AIOps ช่วยธุรกิจในการนำ AI ไปใช้ได้อย่างไร?

AIOps ช่วยธุรกิจนำ AI ไปใช้ได้สำเร็จโดยการทำงานอัตโนมัติของระบบไอที เพิ่มการสังเกตการณ์ ทำนายปัญหา และรับประกันระบบ AI ที่ขยายตัวได้และเชื่อถือได้

ธุรกิจสมัยใหม่กำลังแข่งขันกันเพื่อผสาน AI เข้ากับผลิตภัณฑ์และบริการของตน อย่างไรก็ตาม การนำ AI ไปใช้ในวงกว้างต้องการระบบไอทีที่มั่นคงแข็งแรง นั่นคือบทบาทของ AIOps (ปัญญาประดิษฐ์สำหรับการดำเนินงานไอที)

AIOps ใช้ AI และการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อทำให้งานบริหารจัดการไอทีเป็นอัตโนมัติและเพิ่มประสิทธิภาพ สร้างพื้นฐานที่เชื่อถือได้และขยายตัวได้ ทำให้บริษัทต่างๆ สามารถนำระบบ AI ไปใช้ได้ง่ายขึ้นมาก

ด้วยการทำงานอัตโนมัติงานประจำและให้ข้อมูลเชิงลึกอย่างลึกซึ้ง AIOps ช่วยให้องค์กรมุ่งเน้นไปที่การส่งมอบแอปพลิเคชัน AI แทนที่จะต้องจัดการกับความท้าทายของโครงสร้างพื้นฐาน

สารบัญ

ความท้าทายของการนำ AI มาใช้

การนำ AI ไปใช้ในวงกว้างเป็นเรื่องซับซ้อน หลายองค์กรหยุดชะงักหลังจากทดลองเบื้องต้น — Forbes รายงานว่า ราว 90% ของโครงการนำร่อง AI ไม่เคยเข้าสู่การผลิตจริง สาเหตุส่วนใหญ่มาจาก:

  • สภาพแวดล้อมไอทีที่ซับซ้อนและข้อมูลที่แยกกันทำให้การนำไปใช้ช้าลง
  • ระบบเก่าไม่ได้ถูกออกแบบมาสำหรับความต้องการ AI ที่รวดเร็ว
  • ทีมไอทีต้องรับมือกับการแจ้งเตือน ขัดข้อง และการแก้ไขด้วยมืออย่างหนัก
  • โครงการ AI จมอยู่กับเสียงรบกวนหรือโครงสร้างพื้นฐานที่ล้าสมัย

AIOps แก้ปัญหาเหล่านี้โดย ทำให้ไอทีฉลาดและรุกล้ำมากขึ้น ช่วยให้ธุรกิจมุ่งเน้นการส่งมอบแอป AI แทนที่จะต้องแก้ไขปัญหาโครงสร้างพื้นฐาน

ความท้าทายของการนำ AI มาใช้
ความท้าทายของการดำเนินงานไอทีในสภาพแวดล้อมการนำ AI ไปใช้

AIOps คืออะไร?

คิดว่า AIOps เป็นชั้นที่ขับเคลื่อนด้วย AI บนสแต็กไอทีของคุณ มัน รวบรวมข้อมูลจากทุกที่ — บันทึก, ตัวชี้วัด, เหตุการณ์เครือข่าย — และใช้การเรียนรู้ของเครื่องเพื่อค้นหารูปแบบและความผิดปกติแบบเรียลไทม์

การเก็บข้อมูล

รวบรวมบันทึก ตัวชี้วัด และเหตุการณ์เครือข่ายอย่างต่อเนื่องจากโครงสร้างพื้นฐานทั้งหมดของคุณ

การวิเคราะห์อัจฉริยะ

ใช้การเรียนรู้ของเครื่องเพื่อตรวจจับรูปแบบ ความผิดปกติ และเชื่อมโยงเหตุการณ์แบบเรียลไทม์

การตอบสนองอัตโนมัติ

แนะนำและดำเนินการแก้ไขโดยอัตโนมัติ ลดการแทรกแซงด้วยมือ

การปรับปรุงอย่างต่อเนื่อง

วิเคราะห์สาเหตุรากฐานและเรียนรู้จากรูปแบบเพื่อปรับปรุงการดำเนินงาน

ไม่มีอนาคตของการดำเนินงานไอทีหากปราศจาก AIOps

— Gartner

AIOps เกินกว่าการตรวจสอบแบบดั้งเดิม มันสามารถเชื่อมโยงเหตุการณ์ทั่วทั้งโครงสร้างพื้นฐานของคุณ วิเคราะห์สาเหตุรากฐานในไม่กี่วินาที และทำงานตอบสนองอัตโนมัติ ซึ่งหมายความว่าทีมไอทีสามารถ ใช้เวลาน้อยลงกับการแก้ไขปัญหาและมากขึ้นกับนวัตกรรม ด้วยการลดเสียงแจ้งเตือนและแก้ไขปัญหาอย่างรวดเร็ว AIOps ช่วยให้ระบบทำงานได้อย่างราบรื่น — ซึ่งเป็นข้อกำหนดสำคัญสำหรับการนำ AI ไปใช้ที่เชื่อถือได้

AIOps คืออะไร
สถาปัตยกรรมและการไหลของข้อมูล AIOps

AIOps ช่วยเร่งการนำ AI ไปใช้ได้อย่างไร

AIOps ช่วยธุรกิจนำ AI ไปใช้ในหลายวิธีสำคัญ:

การนำไปใช้และการประสานงานอัตโนมัติ

เครื่องมือ AIOps รวมถึงเครื่องยนต์อัตโนมัติ (เช่น Ansible) ที่มาตรฐานและทำให้งานตั้งค่าสภาพแวดล้อมเป็นอัตโนมัติ การเปิดใช้งานฟีเจอร์ AI บนเซิร์ฟเวอร์หลายร้อยเครื่องกลายเป็นการคลิกครั้งเดียวแทนที่จะเป็นฝันร้ายที่ต้องทำด้วยมือ

  • การนำไปใช้ที่สม่ำเสมอในทุกสภาพแวดล้อม
  • การขยายโครงสร้างพื้นฐาน AI อย่างรวดเร็ว
  • ลดข้อผิดพลาดจากมนุษย์ในการตั้งค่า

การตรวจสอบประสิทธิภาพและการสังเกตการณ์

แอปพลิเคชัน AI สร้างข้อมูลจำนวนมหาศาล AIOps ให้การมองเห็นโครงสร้างพื้นฐานและงาน AI แบบเรียลไทม์ ตรวจจับการเปลี่ยนแปลงประสิทธิภาพหรือคอขวดของทรัพยากรก่อนที่จะเกิดการหยุดทำงาน

  • มองเห็นโครงสร้างพื้นฐานแบบเรียลไทม์
  • ตรวจจับปัญหาได้ตั้งแต่เนิ่นๆ
  • แก้ไขปัญหาได้รวดเร็วขึ้น

การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์และการขยายตัว

AIOps ใช้การเรียนรู้ของเครื่องเพื่อทำนายความต้องการความจุและตรวจจับความผิดปกติ หากบริการ AI มีการใช้งานสูง AIOps จะปรับขนาดทรัพยากรขึ้นหรือลงโดยอัตโนมัติ ทำให้โมเดลทำงานได้ราบรื่นและหลีกเลี่ยงค่าใช้จ่ายคลาวด์ที่ไม่จำเป็น

  • ปรับขนาดทรัพยากรอัตโนมัติ
  • เพิ่มประสิทธิภาพค่าใช้จ่าย
  • ทำนายความจุ

การตอบสนองต่อเหตุการณ์ที่รวดเร็วขึ้น

เมื่อเกิดปัญหา AIOps ช่วยเร่งการกู้คืนโดยการเชื่อมโยงการแจ้งเตือนที่เกี่ยวข้องเป็นเหตุการณ์เดียวและแนะนำการแก้ไข ซึ่งช่วยลดเวลาซ่อมแซมเฉลี่ยและทำให้บริการ AI ทำงานต่อเนื่อง

  • การเชื่อมโยงและลดการแจ้งเตือนซ้ำซ้อน
  • การแก้ไขปัญหาอัตโนมัติ
  • ลดเวลาหยุดทำงาน

การปรับปรุงและการกำกับดูแลอย่างต่อเนื่อง

AIOps วิเคราะห์ประสิทธิภาพของโมเดล AI อย่างต่อเนื่องและรับประกันว่าโมเดลสอดคล้องกับเป้าหมายทางธุรกิจ การตรวจสอบอัตโนมัติช่วยบังคับใช้แนวทางและกระตุ้นการฝึกอบรมใหม่เมื่อจำเป็น ทำให้การโปรโมตสู่การผลิตเป็นไปอย่างราบรื่น

  • การตรวจสอบโมเดลอย่างต่อเนื่อง
  • แนวทางอัตโนมัติ
  • ลดการรบกวนในการนำไปใช้

การประสานงานระหว่างทีมไอทีและธุรกิจ

เครื่องมือ AIOps ช่วยลดการแยกส่วนด้วยการใช้ข้อมูลและแดชบอร์ดร่วมกัน ทำให้ทีมไอที ทีมพัฒนา และทีมวิทยาศาสตร์ข้อมูลทำงานร่วมกันได้อย่างรวดเร็วและมีการควบคุมที่ดีขึ้น

  • แดชบอร์ดและข้อมูลเชิงลึกแบบรวมศูนย์
  • ความร่วมมือข้ามทีม
  • การพัฒนาฟีเจอร์ที่รวดเร็วขึ้น
ตัวอย่างในโลกจริง: Electrolux ใช้ AIOps เพื่อเร่งการตรวจจับปัญหาและลดเวลาการแก้ไขจากสามสัปดาห์เหลือเพียงหนึ่งชั่วโมง Providence ย้ายไปยัง Azure ด้วยการปรับปรุงที่ขับเคลื่อนโดย AIOps และประหยัดเงินกว่า 2 ล้านดอลลาร์สหรัฐด้วยการปรับขนาดทรัพยากรแบบเรียลไทม์
AIOps ช่วยเร่งการนำ AI ไปใช้
ความสามารถหลักของ AIOps สำหรับการเร่งการนำ AI ไปใช้

ประโยชน์สำหรับธุรกิจที่ขับเคลื่อนด้วย AI

สรุปแล้ว AIOps ทำให้การนำ AI ไปใช้ รวดเร็วขึ้น ปลอดภัยขึ้น และคุ้มค่ามากขึ้น:

ความน่าเชื่อถือสูงขึ้น

ด้วยการจับปัญหาได้ตั้งแต่เนิ่นๆ และการแก้ไขอัตโนมัติ AIOps ช่วยให้บริการ AI พร้อมใช้งานและมีประสิทธิภาพ บริษัทต่างๆ รายงานว่า ตอบสนองเหตุการณ์ได้เร็วขึ้น 30% หลังจากเพิ่มการตรวจสอบที่ขับเคลื่อนด้วย AIOps

ลดค่าใช้จ่าย

การจัดการทรัพยากรอัตโนมัติและการลดเสียงรบกวนช่วยลดบิลคลาวด์และลดความพยายามที่สูญเปล่า ลูกค้ารายหนึ่งลดการใช้ CPU/หน่วยความจำที่สูญเปล่าลง 10% ด้วยการเพิ่มประสิทธิภาพด้วย AI

เพิ่มผลผลิต

ด้วย AIOps ดูแลงานประจำ ทีมไอทีจึงมุ่งเน้นนวัตกรรมฟีเจอร์ AI IBM พบว่า AIOps ช่วย Electrolux ประหยัดเวลาได้กว่า 1,000 ชั่วโมงต่อปี ด้วยการทำงานซ่อมแซมที่น่าเบื่อให้อัตโนมัติ

ขยายตัวได้

แพลตฟอร์ม AIOps ถูกออกแบบมาให้เติบโตไปพร้อมกับธุรกิจของคุณ รองรับโมเดลและบริการ AI หลายตัวพร้อมกัน เพื่อให้ความสามารถ AI ใหม่ๆ ไม่ทำให้โครงสร้างพื้นฐานล้น

ความยั่งยืนและการปฏิบัติตามข้อกำหนด

การใช้ทรัพยากรอย่างชาญฉลาดช่วยประโยชน์ต่อสิ่งแวดล้อมและการกำกับดูแล FinOps ที่ขับเคลื่อนด้วย AIOps ช่วยลดพลังงานที่สูญเปล่าด้วยการปิดเครื่องที่ไม่ได้ใช้งานและช่วยตรวจสอบระบบ AI เพื่อความปลอดภัยและการปฏิบัติตามกฎระเบียบ
ประโยชน์สำหรับธุรกิจที่ขับเคลื่อนด้วย AI
ประโยชน์หลักของการนำ AIOps ไปใช้

การเริ่มต้นกับ AIOps

การนำ AIOps มาใช้ไม่เกิดขึ้นในชั่วข้ามคืน แต่การเริ่มต้นเล็กๆ ก็ให้ผลตอบแทนได้ ทำตามแนวทางนี้:

1

มุ่งเน้นพื้นที่ที่มีผลกระทบสูง

เริ่มจากการตรวจจับความผิดปกติหรือการเชื่อมโยงเหตุการณ์ที่คุณจะเห็นผลลัพธ์เร็ว

2

ใช้ข้อมูลที่มีอยู่แล้ว

ใช้ข้อมูลการตรวจสอบที่คุณมีอยู่แล้วเพื่อฝึกโมเดล ML เบื้องต้น

3

แนะนำ ML อย่างค่อยเป็นค่อยไป

สร้างความไว้วางใจโดยแสดงคุณค่าก่อนขยายไปยังกรณีใช้งานอื่นๆ

4

ขยายสู่ทั่วทั้งไอที

ขยาย AIOps เพื่อครอบคลุมภูมิทัศน์ไอทีของคุณมากขึ้นตามเวลา

หลักการสำคัญ: กลยุทธ์ AI ที่แข็งแกร่งทุกอย่างต้องมีการดำเนินงานที่แข็งแกร่งอยู่เบื้องหลัง ไม่มีแผนการนำ AI ไปใช้ใดที่ไม่รวม AIOps
การเริ่มต้นกับ AIOps
แผนที่การนำ AIOps ไปใช้

เส้นทางข้างหน้า

ด้วยการยอมรับ AIOps ธุรกิจสามารถสร้างสภาพแวดล้อมไอทีที่สนับสนุนความทะเยอทะยานด้าน AI อย่างแท้จริง ผลลัพธ์คือวงจรที่ดี: ระบบที่เชื่อถือได้มากขึ้นช่วยปลดปล่อยทรัพยากรและความมั่นใจในการทดลอง ซึ่งช่วยให้บริษัทต่างๆ นำเสนอทางแก้ AI ที่สร้างสรรค์ได้เร็วขึ้นและมีผลกระทบในโลกจริง

AIOps คือซอสลับที่เปลี่ยน AI จากการทดลองที่ยุ่งยากให้กลายเป็นส่วนที่แข็งแกร่งและมีประสิทธิผลของธุรกิจ

สำรวจข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับ AI เพิ่มเติม
แหล่งอ้างอิงภายนอก
บทความนี้จัดทำโดยอ้างอิงจากแหล่งข้อมูลภายนอกดังต่อไปนี้:
174 บทความ
Rosie Ha เป็นผู้เขียนบทความที่ Inviai เชี่ยวชาญในการแบ่งปันความรู้และแนวทางแก้ไขเกี่ยวกับปัญญาประดิษฐ์ ด้วยประสบการณ์ในการวิจัยและประยุกต์ใช้ AI ในหลายสาขา เช่น ธุรกิจ การสร้างสรรค์เนื้อหา และระบบอัตโนมัติ Rosie Ha มุ่งมั่นนำเสนอเนื้อหาที่เข้าใจง่าย ใช้งานได้จริง และสร้างแรงบันดาลใจ ภารกิจของ Rosie Ha คือช่วยให้ทุกคนใช้ AI อย่างมีประสิทธิภาพเพื่อเพิ่มผลผลิตและขยายขีดความสามารถในการสร้างสรรค์
คำแสดงความคิดเห็น 0
ทิ้งความคิดเห็น

ยังไม่มีความคิดเห็น มาเป็นคนแรกที่แสดงความคิดเห็น!

Search