AIOps là viết tắt của “Artificial Intelligence for IT Operations” (Trí tuệ nhân tạo cho hoạt động CNTT). Nó là một phương pháp sử dụng trí tuệ nhân tạo (AI) để tự động hóa, tối ưu hóa và nâng cao khả năng quản lý hoạt động của hệ thống CNTT.
AIOps kết hợp các công nghệ AI, như học máy, học sâu, mạng lưới thần kinh, xử lý ngôn ngữ tự nhiên và khai phá dữ liệu, với các công cụ quản lý hoạt động CNTT để giúp tự động hóa các quy trình, phát hiện sự cố và tìm kiếm nguyên nhân gốc rễ của chúng. Điều này giúp giảm thiểu thời gian giải quyết sự cố, cải thiện hiệu suất và khả năng sẵn sàng của hệ thống, và tăng tính sẵn sàng hoạt động của hệ thống IT.
AIOps được sử dụng rộng rãi trong các doanh nghiệp và tổ chức để giảm thiểu thời gian chết (downtime) của hệ thống, tối ưu hóa các quy trình và giảm thiểu những rủi ro an ninh mạng. Nó có thể giúp các chuyên gia CNTT phát hiện và giải quyết các sự cố kịp thời và hiệu quả hơn, cải thiện trải nghiệm người dùng và giảm chi phí tổng thể cho quản lý hoạt động CNTT.
Các lợi ích của AIOps cho doanh nghiệp
Ngoài các ưu điểm đã được đề cập ở trên, AIOps còn có nhiều lợi ích quan trọng cho doanh nghiệp, bao gồm:
- Tối ưu hoá tài nguyên: AIOps giúp tối ưu hóa sử dụng tài nguyên CNTT và tối đa hóa khả năng sử dụng các ứng dụng và hệ thống, giúp tiết kiệm chi phí cho doanh nghiệp.
- Giảm thiểu thời gian giải quyết sự cố: AIOps có thể phát hiện và giải quyết các sự cố kịp thời, giúp giảm thiểu thời gian chết máy và giảm thiểu tác động tiêu cực đến người dùng.
- Nâng cao chất lượng dịch vụ: AIOps giúp giám sát và quản lý hệ thống CNTT một cách tự động và hiệu quả, giúp nâng cao chất lượng dịch vụ và trải nghiệm người dùng.
- Tăng cường an ninh mạng: AIOps có thể phát hiện các mối đe dọa an ninh mạng một cách nhanh chóng và chính xác, giúp tăng cường bảo mật hệ thống và bảo vệ thông tin của doanh nghiệp.
- Cải thiện độ tin cậy và sẵn sàng hoạt động: AIOps giúp đảm bảo hệ thống CNTT luôn hoạt động ổn định và sẵn sàng phục vụ các nhu cầu kinh doanh của doanh nghiệp.
- Tăng hiệu suất và động lực làm việc của nhân viên: AIOps giúp giảm thiểu các công việc thủ công và tăng cường khả năng quản lý tự động, giúp cho nhân viên có thể tập trung vào những công việc quan trọng hơn và tăng hiệu suất làm việc của họ.
AIOps thích hợp cho những doanh nghiệp nào?
AIOps có thể áp dụng và hữu ích cho mọi loại hình doanh nghiệp, đặc biệt là những doanh nghiệp có hệ thống CNTT lớn, phức tạp và hoạt động liên tục.
Các doanh nghiệp cần quản lý và giám sát các ứng dụng, hệ thống và môi trường CNTT liên tục, như các công ty dịch vụ công nghệ, các tổ chức tài chính và bảo hiểm, các doanh nghiệp thương mại điện tử, các doanh nghiệp sản xuất và cung cấp dịch vụ trực tuyến, đều có thể áp dụng AIOps để cải thiện hiệu quả hoạt động, giảm thiểu thời gian giải quyết sự cố và tối ưu hóa sử dụng tài nguyên.
Tuy nhiên, đối với các doanh nghiệp nhỏ hơn hoặc có hệ thống CNTT đơn giản, AIOps có thể không cần thiết hoặc không đáp ứng được nhu cầu của doanh nghiệp. Trong trường hợp này, các công cụ giám sát và quản lý hệ thống CNTT thông thường có thể đáp ứng được nhu cầu của doanh nghiệp một cách đầy đủ.
Các bước triển khai AIOps cho doanh nghiệp
Để triển khai AIOps cho một doanh nghiệp, có thể tuân theo các bước cơ bản sau đây:
Bước 1: Phân tích nhu cầu và xác định mục tiêu – Đây là bước quan trọng để đảm bảo rằng giải pháp AIOps được triển khai đúng với mục đích sử dụng và nhu cầu cụ thể của ngân hàng. Việc này bao gồm phân tích hệ thống CNTT hiện có của ngân hàng, xác định các vấn đề và sự cố thường gặp, đánh giá các mối quan tâm và ưu tiên của ngân hàng.
Bước 2: Chọn công cụ AIOps phù hợp – Sau khi xác định mục tiêu và nhu cầu của ngân hàng, người triển khai cần tìm kiếm và lựa chọn các công cụ AIOps phù hợp để triển khai. Có nhiều công cụ AIOps khác nhau có thể được sử dụng, vì vậy người triển khai cần đánh giá và so sánh các công cụ để chọn ra công cụ tốt nhất cho nhu cầu của ngân hàng.
Bước 3: Thu thập dữ liệu – Sau khi chọn công cụ AIOps phù hợp, người triển khai cần thu thập dữ liệu từ các hệ thống CNTT của ngân hàng, bao gồm các log, metric, alert và dữ liệu khác. Dữ liệu này sẽ được sử dụng để xây dựng các mô hình và thuật toán AI để phát hiện các sự cố và đưa ra các khuyến nghị.
Bước 4: Xây dựng các mô hình AI – Sau khi thu thập dữ liệu, người triển khai cần xây dựng các mô hình và thuật toán AI để phân tích và giám sát các hệ thống CNTT của ngân hàng. Việc này bao gồm sử dụng các công cụ và kỹ thuật học máy để phát hiện các sự cố, tối ưu hóa hiệu suất và đưa ra các khuyến nghị.
Bước 5: Triển khai và kiểm tra – Sau khi xây dựng các mô hình AI, người triển khai cần triển khai các mô hình này vào hệ thống CNTT của ngân hàng và kiểm tra tính hiệu quả của chúng. Việc này bao gồm kiểm tra xem các mô hình có phát hiện được các sự cố và đưa ra các khuyến nghị hợp lý hay không.
Bước 6: Tối ưu hóa AIOps bằng cách tiếp tục đào tạo mô hình từ dữ liệu mới của hoạt động CNTT.
Các công cụ AIOps hiện có trên thị trường
Có rất nhiều công cụ AIOps hiện có trên thị trường. Dưới đây là một số công cụ AIOps phổ biến:
- IBM Watson AIOps
- Splunk IT Service Intelligence (ITSI)
- Moogsoft AIOps
- AppDynamics AIOps
- Broadcom DX AIOps
- BigPanda AIOps
- BMC Helix AIOps
- Dynatrace AIOps
- OpsRamp AIOps
- ScienceLogic AIOps
Mỗi công cụ có những tính năng và ưu điểm riêng, và người dùng cần đánh giá và so sánh các công cụ để chọn ra công cụ phù hợp nhất cho nhu cầu của họ.
Bài viết liên quan
- AI trong ngành Logistics: Những lợi ích chính và ứng dụng
- Máy chủ tăng tốc cho AI thúc đẩy tăng trưởng chi tiêu cho trung tâm dữ liệu
- Xây dựng hệ thống dữ liệu hiệu suất cao cho AI với VAST Data Platform
- LLM: Lịch sử và tương lai của các mô hình ngôn ngữ lớn
- Máy chủ Supermicro X14: Hiệu suất mạnh mẽ, hiệu quả tối đa cho AI, Cloud, Storage, 5G/Edge
- NVIDIA HGX AI Supercomputer: Nền tảng điện toán AI hàng đầu thế giới