AIOps (Artificial Intelligence Operations) tillämpar maskininlärning och datavetenskap på IT-drift för att automatisera och förbättra IT-drifthantering (ITOM) och IT-tjänstehantering (ITSM). AIOps lovar att möjliggöra prediktiv analys, förbättra prestanda och öka effektiviteten genom att automatisera datainsamling, analys och korrelation inom olika IT-domäner.
Det krävs dock mycket arbete för att integrera sådan innovativ teknik i befintliga IT-infrastrukturer. Dessa utmaningar spänner över tekniska, kulturella och strategiska områden, och att övervinna dem är avgörande för ett framgångsrikt införande av AIOps.
Den här artikeln undersöker organisationers olika hinder vid implementeringen av AIOps och ger insikter om potentiella lösningar. Vi har listat de elva främsta baserat på våra aktuella observationer och praktiska erfarenheter.
Datakvalitet och integration
Utmaning: Kärnan i AIOps är data – stora mängder data. Kvaliteten, strukturen och konsistensen hos dessa data är avgörande för effektiviteten hos alla AIOps-lösningar. Data från loggar, mätvärden, övervakningsverktyg och incidentärenden är ofta uppdelade i silos och kan variera i format och relevans. AIOps-plattformar måste integrera dessa heterogena data för att skapa en heltäckande bild av en IT-miljö, vilket inte är en trivial uppgift.
Att övervinna utmaningen: Organisationer måste implementera robusta metoder för datastyrning och datahantering för att säkerställa hög datakvalitet. Detta kan innebära datarensning för att korrigera felaktigheter, berikning för att förbättra informationen och transformation för att säkerställa kompatibilitet. AIOps-lösningen bör också stödja ett brett spektrum av datakällor och datatyper, vilket kräver en enhetlig datamodell för att underlätta integrationen. Att bygga eller införa plattformar för dataintegration kan också spela en avgörande roll för att säkerställa att de data som matas in i AIOps-systemen är sammanhängande och heltäckande.
Verktygsintegration och -kompatibilitet
Utmaning: Moderna IT-miljöer är en komplex blandning av äldre system och moderna applikationer, både lokalt och i molnet. Dessa system fungerar ofta i silos, med dedikerade verktyg som inte är utformade för att kommunicera med varandra. En stor utmaning är att se till att AIOps-plattformarna kan integreras med denna varierade uppsättning verktyg.
Att övervinna utmaningen: En framgångsrik AIOps-implementering kräver en plattform som erbjuder robusta API:er (Application programming interfaces) för integration med olika IT-hanteringsverktyg. Dessutom kan containerisering och mikrotjänster utnyttjas för att paketera äldre system och exponera dem för moderna gränssnitt, vilket underlättar integrationen. Organisationer kan behöva se över sitt IT-landskap för att identifiera och ersätta verktyg som är för föråldrade för att integreras effektivt med en AIOps-lösning.
Komplexitet och skalbarhet
Utmaning: I takt med att organisationer växer ökar också komplexiteten i deras IT-verksamhet. AIOps-system måste inte bara klara av denna komplexitet utan också kunna skalas i enlighet med den. De måste hantera en ökande datavolym och ett växande antal IT-komponenter utan att prestandan försämras.
Att övervinna utmaningen: När man väljer en AIOps-plattform är det viktigt att ta hänsyn till den underliggande arkitekturen. Systemet bör vara utformat för skalbarhet, vanligtvis genom molnbaserade tjänster som kan utöka resurserna i takt med att efterfrågan ökar. AIOps-lösningar bör också använda teknik som distribuerade databaser och bearbetning för att hantera stora datamängder på ett effektivt sätt. Skalbarhetsstrategin bör omfatta teknisk skalbarhet och förmågan att skala processer och team för att hantera den växande AIOps-miljön.
Kulturellt motstånd och förändringsarbete
Utmaning: Att introducera AIOps i en organisation kan störa etablerade processer och roller, vilket leder till motstånd bland IT-personalen. Medarbetarna kan vara rädda för att bli föråldrade eller känna att maskinerna inkräktar på deras professionella område.
Att övervinna utmaningen: Att hantera kulturellt motstånd börjar med effektiv förändringshantering. Det är viktigt att involvera alla intressenter tidigt i implementeringsprocessen och att kommunicera fördelarna och förändringarna på ett transparent sätt. Utbildningsprogram kan hjälpa personalen att övergå till nya sätt att arbeta med AIOps-verktyg. Att visa att AIOps är ett verktyg som ökar deras kapacitet snarare än ersätter den kan också minska rädslan och motståndet.
Kompetensluckor och utbildningsbehov
Utmaning: AIOps kräver en kompetensuppsättning som kan vara knapp inom den befintliga IT-arbetsstyrkan. Maskininlärning, analys och datavetenskapliga färdigheter är skilda från IT-verksamhetens läroplan.
Överbrygga utmaningen: För att överbrygga denna klyfta kan organisationer investera i att höja kompetensen hos sin nuvarande personalstyrka genom riktade utbildningsprogram och workshops. De kan också se till att anställa nya talanger med de nödvändiga färdigheterna. Genom att skapa kompetenscentra inom organisationen kan man dessutom främja kunskapsdelning och skapa en pool av interna experter som kan stödja AIOps-initiativ.
Säkerhets- och integritetsfrågor
Utmaning: Implementering av AIOps innebär hantering av stora datamängder, inklusive känslig eller personlig information. Att säkerställa säkerheten för dessa data och upprätthålla integriteten är en viktig fråga, särskilt med tanke på de allt strängare dataskyddsbestämmelserna globalt.
Att övervinna utmaningen: Det är viktigt att integrera säkerhets- och integritetsaspekter i utformningen av AIOps-system. Detta inkluderar kryptering av data i vila och under transport, implementering av åtkomstkontroller och regelbunden granskning av systemet för att upptäcka sårbarheter. Det är också viktigt att se till att AIOps-verktygen uppfyller kraven i GDPR (General Data Protection Regulation), HIPAA (Health Insurance Portability and Accountability) osv. Organisationer bör samarbeta med team för juridik och efterlevnad för att bygga in dessa krav i valet och konfigurationen av AIOps-plattformar.
Tillförlitlighet och förtroende
Utmaning: För att AIOps ska vara effektiva måste IT-personalen lita på systemets beslut och rekommendationer. Förtroende är dock svårt att förtjäna, särskilt när AIOps kan göra misstag under den första utplaceringen när de lär sig och anpassar sig till den specifika IT-miljön.
Att övervinna utmaningen: För att bygga upp förtroendet bör AIOps-implementeringen inledas i mindre kritiska områden där misstag har begränsad inverkan. Använd dessa tidiga implementeringar för att demonstrera systemets kapacitet och tillförlitlighet. Dessutom upprätthålls transparensen i AI-modellernas beslutsprocess, vilket hjälper IT-personalen att förstå och lita på systemets resultat. Med tiden, när systemet visar att det är korrekt och tillförlitligt, kan dess omfattning utökas till mer kritiska områden.
Överväganden om kostnader
Utmaning: Implementering av AIOps kräver betydande initiala investeringar i teknik, utbildning och en ökning av antalet anställda med den kompetens som krävs. Löpande kostnader kan också uppstå i samband med licenser, support och uppdateringar.
Att övervinna utmaningen: En tydlig kostnads- och intäktsanalys bör genomföras för att förstå det långsiktiga värdet av AIOps-implementeringen. Kostnadsanalysen bör ta hänsyn till indirekta fördelar som förbättrad drifttid, personalproduktivitet och undvikande av potentiella förluster till följd av IT-incidenter. Att implementera AIOps stegvis kan också sprida ut kostnaderna och hjälpa till att påvisa ROI i varje steg, vilket kan motivera ytterligare investeringar.
Val av leverantör och lock-in
Utmaning: Att välja rätt AIOps-plattform är avgörande, liksom att undvika leverantörslåsning, vilket kan begränsa framtida teknikval och kontroll över IT-miljön.
Att övervinna utmaningen: När du utvärderar leverantörer är det viktigt att ta hänsyn till den aktuella kapaciteten i deras AIOps-lösningar och deras engagemang för öppna standarder och interoperabilitet. Du väljer leverantörer som stöder öppna API:er och erbjuder modulära, flexibla lösningar som kan integreras med flera miljöer och enkelt kan bytas ut eller modifieras när behoven förändras.
Mätning av framgång och ROI
Utmaning: Fördelarna med AIOps kan vara svåra att kvantifiera, särskilt immateriella fördelar som förbättrad operativ smidighet eller personalnöjdhet. Detta gör det svårt att mäta framgång och beräkna avkastningen på investeringen (ROI) för AIOps-initiativ.
Övervinna utmaningen: Att etablera KPI:er (Key Performance Indicators) och benchmarks före implementeringen är nyckeln till att mäta AIOps framgång. Potentiella mätvärden inkluderar MTTR (mean time to resolution), systemets upptid, antal incidenter som löses automatiskt och användarnöjdhet. Det är också värdefullt att spåra mätvärden relaterade till hur snabbt och korrekt beslutsfattandet inom IT-verksamheten sker.
Kontinuerlig utveckling och lärande
Utmaning: AI-modeller är inte statiska; de kräver kontinuerlig utbildning och förfining för att anpassas till föränderliga IT-miljöer och bibehålla sin effektivitet. För att säkerställa det nuvarande AIOps-systemet krävs ett åtagande om kontinuerlig förbättring, vilket kan vara resurskrävande.
Att övervinna utmaningen:
- Utveckla en strategi för kontinuerligt lärande som inkluderar regelbundna uppdateringar av AI-modellerna baserat på feedback och förändrade mönster i IT-miljön.
- Investera i verktyg och processer som gör det enkelt att omskola sig och använda uppdaterade modeller.
- Säkerställa att resurser avsätts för att övervaka AI-modellens prestanda och göra nödvändiga justeringar.
Slutsats
Även om utmaningarna med att implementera AIOps är betydande, är de hanterbara. Organisationer som systematiskt tar itu med dessa utmaningar kan utnyttja den avsevärda kraften i AIOps för att förbättra IT-verksamheten. Varje utmaning, från dataintegration till kulturell anpassning, kräver en genomtänkt strategi och ett engagemang för ständiga förbättringar. Genom att lägga en solid grund för AIOps och proaktivt hantera dess utveckling kan företag ligga steget före i det ständigt föränderliga landskapet för IT-drift. Investeringen i AIOps, när den görs på rätt sätt, leder till en transformativ utdelning som sträcker sig långt bortom IT till hela organisationen.
