AIOp: Revolusi kecerdasan buatan dalam operasi TI

Kecerdasan Buatan untuk Operasi TI (AIOp) adalah bidang yang berkembang pesat yang menggabungkan kecerdasan buatan (AI) dan pembelajaran mesin (machine learning) untuk mengotomatiskan dan menyederhanakan operasi TI. AIOp berfokus pada penggunaan teknik machine learning canggih untuk menganalisis data historis dan informasi real-time, serta mengekstraksi wawasan operasional yang mendukung pengambilan keputusan proaktif dan pengoptimalan proses TI. Teknik yang digunakan dalam AIOp meliputi pembelajaran terbimbing, pembelajaran tak terbimbing, pembelajaran mendalam, pembelajaran penguatan, dan pemrosesan bahasa alami (NLP).

Menurut laporan dari Medium (29/11), AIOp dapat memainkan peran penting dalam strategi manajemen data organisasi, terutama dalam menangani volume data besar dan menyediakan layanan real-time. AIOp juga membantu organisasi untuk mematuhi peraturan dan memenuhi tuntutan ketersediaan serta kinerja yang tinggi. Dengan kemampuannya dalam menangani data dalam skala besar, AIOp dapat mengotomatiskan banyak tugas yang kompleks, sehingga membantu mengelola dan mengoptimalkan operasi TI secara lebih efektif.

Saat ini, organisasi mengumpulkan data dari berbagai sumber seperti log aplikasi, metrik sistem, interaksi pengguna, dan lalu lintas jaringan. Volume dan kompleksitas data ini sering kali menjadi tantangan bagi pengamatan infrastruktur TI. AIOp mampu memahami dan mengelola data ini secara efisien, memungkinkan pengelolaan yang lebih baik dan optimalisasi operasi TI secara keseluruhan. Dengan demikian, AIOp membantu organisasi untuk secara proaktif mengatasi tantangan yang dihadapi dalam pengelolaan TI dan meningkatkan efisiensi operasional.

Mengapa Anda Membutuhkan AIOp

AIOp mengumpulkan data dari berbagai sumber, seperti sistem pemantauan, log peristiwa, dan meja layanan, dan berdasarkan tugas yang ada, menggunakan algoritma khusus untuk mengidentifikasi pola. Hal ini memungkinkan organisasi untuk secara proaktif mengatasi masalah dan mencegah masalah sebelum terjadi.

Analisis akar penyebab (RCA) merupakan kasus penggunaan penting AIOp untuk manajemen insiden. AIOp melengkapi proses RCA dengan mengorelasikan serangkaian data yang berbeda untuk menentukan penyebab yang mendasarinya. Hal ini menghilangkan kebutuhan akan tenaga kerja manual dan mengurangi waktu serta kesalahan yang terkait dengan metode RCA tradisional. Dengan AIOp, organisasi dapat memperoleh wawasan tentang akar penyebab insiden dan memprioritaskan sumber daya secara efektif, meningkatkan keandalan sistem dan efisiensi operasional.

AIOp juga sangat berguna untuk analisis prediktif dan deteksi anomali. Dengan memanfaatkan data historis dan pemantauan real-time, AIOp dapat memprediksi kejadian di masa mendatang dan mengidentifikasi potensi masalah atau kegagalan sebelum terjadi. Hal ini dicapai dengan menganalisis data terhadap garis dasar yang ditetapkan, khususnya memilih ketidakteraturan yang mengikuti tren musiman.

Misalnya, dalam e-commerce, hal ini dapat membantu membedakan antara lonjakan liburan yang diharapkan dan anomali yang sebenarnya. Hal ini memungkinkan organisasi untuk mengambil tindakan proaktif dan meningkatkan pengambilan keputusan.

Otomatisasi adalah kasus penggunaan penting lainnya untuk AIOp. Hal ini menyederhanakan dan mengotomatiskan berbagai tahap siklus hidup manajemen insiden, mengurangi kebutuhan untuk intervensi manual. AIOp dapat secara efektif menghubungkan, mendeteksi, mengarahkan, dan menyelesaikan insiden serta mengotomatiskan penyelesaian masalah yang diketahui berdasarkan data historis.

Dengan mengotomatiskan proses ini, AIOp membantu operator TI menangani peringatan insiden dengan lebih efisien, meningkatkan kinerja aplikasi dan mengurangi pemadaman dan waktu henti.

Bagaimana AIOp Meningkatkan Operasi TI

AIOp menghasilkan manfaat utama yang secara signifikan meningkatkan efektivitas operasi TI.

Pemanfaatan Sumber Daya yang Lebih Baik

AIOp memungkinkan organisasi untuk mencapai pemanfaatan sumber daya yang optimal dengan memberikan wawasan tingkat lanjut dan kemampuan pengoptimalan. Secara tradisional, operasi TI bergantung pada proses manual dan pemantauan berbasis ambang batas statis, yang sering kali menyebabkan pemanfaatan sumber daya yang kurang atau penyediaan sumber daya yang berlebihan.

Operator TI mungkin bersikap konservatif dalam alokasi sumber daya dan menetapkan ambang batas pada tingkat yang memastikan sumber daya tidak kelebihan beban untuk menghindari potensi masalah kinerja atau waktu henti. Kehati-hatian ini dapat mengakibatkan sumber daya kurang dimanfaatkan.

Misalnya, jika penggunaan CPU server tidak pernah melewati ambang batas 50% yang ditetapkan, ini menunjukkan bahwa ada kapasitas cadangan yang dapat digunakan untuk tugas lain. Di sisi lain, jika mereka menetapkan ambang batas penggunaan memori sebesar 80%, mereka mungkin mengalokasikan memori tambahan untuk memastikan bahwa sistem tidak pernah mencapai ambang batas tersebut. Meskipun hal ini mencegah kekurangan sumber daya secara langsung, hal ini dapat menyebabkan peningkatan biaya karena pembelian perangkat keras yang tidak perlu dan konsumsi energi yang lebih tinggi.

AIOp mengubah paradigma ini dengan algoritma machine learning yang menganalisis sejumlah besar data historis, mengidentifikasi pola, dan memprediksi permintaan sumber daya di masa mendatang. Pendekatan proaktif ini memungkinkan tim TI untuk mengalokasikan sumber daya secara lebih efektif dan dinamis, memastikan kinerja yang optimal sekaligus meminimalkan biaya dan pemborosan.

Dengan memanfaatkan model machine learning seperti peramalan deret waktu dan algoritma pengelompokan, platform AIOp dapat menganalisis data historis pada metrik pemanfaatan sumber daya seperti CPU, memori, dan RAM.

Misalnya, AIOp dapat mengidentifikasi pola lonjakan sumber daya dan memprediksi permintaan mendatang berdasarkan pola penggunaan historis. Dengan wawasan ini, tim TI dapat membuat keputusan berdasarkan data terkait penskalaan sumber daya, distribusi beban kerja, dan pengoptimalan infrastruktur, yang pada akhirnya mencapai pemanfaatan sumber daya yang lebih baik.

Platform AIOp dapat mengotomatiskan proses pemantauan dan analisis metrik sumber daya, yang memungkinkan tim TI untuk fokus pada inisiatif strategis daripada analisis data manual.

Peningkatan Efisiensi dan Produktivitas

AIOp secara signifikan meningkatkan efisiensi dan produktivitas dengan mengotomatiskan tugas-tugas yang berulang dan biasa-biasa saja, yang memungkinkan para profesional TI untuk berkonsentrasi pada aktivitas yang lebih strategis dan kompleks. Ketika mesin AI memprediksi kejadian mendatang, misalnya, lonjakan lalu lintas jaringan yang akan datang, tim dapat secara proaktif mengalokasikan sumber daya yang diperlukan untuk mencegah masalah ini, sehingga meningkatkan efisiensi operasional.

Platform AIOp menggunakan teknik-teknik canggih seperti analisis log, NLP, dan machine learning untuk mengekstrak wawasan yang bermakna dari data yang tidak terstruktur. Misalnya, AIOp dapat secara otomatis mengkategorikan dan memprioritaskan insiden dengan menganalisis entri log yang terkait dengan kesalahan aplikasi.

AIOp juga dapat menyarankan resolusi potensial berdasarkan data insiden sebelumnya, sehingga mengurangi upaya manual yang diperlukan untuk memecahkan masalah. Melalui mekanisme ini, platform AIOp membantu meningkatkan produktivitas secara keseluruhan dalam menangani operasi TI.

Peningkatan Ketersediaan dan Keandalan

AIOp memastikan ketersediaan dan keandalan infrastruktur TI dengan terus memantau kinerja aplikasi, jaringan, dan sistem. Dengan menggunakan analisis canggih dan teknik deteksi anomali, platform AIOp secara proaktif mengidentifikasi potensi masalah, ancaman keamanan, atau penurunan kinerja, yang memungkinkan tim TI untuk mengambil tindakan pencegahan sebelum masalah meningkat dan memengaruhi pengalaman pengguna.

AIOp memanfaatkan model machine learning, termasuk algoritma deteksi anomali tanpa pengawasan, untuk menganalisis berbagai sumber data pemantauan secara real-time. Misalnya, dengan memantau pola lalu lintas jaringan dan membandingkannya dengan data historis, AIOp dapat mendeteksi serangan penolakan layanan terdistribusi (DDoS), lonjakan lalu lintas yang tidak normal, atau kesalahan konfigurasi jaringan. Tim TI dapat merespons dengan cepat, memanfaatkan otomatisasi atau menerapkan langkah-langkah keamanan untuk mengurangi potensi risiko dan mempertahankan infrastruktur TI yang sangat tersedia dan andal.

Tips yang bagus untuk tim TI adalah menerapkan pemantauan proaktif menggunakan platform AIOp untuk terus memantau metrik kinerja penting dan mendeteksi anomali atau penyimpangan dari perilaku normal. Mengonfigurasi peringatan dan pemberitahuan berbasis ambang batas dinamis akan memastikan potensi insiden ditanggapi dengan segera dan meminimalkan dampak pada ketersediaan layanan.

Peningkatan Manajemen Insiden

Manajemen insiden merupakan aspek penting dari operasi TI, dan AIOp dapat meningkatkan proses ini secara signifikan. Dengan menganalisis data insiden historis, platform AIOp memberikan wawasan cerdas tentang pola dan tren yang berulang, yang memungkinkan tim TI untuk secara proaktif mengatasi masalah yang mendasarinya dan mencegah insiden di masa mendatang. Selain itu, AIOp mengotomatiskan pemilahan, perutean, dan penyelesaian insiden, yang menghasilkan waktu respons yang lebih cepat, peningkatan kepuasan pelanggan, dan penyelesaian insiden yang lebih efisien.

Platform AIOp menggunakan model, seperti model klasifikasi terbimbing, untuk menganalisis data insiden dan mengekstrak wawasan yang berharga. Dengan memeriksa metadata insiden, AIOp dapat mengidentifikasi kesamaan di antara insiden, menghubungkannya dengan faktor lingkungan, dan memberikan rekomendasi untuk tindakan pencegahan. Lebih jauh, perutean insiden yang cerdas berdasarkan karakteristik insiden dan keahlian tim memastikan insiden segera diarahkan ke sumber daya yang paling tepat untuk penyelesaian.

Memanfaatkan platform AIOp yang menawarkan kemampuan manajemen insiden yang cerdas, termasuk penyortiran dan perutean insiden otomatis berdasarkan aturan yang telah ditetapkan sebelumnya atau algoritma machine learning, dapat sangat bermanfaat. Ini menyederhanakan proses penyelesaian insiden, mengurangi upaya manual, dan memungkinkan tim TI untuk memprioritaskan dan menyelesaikan insiden dengan lebih efektif.

Perbedaan antara AIOp dan DevOp

Meskipun keduanya mungkin tampak serupa, karena keduanya menangani aspek operasional perusahaan, DevOp (berasal dari penggabungan "pengembangan perangkat lunak" dan "operasi") dan AIOp berbeda dan tidak boleh disalahartikan sebagai istilah yang dapat dipertukarkan.

DevOp adalah kerangka kerja komprehensif yang terdiri dari praktik dan alat yang memberdayakan organisasi untuk memberikan aplikasi dan layanan secara efisien. Melalui integrasi berkelanjutan dan pengiriman berkelanjutan (CI/CD), DevOp memungkinkan pengembangan, pengujian, dan rilis perangkat lunak otonom, sehingga mengurangi waktu tunggu dan biaya.

Waktu pemasaran dengan tetap mempertahankan kualitas yang unggul. Ini mendorong komunikasi yang sering, pengujian otomatis, dan alur kerja kolaboratif untuk menyederhanakan proses pengembangan dan penerapan perangkat lunak.

DevOp terutama berfokus pada otomatisasi dan pengintegrasian pengembangan perangkat lunak dan operasi TI; AIOp memanfaatkan teknik AI dan machine learning tingkat lanjut untuk mengoptimalkan operasi TI.

Meskipun keduanya merupakan konsep yang terpisah, AIOp dan DevOp berfungsi sebagai pendekatan yang saling melengkapi yang, jika digabungkan, secara signifikan meningkatkan proses pengiriman perangkat lunak. DevOp, dengan penekanannya pada kolaborasi dan otomatisasi antara tim pengembangan dan operasi, dilengkapi dengan analitik tingkat lanjut dan kemampuan pemantauan real-time AIOp.

AIOp meningkatkan DevOp dengan menggunakan algoritma machine learning untuk menganalisis berbagai sumber data, termasuk sistem pemantauan, log, dan peristiwa. Platform AIOp menawarkan visibilitas yang mendalam ke dalam alur pengiriman perangkat lunak, yang memungkinkan identifikasi dan penyelesaian masalah secara proaktif. Dengan mengintegrasikan AIOp ke dalam praktik DevOp, tim mendapatkan pemantauan berkelanjutan atas kesehatan dan kinerja alur mereka, yang memfasilitasi peningkatan kualitas dan keandalan rilis perangkat lunak secara keseluruhan.

Sebagai ilustrasi, pertimbangkan skenario di mana tim DevOp mengelola aplikasi berbasis layanan mikro. Meskipun mengotomatiskan proses seperti pembuatan, pengujian, dan penerapan, kejadian tak terduga dapat terjadi di lingkungan yang kompleks, seperti lonjakan permintaan pengguna yang tiba-tiba atau kemacetan sumber daya. AIOp mengatasi tantangan ini dengan memantau dan menganalisis data dari berbagai sumber, termasuk log aplikasi, metrik infrastruktur, dan pola perilaku pengguna.

Dengan memanfaatkan machine learning, ia mendeteksi perilaku abnormal, mengidentifikasi penyebab penurunan kinerja, dan memprediksi potensi masalah sebelum memengaruhi pengguna akhir. Pendekatan proaktif ini memungkinkan tim DevOp untuk mengatasi anomali dengan segera dan mengoptimalkan kinerja aplikasi.

Sementara DevOp berkonsentrasi pada penyederhanaan kolaborasi dan otomatisasi antara tim pengembangan dan operasi, AIOp melengkapi upaya ini dengan menganalisis data dan memberikan wawasan yang dapat ditindaklanjuti. Dengan mengintegrasikan AIOp ke dalam praktik DevOp, organisasi dapat mencapai visibilitas, efisiensi, dan keandalan yang lebih besar dalam proses pengiriman perangkat lunak mereka.

Kesimpulan

AIOp memanfaatkan analitik canggih dan algoritma machine learning untuk mengotomatiskan dan meningkatkan berbagai aspek operasi TI. Teknologi ini membantu tim TI mengidentifikasi potensi masalah dan mengatasinya sebelum memengaruhi kinerja sistem secara keseluruhan. Dalam hal ini, AIOp dan DevOp adalah praktik operasional yang saling melengkapi; DevOp berfokus pada kolaborasi dan pengiriman berkelanjutan, sementara AIOp memberikan wawasan berharga dan otomatisasi untuk menyempurnakan proses tersebut.

Site24x7 adalah platform pemantauan dan analitik berbasis cloud yang menggabungkan kemampuan AIOp untuk membantu organisasi mengelola infrastruktur TI mereka dengan lebih baik. Platform ini menawarkan solusi pemantauan komprehensif dengan berbagai fungsi, termasuk deteksi anomali, otomatisasi TI, dan bot ChatOps yang didukung oleh pemrosesan bahasa alami (NLP). Hal ini memungkinkan organisasi untuk secara proaktif mengatasi potensi masalah dan memastikan pengoperasian sistem mereka tetap lancar.