Wstecz
Tradycyjny model operacji IT w dużej mierze opiera się na ręcznym monitorowaniu i reaktywnym rozwiązywaniu problemów.
Wraz z rosnącą złożonością środowisk IT, liczba danych, zdarzeń i alertów, które trzeba analizować, systematycznie rośnie.
Sieci, Data Center, chmura i aplikacje tworzą coraz bardziej rozbudowany ekosystem zależności.
Co jest odpowiedzią na tę rosnącą złożoność i jak przejść od reagowania na problemy do proaktywnego zarządzania infrastrukturą?
Jednym z kierunków jest AIOps – wykorzystanie sztucznej inteligencji w operacjach IT.
Tradycyjne operacje IT wiążą się m.in. z ręcznym monitoringiem, reaktywnym rozwiązywaniem problemów i wykorzystaniem narzędzi działających w silosach. Wraz ze wzrostem złożoności infrastruktury taki sposób pracy staje się coraz większym wyzwaniem. W tym właśnie miejscu do głosu dochodzi AIOps - Artificial Intelligence for IT Operations, czyli wykorzystanie sztucznej inteligencji w operacjach IT. Obejmuje ono zastosowanie m.in. uczenia maszynowego (ML), generatywnej sztucznej inteligencji (GenAI) oraz mechanizmów Agentic AI do automatyzacji identyfikowania i rozwiązywania typowych problemów IT oraz zwiększania efektywności operacyjnej.
W praktyce chodzi o wykorzystanie AI do pracy z informacjami, które infrastruktura generuje każdego dnia. AIOps może analizować dane, wykrywać nieprawidłowości, łączyć ze sobą powiązane zdarzenia i pomagać w ustaleniu przyczyny problemu. W przypadku sieci może również automatyzować zadania wykonywane wcześniej ręcznie w złożonych środowiskach obejmujących sieci przewodowe i bezprzewodowe, WAN, Data Center czy chmurę.
AIOps nie jest więc po prostu kolejnym narzędziem do monitorowania infrastruktury. Jego znaczenie polega przede wszystkim na tym, co można zrobić z ogromną ilością informacji generowanych przez środowisko IT.
Problemem współczesnych zespołów IT nie jest brak danych. Wręcz przeciwnie - infrastruktura generuje ich bardzo dużo. Informacje pochodzą z aplikacji, logów, urządzeń, zdarzeń i systemów monitoringu. Administrator musi spośród nich wychwycić te, które rzeczywiście mają znaczenie. AIOps analizuje te dane, szuka wzorców i anomalii, łączy powiązane zdarzenia i pomaga oddzielić istotne informacje od szumu generowanego przez dużą liczbę alertów.
Ma to szczególne znaczenie podczas poszukiwania źródła problemu. Kilka lub kilkanaście alertów pojawiających się w różnych miejscach infrastruktury może mieć tę samą przyczynę. Zamiast analizować każdy z nich osobno, AIOps może pomóc powiązać te zdarzenia i wesprzeć administratora w określeniu najbardziej prawdopodobnej przyczyny - czyli w analizie Root Cause. Dla administratora oznacza to dostęp nie tylko do kolejnego alertu, ale również do szerszego kontekstu potrzebnego do jego interpretacji.
AIOps analizuje dane telemetryczne pochodzące z sieci, urządzeń i aplikacji, aby określić, jak środowisko działa w normalnych warunkach.
Dzięki temu może wykrywać nieprawidłowości, pomagać w ustaleniu ich przyczyn oraz dostarczać wskazówki dotyczące optymalizacji infrastruktury w czasie rzeczywistym. Samo gromadzenie danych nie jest więc celem. Znaczenie ma możliwość ich bieżącej analizy i połączenia informacji pochodzących z różnych części środowiska.
W tym miejscu dochodzimy do jednej z najważniejszych zmian w sposobie zarządzania IT. Problem nie zawsze musi zostać najpierw zauważony przez użytkownika, aby zespół IT mógł rozpocząć działanie.AIOps pozwala na identyfikację problemów zanim wpłyną one na użytkowników, wydajność aplikacji czy dostępność systemów.
Właśnie dlatego mówimy o przejściu od reaktywnego „gaszenia pożarów” do proaktywnego zarządzania.Różnica jest zasadnicza - w modelu reaktywnym najpierw pojawia się problem, a następnie rozpoczyna się jego analiza. W modelu wykorzystującym AIOps analiza środowiska odbywa się w sposób ciągły, dzięki czemu nieprawidłowości mogą zostać zauważone wcześniej.
Na wykryciu problemu możliwości AIOps się nie kończą. System może również rekomendować działania naprawcze, automatyzować określone procesy, a w wybranych przypadkach - jeśli organizacja na to zezwoli - automatycznie rozpocząć działania naprawcze.
Zmienia się także sposób korzystania z narzędzi administracyjnych. Interfejsy wykorzystujące język naturalny pozwalają zadawać pytania dotyczące infrastruktury i uzyskiwać informacje pomocne w diagnostyce bez konieczności ręcznego przeszukiwania wielu źródeł danych. Automatyzacja ręcznych i czasochłonnych czynności pozwala zespołom operacyjnym poświęcać więcej uwagi inicjatywom o większej wartości. AIOps nie sprowadza się więc do szybszego reagowania na awarie. Dostarcza administratorowi więcej kontekstu, wspiera diagnostykę i może przejąć część powtarzalnych działań.
Choć AIOps jest szeroko wykorzystywane w obszarze networkingu, jego zastosowanie nie ogranicza się do sieci. HPE wskazuje zarówno rozwiązania przeznaczone dla konkretnych obszarów infrastruktury, jak i platformy obejmujące szersze środowisko IT.
Dobrym przykładem jest HPE AIOps for Storage, które wspiera zarządzanie środowiskiem storage, wykorzystując AI m.in. do upraszczania zarządzania, przewidywania i zapobiegania problemom oraz ciągłej optymalizacji infrastruktury. AIOps należy więc traktować szerzej niż jako pojedynczą funkcję konkretnego produktu. To sposób wykorzystania AI w zarządzaniu różnymi obszarami infrastruktury IT.
Rozwój AIOps idzie jeszcze dalej. HPE wskazuje na rosnącą rolę Agentic AI i rozwój autonomicznych, tzw. self-driving networks – pisaliśmy o tym m.in. w informacji dotyczącej konferencji HPE Discover 2026 w Las Vegas.
W takim modelu AI może nie tylko zauważyć problem i wskazać możliwe rozwiązanie. Po uzyskaniu odpowiednich uprawnień może również zainicjować określone działanie. HPE podaje przykład wykrycia punktu dostępowego lub przełącznika, którego oprogramowanie nie spełnia wymagań, a następnie automatycznego rozpoczęcia jego aktualizacji. Nie oznacza to rezygnacji z nadzoru administratora. HPE podkreśla znaczenie kontroli nad działaniem środowiska również wtedy, gdy rośnie poziom jego autonomii.
Jakie wnioski nasuwają się po lekturze tego materiału? Sztuczna inteligencja zmienia nie tylko możliwości infrastruktury, ale również sposób, w jaki zespoły IT mogą nią zarządzać. AIOps jest jednym z elementów tej zmiany – od reagowania na pojedyncze problemy w stronę coraz bardziej proaktywnego i zautomatyzowanego zarządzania. Kolejnym krokiem są rozwiązania o coraz większym poziomie autonomii. Nie oznacza to jednak utraty kontroli przez zespoły IT – chodzi o zachowanie nadzoru również wtedy, gdy infrastruktura jest w stanie samodzielnie realizować coraz więcej działań.>
|
sekretariat: +48 58 621 11 00 kom: +48 605 126 099 fax: +48 58 621 10 30
|
|
E-mail:
|
