salabotu. Šis modelis pēc būtības ir traucējošs un dārgs.
MI un mašīnmācīšanās apgriež šo paradigmu kājām gaisā. Analizējot milzīgas datu plūsmas no sistēmas žurnāliem, tīkla trafika un lietojumprogrammu veiktspējas rādītājiem, MI var identificēt smalkus signālus, kas norāda uz gaidāmu kļūmi. Tas ļauj IT no “ugunsgrēku dzēšanas” pāriet uz “ugunsgrēku novēršanu” – pāreja, kurai ir tieša un izmērāma ietekme uz biznesa nepārtrauktību un peļņu.
Galvenās ietekmes jomas mūsdienu IT
Šī prognozēšanas spēja nav teorētiska; to jau pielieto kritiskās jomās, lai risinātu pastāvīgas operacionālās problēmas.
- AIOps (MI IT operācijām): Šis ir apvienojošs termins MI pielietošanai, lai automatizētu un uzlabotu IT operācijas. Tā vietā, lai komandas problēmas gadījumā apgrūtinātu tūkstošiem nesaistītu brīdinājumu, AIOps platformas korelē notikumus, lai identificētu patieso pamatcēloni. Tas krasi samazina “troksni”, saīsina vidējo risināšanas laiku (MTTR) un ļauj ekspertiem koncentrēties uz risinājumu, nevis diagnozi.
- Prognozējošā apkope: MM modeļi tagad var prognozēt aparatūras bojājumus vai lietojumprogrammu veiktspējas pasliktināšanos ar ievērojamu precizitāti. Atpazīstot cilvēkiem neredzamus modeļus, sistēma var signalizēt par serveri, kas, visticamāk, sabojāsies, vai par datubāzi, kas tuvojas veiktspējas sastrēgumam. Tas ļauj ieplānot apkopi paredzētās dīkstāves laikā, novēršot dārgus un reputāciju graujošus pārtraukumus.
- Dinamiska resursu optimizācija: Mākoņvidēs galvenais izaicinājums ir izmaksu kontrole. MM algoritmi analizē reāllaika un vēsturiskos lietošanas modeļus, lai prognozētu pieprasījumu, automātiski palielinot resursus noslodzes maksimumos un, kas ir tikpat svarīgi, samazinot tos klusākos periodos. Tas novērš resursu izšķērdīgu pārapdrošināšanu un var novest pie ievērojama mākoņpakalpojumu izdevumu samazinājuma.
- Inteliģenta kiberdrošība: Kā jau iepriekš esam minējuši, MI ir spēcīgs aizsardzības rīks. IT operāciju ietvaros tas nodrošina nepārtrauktu anomāliju atklāšanu, identificējot neparastus modeļus tīkla trafikā vai lietotāju uzvedībā, kas signalizē par potenciālu drošības pārkāpumu. Tas var automatizēt sākotnējo reakciju, ierobežojot draudus dažu sekunžu laikā — daudz ātrāk, nekā spēj reaģēt cilvēku komandas.
Pragmatisks ietvars MI ieviešanai
MI ieviešana IT nozarē nenozīmē vienu, milzīgu ieguldījumu; tā ir stratēģiska, pakāpeniska pieeja. Mēs vadām savus klientus, izmantojot ietvaru, kas vērsts uz taustāmu vērtību.
- Sāciet ar stabilu datu pamatu: MI/MM modelis ir tikai tik inteliģents, cik kvalitatīvi ir dati, no kuriem tas mācās. Pirmais un vissvarīgākais solis ir nodrošināt, ka jums ir tīri, pieejami un visaptveroši dati no jūsu IT sistēmām (žurnāli, metrikas un atbalsta pieprasījumi). Bez spēcīgas datu plūsmas jebkura MI iniciatīva cietīs neveiksmi.
- Mērķējiet uz konkrētu, augstvērtīgu problēmu: Nemēģiniet pārveidot visu IT sistēmu uzreiz. Sāciet ar skaidri definētu problēmu, kuras ietekme uz biznesu ir acīmredzama. Vai brīdinājumu pārbagātība (“alert fatigue”) nogurdina jūsu labākos inženierus? Vai neprognozējami mākoņpakalpojumu rēķini ir pastāvīga problēma? Atrisiniet vienu problēmu labi, lai pierādītu vērtību un radītu organizatorisko impulsu.
- Papildiniet savu komandu, nevis aizstājiet to: Visefektīvākā stratēģija ir izmantot MI, lai papildinātu jūsu cilvēku-ekspertu spējas. Ļaujiet MI tikt galā ar milzīgo datu apstrādes apjomu un modeļu atpazīšanu. Tas atbrīvo jūsu kvalificētos inženierus, lai viņi varētu pielietot savu pieredzi stratēģiskai uzraudzībai, sarežģītu problēmu risināšanai un inovācijām – uzdevumiem, kuros cilvēka intelekts joprojām ir neaizstājams.
IT nākotne ir proaktīva
MI un mašīnmācīšanās fundamentāli pārveido IT nodaļas lomu, pārveidojot to no reaktīva izmaksu centra par proaktīvu, stratēģisku biznesa veicinātāju. Paredzot problēmas, optimizējot resursus un identificējot draudus, pirms tie saasinās, uz MI balstītas IT operācijas nodrošina stabilu un noturīgu pamatu, kas nepieciešams mūsdienu uzņēmuma panākumiem.