Внедрение AIOps в ИТ-отделах должно стать массовым, по крайней мере, так говорит опрос средних и крупных предприятий, который показал, что 93% респондентов либо уже используют эту технологию, либо планируют внедрить ее в ближайшем будущем.
Опрос был проведен StarCIO от имени BigPanda, компании, которая разрабатывает платформу AIOps, поэтому, возможно, неизбежно, что она видит светлое будущее для этой технологии. Тем не менее, в отчет включены некоторые показательные детали, например, что 25% организаций в настоящее время тратят более шести часов на решение проблем с приоритетом один (P1), которые могут нанести ущерб ИТ-операциям.
AIOps относится к использованию алгоритмов машинного обучения для мониторинга инфраструктуры с целью обнаружения признаков надвигающегося сбоя и либо принятия корректирующих мер, либо оповещения оператора-человека и, таким образом, сокращения времени простоя приложений и служб, работающих на этой инфраструктуре. инфраструктура.
Хотя технология AIOps уже доказала свою эффективность в некоторых системах хранения (ярким примером является HPE InfoSight), она начинает находить более широкое применение в остальной части ИТ-инфраструктуры.
Согласно отчету AIOps, некоторые проблемы, приводящие к простоям, могут быть связаны с тем, что организации пытаются слишком быстро продвигаться со своими проектами цифровой трансформации. В нем говорится, что баланс между инновациями, производительностью и надежностью часто представляет собой парадокс для ИТ-руководителей, который многие организации пытались решить, инвестируя в большую автоматизацию, включая DevOps, непрерывную интеграцию/непрерывную поставку (CI/CD) и даже инфраструктуру. -код.
Более 50% респондентов в опросе заявили, что инвестируют в CI/CD, за ними чуть более 48% планируют инвестировать в инфраструктуру как код.
Что касается крупных ИТ-инцидентов P1, 38,1% указали, что их среднее время решения (MTTR) составляет менее двух часов, а еще 36,5% заявили, что эта цифра составляет от трех до шести часов. Несчастливому меньшинству (1,6%) потребовалось более 72 часов для разрешения инцидентов.
По мнению автора отчета, такой диапазон MTTR в разных организациях может объясняться несколькими факторами. Те, кто инвестировал средства в более совершенные инструменты мониторинга (такие как AIOps), стандарты наблюдения, автоматизацию и процедуры сортировки, скорее всего, быстрее справятся с серьезными инцидентами.
Как мы получаем отключения? Внося “изменения”…
Между тем, организации, которые растут, приобретают бизнес или инвестируют в программы цифровой трансформации, могут создавать новые операционные риски, которые увеличат количество инцидентов P1 и сложности их разрешения.
Среди повторяющихся производственных проблем, с которыми сталкиваются приложения и службы, более 50% респондентов заявили, что основной причиной простоев были просто изменения, за которыми следуют низкая производительность и различия в конфигурации между средами разработки и тестирования. Также были перечислены проблемы с сетью и инциденты безопасности.
Что касается проблем, связанных с реагированием на инциденты, более 50 % опрошенных заявили, что основной проблемой является наличие необходимых навыков для расследования и разрешения инцидентов, а 29,5 % указали, что проблемой является нехватка персонала, так как многие Рег читатели смогут засвидетельствовать.
Отчет был основан на опросе ИТ-директоров, ИТ-специалистов и руководителей DevOps средних и крупных предприятий. Средние предприятия здесь представлены предприятиями с числом занятых от 500 до 4999 человек, тогда как крупные предприятия имеют численность работников от 5000 человек и более.
Опрос выявил заметные различия в наиболее важных показателях эффективности, отслеживаемых организациями. Крупные предприятия с большей вероятностью отслеживают стоимость минуты простоя и то, как часто заявки выходят за пределы поддержки первого уровня, в то время как средние организации с меньшей вероятностью имеют всесторонний мониторинг и автоматизацию и поэтому больше полагаются на среднее время обнаружения (MTTD) инцидентов. . ®
