Các phương pháp triển khai AIOps? Cách loại bỏ những thách thức trong việc triển khai AIOps

• Giải pháp đào tạo nhân sự doanh nghiệp trong kỷ nguyên AI
• Trí tuệ nhân tạo là gì? Ứng dụng của trí tuệ nhân tạo trong các ngành
• Trợ lý AI cho marketing - công cụ hiệu quả cho các nhà tiếp thị 
• Tìm hiểu khoá học tool AI cho marketing tại FUNiX
• Khoá học AI Marketing FUNiX - Cơ hội cho tương lai của nhà tiếp thị

Việc triển khai AIOps để quản lý hoạt động CNTT đòi hỏi phải tuân thủ một số phương pháp hay nhất nhất định để đảm bảo áp dụng thành công và đạt kết quả tối ưu. Dưới đây là các phương pháp hay nhất chính cần xem xét.

1. Các phương pháp thực hành tốt nhất về triển khai AIOps

1.1 Xây dựng nền tảng vững chắc cho AIOps

Việc triển khai AIOps cần một nền tảng vững chắc để đảm bảo thành công. Nền tảng này phải bao gồm sự hiểu biết rõ ràng về các mục tiêu kinh doanh, lựa chọn các công cụ AIOps phù hợp và có quy trình phân tích và thu thập dữ liệu được xác định rõ ràng.

1.2 Thiết lập khả năng thu thập và xử lý dữ liệu phù hợp

Triển khai AIOps phụ thuộc rất nhiều vào dữ liệu, vì vậy điều quan trọng là phải thiết lập khả năng thu thập và xử lý dữ liệu phù hợp. Điều này bao gồm việc xác định nguồn dữ liệu, xác định các điểm dữ liệu có liên quan và có công nghệ phù hợp để xử lý dữ liệu. Ví dụ: sử dụng thuật toán học máy để xác định các mẫu trong dữ liệu và cung cấp thông tin chi tiết về quản lý hoạt động CNTT.

1.3 Gắn thẻ và bảo mật dữ liệu của bạn

Việc gắn thẻ và bảo mật dữ liệu phù hợp là điều cần thiết để triển khai AIOps. Điều này đảm bảo rằng dữ liệu phù hợp được sử dụng để huấn luyện các công cụ AIOps và dữ liệu nhạy cảm được bảo vệ. Bằng cách gắn thẻ dữ liệu, các công cụ AIOps có thể dễ dàng xác định các điểm dữ liệu có liên quan và cung cấp thông tin chi tiết cho việc quản lý hoạt động CNTT. Bảo mật dữ liệu là điều cốt yếu trong các ứng dụng y tế, một ứng dụng như vậy là YouComm , nơi nhóm của chúng tôi giải quyết vấn đề liên lạc theo thời gian thực bằng cách trang bị cho ứng dụng khả năng AI.

1.4 Tạo dựng văn hóa hợp tác

Việc triển khai thành công AIOps đòi hỏi sự hợp tác giữa các nhóm vận hành CNTT và các bộ phận khác. Điều này bao gồm chia sẻ dữ liệu, xác định mục tiêu chung và có các kênh liên lạc mở. Ví dụ: nhóm vận hành CNTT có thể làm việc với nhóm phát triển để xác định các vấn đề về ứng dụng và cải thiện hiệu suất ứng dụng.

1.5 Tận dụng API

API có thể đóng một vai trò quan trọng trong việc triển khai AIOps bằng cách cho phép các hệ thống khác nhau giao tiếp với nhau. Điều này cho phép các nhóm vận hành CNTT tận dụng dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, chẳng hạn như dịch vụ đám mây hoặc công cụ của bên thứ ba. Ví dụ: việc tích hợp công cụ AIOps với công cụ giám sát có thể giúp các nhóm vận hành CNTT phát hiện các sự cố trên toàn bộ cơ sở hạ tầng CNTT.

1.6 Khó khăn trong việc triển khai AIOps với các công cụ và công nghệ hiện có

Các giải pháp AIOps cần tích hợp với các công cụ và công nghệ hiện có để cung cấp cái nhìn toàn diện về hoạt động CNTT. Tuy nhiên, việc tích hợp AIOps với các hệ thống cũ có thể là một thách thức. Để vượt qua thách thức này, các tổ chức có thể bắt đầu từ quy mô nhỏ và tập trung vào các trường hợp sử dụng AIOps cụ thể, sau đó dần dần mở rộng phạm vi AIOps trong tổ chức của mình. Điều này có thể giúp các nhóm CNTT xác định các thách thức tích hợp và nỗ lực giải quyết chúng trước khi mở rộng quy mô.

>>> Xem thêm: Số liệu thống kê trí tuệ nhân tạo hàng đầu bạn nên biết vào năm 2023

3. Các trường hợp sử dụng và ví dụ về AIOps trong quản lý hoạt động CNTT

Dưới đây là các trường hợp sử dụng AIOps chính trong quản lý hoạt động CNTT:

3.1 Phân tích dự đoán

Triển khai AIOps có thể được sử dụng để dự đoán các vấn đề tiềm ẩn trước khi chúng xảy ra. Đây tình cờ là một trong những chức năng chính của AIOps. Bằng cách phân tích dữ liệu lịch sử và xác định các mẫu, hệ thống AIOps có thể cung cấp cho nhóm CNTT thông tin chi tiết về các vấn đề hiệu suất tiềm ẩn, cho phép họ thực hiện các biện pháp chủ động để ngăn chặn thời gian ngừng hoạt động hoặc các vấn đề khác. Ví dụ: giải pháp AIOps có thể giám sát trang web của công ty và cung cấp thông tin chi tiết theo thời gian thực về các vấn đề hiệu suất tiềm ẩn trước khi chúng ảnh hưởng đến người dùng.

3.2 Ứng phó sự cố

Triển khai AIOps có thể giúp tự động hóa các quy trình ứng phó sự cố, giảm thời gian giải quyết sự cố và giảm thiểu thời gian ngừng hoạt động. Hệ thống AIOps có thể phân tích các sự kiện trong thời gian thực và kích hoạt phản hồi tự động để giải quyết vấn đề hoặc cảnh báo cho nhóm CNTT về các vấn đề tiềm ẩn. Ví dụ: giải pháp AIOps có thể tự động định tuyến lại lưu lượng truy cập đến các máy chủ dự phòng trong trường hợp mất mạng.

3.3 Lập kế hoạch

AIOps có thể giúp tối ưu hóa việc sử dụng tài nguyên và đảm bảo hệ thống CNTT hoạt động với công suất tối ưu. Bằng cách phân tích mô hình sử dụng và dự đoán nhu cầu trong tương lai, các giải pháp AIOps có thể giúp nhóm CNTT lập kế hoạch cho các yêu cầu về năng lực trong tương lai và đảm bảo rằng các tài nguyên được phân bổ hiệu quả. Ví dụ: giải pháp AIOps có thể giám sát việc sử dụng máy chủ và cung cấp thông tin chi tiết về các hạn chế về dung lượng tiềm ẩn trước khi chúng ảnh hưởng đến hiệu suất.

3.4 Phát hiện mối đe dọa bảo mật

AIOps có thể được sử dụng để phát hiện các mối đe dọa bảo mật trong thời gian thực và cung cấp phản hồi tự động để giảm thiểu rủi ro vi phạm. Các công cụ AIOps có thể xác định các mối đe dọa tiềm ẩn và cảnh báo nhóm CNTT hành động bằng cách phân tích dữ liệu từ nhiều nguồn, bao gồm lưu lượng mạng và nhật ký hệ thống. Ví dụ: giải pháp AIOps có thể giám sát lưu lượng mạng và phát hiện hoạt động đáng ngờ, kích hoạt phản hồi tự động để ngăn chặn mối đe dọa và ngăn chặn vi phạm tiềm ẩn.

>>> Đọc thêm: Tiềm năng của thị trường AI trong năm 2024 tạo nên cơ hội mới cho người biết nắm bắt

4. Tương lai của AIOps

Tương lai của AIOps có vẻ đầy hứa hẹn khi nó tiếp tục phát triển và tăng cường quản lý hoạt động CNTT. Với sự gia tăng về khối lượng dữ liệu, sự phức tạp của môi trường CNTT và nhu cầu giải quyết nhanh hơn, AIOps đang trở thành một công cụ thiết yếu cho các doanh nghiệp. AIOps có khả năng tự động hóa các tác vụ tẻ nhạt và cung cấp các phân tích dự đoán, từ đó cho phép các nhóm CNTT đưa ra quyết định nhanh hơn và sáng suốt hơn.

Tương lai của AIOps cũng bao gồm việc tích hợp các công nghệ Machine Learning (ML) và Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), điều này sẽ cho phép nền tảng AIOps hiểu các truy vấn ngôn ngữ tự nhiên và đưa ra dự đoán chính xác hơn. Một xu hướng tương lai được mong đợi khác trong AIOps là tích hợp AIOps với các công cụ quản lý CNTT khác, chẳng hạn như Quản lý dịch vụ CNTT (ITSM), Quản lý sự kiện và thông tin bảo mật (SIEM) và Quản lý hiệu suất ứng dụng (APM). Sự tích hợp này sẽ tạo ra một cách tiếp cận toàn diện hơn để quản lý hoạt động CNTT, giúp nâng cao hiệu quả và cải thiện trải nghiệm của khách hàng.

>>> Đăng ký tìm hiểu chi tiết các khóa học CNTT của FUNiX tại đây:

Tham khảo chuỗi bài viết liên quan:

Những điều bạn cần biết về Trí tuệ nhân tạo AI

Số liệu thống kê trí tuệ nhân tạo hàng đầu bạn nên biết vào năm 2023

20 Ví dụ về trí tuệ nhân tạo ảo trong cuộc sống hàng ngày Phần 1

Nhược điểm của trí tuệ nhân tạo và lợi ích của trí tuệ nhân tạo

AI trong kinh doanh mang lại sự chuyển đổi như thế nào? Hướng dẫn đầy đủ

Tương lai của việc học tập: Giáo dục dựa trên AI

Nguyễn Cúc