AIOps là gì? Trí tuệ nhân tạo cho hoạt động CNTT

AIOps (Artificial Intelligence for IT Operations) là một phương pháp tiếp cận sử dụng trí tuệ nhân tạo (AI) và machine learning (ML) để tự động hóa và cải thiện các hoạt động quản lý hệ thống CNTT. Với sự phát triển mạnh mẽ của dữ liệu và hệ thống phân tán, AIOps giúp các doanh nghiệp tối ưu hóa quy trình giám sát, phát hiện sự cố nhanh chóng và giảm tải công việc thủ công cho các nhóm vận hành.

Tại Sao AIOps Quan Trọng?

Khi tổ chức của bạn hiện đại hóa các dịch vụ vận hành và cơ sở hạ tầng CNTT, bạn sẽ được hưởng lợi khi tải thập, phân tích và áp dụng khối lượng dữ liệu ngày càng lớn. Tiếp theo, chúng tôi sẽ chia sẻ một số lợi thế kinh doanh chính của việc sử dụng nền tảng AIOps. 

Giảm chi phí vận hành

AIOps cho phép tổ chức của bạn rút ra những thông tin chuyên sâu hữu ích từ dữ liệu lớn, đồng thời vẫn duy trì một đội ngũ chuyên gia dữ liệu tinh gọn. Được trang bị các giải pháp AIOps, các chuyên gia dữ liệu tăng cường cho đội ngũ CNTT khả năng giải quyết các sự cố vận hành một cách chính xác và tránh những lỗi gây tốn kém.

Hơn nữa, AIOps cho phép đội ngũ vận hành CNTT dành nhiều thời gian hơn cho các tác vụ quan trọng thay vì những tác vụ thông thường, lặp đi lặp lại. Điều này giúp tổ chức của bạn quản lý chi phí trong bối cảnh cơ sở hạ tầng CNTT ngày càng phức tạp, đồng thời đáp ứng được nhu cầu của khách hàng. 

Giảm thời gian giảm thiểu vấn đề

AIOps cung cấp khả năng tương quan sự kiện. AIOps phân tích dữ liệu theo thời gian thực và xác định các mẫu có thể chỉ ra sự bất thường của hệ thống. Với phân tích nâng cao, đội ngũ vận hành của bạn có thể tiến hành phân tích nguyên nhân gốc rễ hiệu quả và nhanh chóng giải quyết các sự cố hệ thống. Điều này tối đa hóa tính sẵn sàng của dịch vụ.

Trong khi đó, các thuật toán ML tách nhiễu khỏi các nguồn dữ liệu. Vì vậy, các kỹ sư CNTT của bạn có thể tập trung vào các sự kiện quan trọng. 

Hỗ trợ quản lý dịch vụ dự đoán

Với AIOps, tổ chức của bạn có thể dự đoán và giảm thiểu các vấn đề trong tương lai bằng cách phân tích dữ liệu lịch sử bằng công nghệ ML. Các mô hình ML phân tích khối lượng lớn dữ liệu và phát hiện các mẫu chưa được con người đánh giá. Thay vì phản ứng với các vấn đề, đội ngũ của bạn có thể sử dụng phân tích dự đoán và xử lý dữ liệu theo thời gian thực để giảm sự gián đoạn đối với các dịch vụ quan trọng.  

Hợp lý hóa các hoạt động CNTT

Trong bối cảnh thông thường, các bộ phận CNTT phải làm việc với các nguồn dữ liệu khác nhau. Điều này làm chậm quá trình hoạt động kinh doanh và có thể khiến các tổ chức gặp lỗi do con người.

AIOps cung cấp một khung chung để tổng hợp thông tin từ nhiều nguồn dữ liệu. Với AIOps, đội ngũ CNTT của bạn có thể cộng tác và điều phối quy trình làm việc mà không cần sự can thiệp của con người, qua đó giúp cải thiện năng suất. 

Nâng cao trải nghiệm của khách hàng

Các công cụ AIOps có thể phân tích một lượng lớn thông tin từ các cuộc trò chuyện, email và các kênh khác. Một số công ty sử dụng nền tảng AIOps để phân tích hành vi của khách hàng và cải thiện hoạt động phân phối dịch vụ.

AIOps cũng ngăn sự gián đoạn dịch vụ gây tốn kém làm ảnh hưởng đến khách hàng. Tổ chức của bạn có thể mang lại trải nghiệm khách hàng kỹ thuật số tối ưu bằng cách đảm bảo tính sẵn sàng của dịch vụ và chính sách quản lý sự cố hiệu quả.

Hỗ trợ di chuyển lên đám mây

AIOps cung cấp cách tiếp cận hợp nhất để quản lý cơ sở hạ tầng đám mây công khai, riêng hoặc lai. Tổ chức của bạn có thể di chuyển khối lượng công việc từ các thiết lập truyền thống lên cơ sở hạ tầng đám mây mà không cần phải lo lắng về các quá trình di chuyển dữ liệu phức tạp trên mạng. AIOps cải thiện khả năng quan sát, cho phép đội ngũ CNTT của bạn có thể quản lý dữ liệu liền mạch trên các kho lưu trữ, mạng và ứng dụng khác nhau.

Một số trường hợp sử dụng AIOps là gì?

AIOps kết hợp máy học, dữ liệu lớn và phân tích. Giải pháp này giúp đội ngũ CNTT và đội ngũ vận hành của bạn hỗ trợ các sáng kiến chuyển đổi kỹ thuật số.

Giám sát hiệu năng ứng dụng (APM)

Các ứng dụng hiện đại sử dụng các công nghệ phần mềm phức tạp để chạy và điều chỉnh quy mô trên môi trường đám mây. Việc sử dụng các phương pháp truyền thống để thu thập các chỉ số trong bối cảnh hiện đại là rất khó khăn, chẳng hạn như trao đổi dữ liệu giữa các thành phần như vi dịch vụ, API và kho lưu trữ dữ liệu.

Thay vào đó, đội ngũ phần mềm áp dụng AI trong việc giám sát hiệu năng ứng dụng nhằm thu thập và biên dịch các chỉ số có liên quan trên quy mô lớn.

Tìm hiểu về giám sát hiệu năng ứng dụng (APM) »

Phân tích nguyên nhân gốc rễ 

Các công nghệ AI/ML rất hiệu quả trong việc giúp xác định nguyên nhân gốc rễ của sự cố. Các công nghệ này nhanh chóng xử lý dữ liệu lớn và tìm mối tương quan giữa nhiều nguyên nhân có thể gây ra sự cố. Bằng cách áp dụng AIOps, tổ chức của bạn có thể điều tra nguyên nhân thực sự gây ảnh hưởng đến hiệu năng của hệ thống, ngoài việc dựa trên các triệu chứng hoặc cảnh báo. 

Phát hiện sự bất thường

Điểm bất thường là các dữ liệu ngoại lai sai lệch so với sự phân phối tiêu chuẩn của dữ liệu được giám sát. Các dữ liệu ngoại lai này thường chỉ ra các hành vi bất thường gây ảnh hưởng đến hoạt động của hệ thống. AIOps cung cấp khả năng đánh giá và dự đoán theo thời gian thực để nhanh chóng phát hiện sai lệch dữ liệu và tăng tốc độ thực hiện các hành động khắc phục.

Với AIOps, đội ngũ CNTT của bạn sẽ giảm sự phụ thuộc vào các cảnh báo của hệ thống khi quản lý sự cố. AIOps cũng cho phép đội ngũ CNTT của bạn thiết lập các chính sách dựa trên quy tắc có khả năng tự động hóa các hành động khắc phục. 

Tự động hóa và tối ưu hóa đám mây

Các giải pháp AIOps hỗ trợ quá trình chuyển đổi đám mây bằng cách cung cấp tính minh bạch, khả năng quan sát và tự động hóa cho khối lượng công việc. Triển khai và quản lý các ứng dụng đám mây đòi hỏi sự linh hoạt và nhanh chóng hơn khi quản lý sự phụ thuộc lẫn nhau. Các tổ chức sử dụng các giải pháp AIOps để cung cấp và điều chỉnh quy mô tài nguyên điện toán khi cần thiết.

Ví dụ: bạn có thể sử dụng các công cụ giám sát AIOps để tính toán mức sử dụng đám mây và tăng dung lượng để hỗ trợ khi lưu lượng truy cập tăng lên. 

Hỗ trợ phát triển ứng dụng

Đội ngũ DevOps sử dụng các công cụ AIOps để cải thiện chất lượng mã. Đội ngũ này có thể tự động hóa việc xem xét mã, áp dụng các phương pháp lập trình tốt nhất và phát hiện lỗi sớm hơn trong các giai đoạn phát triển. Thay vì ủy quyền việc kiểm tra chất lượng cho giai đoạn cuối của chu trình phát triển, các công cụ AIOps dịch chuyển việc kiểm tra chất lượng lên sớm hơn.

Ví dụ: Atlassian sử dụng Amazon CodeGuru để giảm thời gian điều tra từ vài ngày xuống còn vài giờ hoặc thậm chí vài phút khi xảy ra bất thường trong quá trình sản xuất. 

AIOps hoạt động như thế nào?

Với AIOps, tổ chức của bạn áp dụng cách tiếp cận chủ động hơn để giải quyết các sự cố trong hoạt động CNTT. Thay vì dựa vào các cảnh báo hệ thống tuần tự, đội ngũ CNTT của bạn sử dụng máy học và phân tích dữ liệu lớn. Việc này giúp phá vỡ các lô cốt dữ liệu, cải thiện nhận thức tình huống và tự động phản hồi với các sự cố theo cách được cá nhân hóa. Với AIOps, tổ chức của bạn có thể thực thi các chính sách CNTT tốt hơn để hỗ trợ các quyết định kinh doanh.

Tiếp theo, chúng ta sẽ thảo luận về các giai đoạn AIOps được kết nối với nhau. 

Quan sát

Giai đoạn quan sát đề cập đến việc thu thập dữ liệu một cách thông minh từ môi trường CNTT của bạn. AIOps cải thiện khả năng quan sát giữa các thiết bị và nguồn dữ liệu khác nhau trong mạng lưới của tổ chức bạn.

Bằng cách triển khai phân tích dữ liệu lớn và công nghệ ML, bạn có thể tải nhập, tổng hợp và phân tích một lượng lớn thông tin theo thời gian thực. Một đội ngũ vận hành CNTT có thể xác định các mẫu và tìm mối tương quan giữa các sự kiện trong dữ liệu hiệu năng và bản ghi. Ví dụ: doanh nghiệp sử dụng các công cụ AI để truy dấu đường dẫn yêu cầu trong một tương tác API. 

Tương tác

Giai đoạn tương tác liên quan đến việc sử dụng các chuyên gia con người để giải quyết các vấn đề. Đội ngũ vận hành giảm sự phụ thuộc của họ vào các chỉ số và cảnh báo CNTT thông thường. Họ sử dụng phân tích AIOps để điều phối khối lượng công việc CNTT trên môi trường đa đám mây. Đội ngũ CNTT và đội ngũ vận hành chia sẻ thông tin trên một bảng thông tin chung để hợp lý hóa nỗ lực chẩn đoán và đánh giá.

Hệ thống này cũng đưa ra các cảnh báo theo thời gian thực được cá nhân hóa cho các đội ngũ thích hợp. Điều này được thực hiện cả trước và trong trường hợp xảy ra sự cố.

Hành động

Giai đoạn hành động đề cập đến cách các công nghệ AIOps thực hiện hành động nhằm cải thiện và bảo trì cơ sở hạ tầng CNTT. Mục tiêu cuối cùng của AIOps là tự động hóa quy trình vận hành và tái tập trung nguồn lực của các đội ngũ vào các tác vụ quan trọng.

Đội ngũ CNTT có thể tạo phản hồi tự động dựa trên các phân tích do thuật toán ML tạo ra. Họ có thể triển khai các hệ thống thông minh hơn có khả năng học từ các sự kiện lịch sử và ngăn chặn các sự cố tương tự bằng các tập lệnh tự động. Ví dụ: nhà phát triển của bạn có thể sử dụng AI để tự động kiểm tra mã và xác nhận giải pháp cho vấn đề trước khi họ phát hành bản cập nhật phần mềm cho khách hàng bị ảnh hưởng. 

AIOps có những loại nào?

AIOps tạo ra các khả năng mới để tổ chức của bạn hợp lý hóa các hoạt động và giảm chi phí. Tuy nhiên, có hai loại giải pháp AIOps phục vụ các yêu cầu khác nhau.

AIOps lấy miền làm trung tâm là các công cụ dựa trên AI được thiết kế để hoạt động trong một phạm vi cụ thể. Ví dụ: đội ngũ vận hành sử dụng các nền tảng AIOps lấy miền làm trung tâm để giám sát hiệu năng của kết nối mạng, ứng dụng và điện toán đám mây.

AIOps không phụ thuộc vào miền là các giải pháp mà đội ngũ CNTT có thể sử dụng để điều chỉnh quy mô phân tích dự đoán và tự động hóa AI vượt qua các ranh giới mạng và tổ chức. Các nền tảng này thu thập dữ liệu sự kiện do nhiều nguồn tạo ra và tìm mối tương quan giữa chúng để cung cấp thông tin kinh doanh chuyên sâu có giá trị. 

Cách Triển Khai AIOps

1. Thu Thập Dữ Liệu

AIOps thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, bao gồm log, metric, sự kiện bảo mật, dữ liệu mạng, API từ các ứng dụng và nền tảng cloud.

2. Xử Lý Và Phân Tích Dữ Liệu

• Chuẩn hóa dữ liệu: Hợp nhất và định dạng lại dữ liệu để đảm bảo tính nhất quán.
• Phân loại và gắn nhãn dữ liệu: Giúp AI hiểu rõ hơn về bản chất của từng loại dữ liệu.

3. Phát Hiện Và Dự Đoán Sự Cố

• Sử dụng machine learning để nhận diện các mẫu bất thường.
• Dự đoán sự cố tiềm ẩn và cảnh báo trước cho nhóm vận hành.

4. Tự Động Hóa Quy Trình Khắc Phục

• Kết hợp với các công cụ tự động hóa như Ansible, Terraform để phản ứng nhanh với các vấn đề.
• Triển khai chatbot hỗ trợ hoặc quy trình tự động để xử lý lỗi phổ biến.

Các Công Cụ AIOps Hàng Đầu

1. IBM Watson AIOps

• Sử dụng AI để phân tích log và cảnh báo sự cố.
• Khả năng tích hợp với nhiều nền tảng khác nhau.
• Website chính thức

2. Splunk IT Service Intelligence (ITSI)

• Cung cấp khả năng giám sát hệ thống theo thời gian thực.
• Tích hợp với các hệ thống logging và SIEM phổ biến.
• Website chính thức

3. Dynatrace

• Phân tích dữ liệu theo thời gian thực bằng AI.
• Hỗ trợ tự động phát hiện và khắc phục sự cố.
• Website chính thức

4. Moogsoft

• Tập trung vào phân tích và tự động hóa cảnh báo sự cố.
• Hỗ trợ tích hợp với các công cụ DevOps và Cloud.
• Website chính thức

5. BigPanda

• Hợp nhất dữ liệu từ nhiều nguồn để phát hiện sự cố chính xác hơn.
• Sử dụng AI để giảm false positive và tối ưu cảnh báo.
• Website chính thức

Lợi Ích Khi Áp Dụng AIOps

Kết Luận

AIOps đang dần trở thành xu hướng quan trọng trong việc quản lý hệ thống IT hiện đại. Các công ty có thể tận dụng AIOps để giảm thiểu downtime, tăng cường bảo mật và tối ưu hóa hiệu suất hệ thống. Với sự phát triển mạnh mẽ của AI và machine learning, tương lai của AIOps hứa hẹn sẽ mang lại nhiều đổi mới hơn nữa trong lĩnh vực IT Operations.

Tài Liệu Tham Khảo

• IBM Watson AIOps
• Dynatrace AIOps
• Splunk ITSI