الذكاء الاصطناعي (AI) ليس مجرد اتجاه آخر – إنه قوة جبارة تعيد تشكيل أساس العمليات التجارية.
مثلما حفز الإنترنت التحول العالمي قبل عقود من الزمن، يقود الذكاء الاصطناعي الآن ثورة رقمية جديدة. تجبر هذه الموجة من الابتكار المؤسسات على إعادة النظر وإعادة تصور وإعادة اختراع كل جانب من جوانب استراتيجيتها التشغيلية.
AVP، التحالفات الإستراتيجية العالمية في NETSCOUT.
الهدف هو تعزيز كيفية إدارة الشركات لبياناتها التشغيلية بشكل أساسي، ودعم اتخاذ القرارات البشرية المهمة، وأتمتة المهام التي كانت تتطلب عمالة كثيفة في السابق.
في السنوات الماضية، كان كل جانب من جوانب عمليات تكنولوجيا المعلومات – بدءًا من مراقبة صحة الخادم وحتى جدولة أعباء العمل – يتطلب إشرافًا بشريًا مستمرًا.
والآن، مع ظهور حلول AIOps المتطورة، يمكن للشركات أتمتة مجموعة واسعة من هذه الوظائف الحيوية، مما يحرر المواهب البشرية للتركيز على المزيد من المبادرات الإستراتيجية.
تحديث وتبسيط تكنولوجيا المعلومات باستخدام AIOps
الدافع الأساسي لاعتماد AIOps هو قدرته على معالجة أوجه القصور المرتبطة بأدوات إدارة تكنولوجيا المعلومات التقليدية بشكل مباشر. في حين أن الخبرة البشرية لا تقدر بثمن في تفسير البيانات المعقدة، فإنها يمكن أن تؤدي أيضًا إلى عدم الدقة وعدم الكفاءة، خاصة عند التعامل مع مجموعات البيانات واسعة النطاق.
تم تصميم منصات AIOps للتغلب على هذه التحديات. عند تغذيته ببيانات عالية الجودة وذات صلة، يمكن لنظام AIOps تحديد الفرص بسرعة لتحسين عملية صنع القرار وأتمتة العمليات عبر عمليات تكنولوجيا المعلومات والأمن السيبراني ومجالات الشبكة الأخرى.
واحدة من أهم الفوائد هي تحسين أداء التطبيق والأمن. تقوم أدوات AIOps بالتدقيق في ضجيج تدفقات البيانات الهائلة لاستخلاص الرؤى الحاسمة التي تحتاجها الفرق لفهم ما يحدث بدقة عبر شبكتهم وفي تطبيقاتهم.
وهذا يوفر فهمًا واضحًا وشاملاً لمشاكل مثل تدهور الأداء أو انقطاع النظام، مما يمكّن الفرق من اتخاذ قرارات أسرع وأكثر ثقة.
على سبيل المثال، يمكن لفرق الأمن السيبراني استخدام هذه المعلومات الاستخباراتية للكشف عن الحالات الشاذة، وتحديد الجهات الفاعلة التي تهدد التهديد، وتتبع نشاطها داخل الشبكة للعثور عليها وإزالتها. ومن المعروف أيضًا أن مراقبة أداء الشبكة والتطبيقات تخلق كميات كبيرة من البيانات لتتمكن الفرق من التدقيق فيها.
ومع ذلك، فإن استخدام الذكاء الاصطناعي يسمح للفرق بأتمتة جزء كبير من تحليل البيانات، وتزويدهم بمؤشرات موثوقة لمشاكل الأداء وانقطاع النظام.
وهذا يقلل من متوسط الوقت اللازم لحل المشكلة (MTTR) ويسمح للمحترفين بالتركيز على معالجة المشكلات بدلاً من اكتشافها فقط.
المكونات الأساسية لمنصة AIOps
في قلب منصة AIOps تكمن التحليلات المتقدمة، والتي تعمل كمحرك أساسي للمنصة. فهو يتجاوز مجرد إعداد تقارير البيانات البسيطة لتوليد رؤى قابلة للتنفيذ تغذي بروتوكولات التشغيل الآلي، وبالتالي تقليل الحاجة إلى تنفيذ المهام المتكررة يدويًا.
بناءً على هذا الأساس التحليلي، يتم الاعتماد على التعلم الآلي (ML)، وهو جوهر “التعلم” في AIOps. تقوم خوارزميات تعلم الآلة بفحص مجموعات البيانات التاريخية وفي الوقت الفعلي الهائلة لتحديد الأنماط الدقيقة والشذوذات التي تتجاوز قدرات الاكتشاف البشري. تساعد هذه الرؤى على تحسين الأتمتة وتحسين دقة النظام بمرور الوقت.
تتطور قدرة التعلم القوية هذه إلى تحليلات تنبؤية، مما يمثل النقطة التي تبدأ فيها منصة AIOps في التصرف بشكل استباقي من خلال ذكاء الشبكة المحسن.
وهذا أمر لا يقدر بثمن في سياق أمني، لأنه يساعد فرق الأمن السيبراني على البقاء متقدمًا بخطوة على الخصوم من خلال التنبؤ بحركات التهديد المحتملة في سيناريو معين – وإيقاف المهاجمين بسرعة قبل حدوث أضرار جسيمة.
إن ربط كل هذه المكونات معًا هو ارتباط الأحداث في الوقت الفعلي. في العالم الرقمي، كل ثانية لها أهميتها أثناء حدوث مشكلة في الأداء أو الهجوم الإلكتروني، مما يجعل التصرف بسرعة أمرًا ضروريًا.
يحدد ارتباط الأحداث في الوقت الفعلي تلقائيًا العلاقات بين الأحداث عبر أنظمة تكنولوجيا المعلومات لتحديد السبب الجذري للمشاكل ومعالجته وحله بسرعة، كل ذلك دون تأخير التحقيق اليدوي.
بيانات الجودة تعني جودة AIOps
في جوهره، يتطلب AIOps تدفقًا مستمرًا من البيانات التفصيلية والموثوقة لتشغيل محركه – تمامًا كما تتطلب السيارة عالية الأداء وقودًا نظيفًا وعالي الجودة لتشغيلها.
تعتمد كفاءة وفعالية أي منصة AIOps بشكل مباشر على نوعية البيانات التي تستوعبها. البيانات السياقية الدقيقة هي ما يمكّن هذه الحلول من توفير الرؤى الدقيقة والأتمتة الذكية والقدرات التنبؤية التي تعد بها.
على العكس من ذلك، إذا كانت بيانات الإدخال معيبة أو غير كاملة أو مجزأة، فلن تتمكن منصة AIOps من تصحيح أوجه القصور هذه. ينطبق هنا مبدأ “القمامة تدخل، القمامة تخرج”.
إذا كان النظام يقوم بتحليل بيانات مجزأة من أقسام مختلفة، فقد ينتج عنه إجراءات تلقائية متضاربة، مثل إرسال استجابات متناقضة لشكاوى العملاء.
في السيناريو الأكثر خطورة، يمكن إساءة تفسير الهجوم الإلكتروني المحتمل على أنه زيادة طبيعية في حركة مرور الخادم والتي تحدث عادةً خلال الذروة الموسمية.
قد يترك هذا الخطأ الباب مفتوحًا على مصراعيه أمام مجرمي الإنترنت لاختراق الأنظمة الحساسة دون أن يتم اكتشافهم تمامًا. ولذلك، فإن استراتيجية البيانات القوية ليست مجرد تفضيل لـ AIOps؛ إنه أساس نجاحها.
لماذا سيستمر اعتماد AIOps في الزيادة
الصناعة تنتبه لهذه القدرات القوية. أكثر من 84 بالمائة من المؤسسات تستخدم حاليًا أو تخطط لاستخدام AIOps لتعزيز عمليات تكنولوجيا المعلومات – وهو مؤشر واضح على قيمته المتزايدة.
ولن يقتصر الأمر على إضافة قيمة إلى مجال عمل واحد فقط: يمكن للفرق عبر المؤسسة – بما في ذلك ITOps وNetOps وDevOps – الاستفادة من AIOps لتحديث عملياتها وتعزيز إمكانية المراقبة وتعزيز الأمن السيبراني.
تعمل الأتمتة القوية لمنصات AIOps على تحسين أوقات الاستجابة لمجموعة من مشكلات أداء الشبكة والأمان، مما يقلل الحاجة إلى التدخل البشري الذي يستغرق وقتًا طويلاً.
وهذا بدوره يعزز الربحية ويحسن كفاءة الفريق بشكل عام من خلال إعادة تخصيص الوقت الثمين بعيدًا عن المراقبة اليدوية ونحو حل المشكلات والابتكار بشكل استراتيجي.
لتنفيذ نظام AIOps عالي الأداء بنجاح، يجب على المؤسسات إعطاء الأولوية لجودة البيانات وقيمتها. ويبدأ ذلك بتحليلات قوية وإجراءات تصفية فعالة في مصدر البيانات، مما يضمن أن البيانات عالية التكامل فقط هي التي تغذي النظام الأساسي.
ومن خلال الطرح الاستراتيجي المرحلي والتركيز على البيانات الدقيقة، يمكن للشركات أن تثق في AIOps لتعزيز الكفاءة التشغيلية واكتشاف فرص نمو جديدة في المشهد التكنولوجي سريع التطور اليوم.
لقد جربت أكثر من 70 من أفضل أدوات الذكاء الاصطناعي.
تم إنتاج هذه المقالة كجزء من قناة Expert Insights التابعة لـ TechRadarPro حيث نعرض أفضل وألمع العقول في صناعة التكنولوجيا اليوم. الآراء الواردة هنا هي آراء المؤلف وليست بالضرورة آراء TechRadarPro أو Future plc. إذا كنت مهتمًا بالمساهمة، اكتشف المزيد هنا: https://www.techradar.com/news/submit-your-story-to-techradar-pro
التعليقات