Il panorama IT è sempre più dinamico, ricco di tool, complesso da monitorare e contraddistinto da team scarsamente integrati; allo stesso tempo vi sono però sempre più alte aspettative in termini di prestazioni applicative e disponibilità infrastrutturale.
Oggi analizziamo come l'AIOps, grazie alle sue caratteristiche di precisione e velocità, consenta di gestire queste tematiche, abbassando i tassi di errore e facilitando la risoluzione delle problematiche che possono insorgere all’interno dell’ambiente e influire sulla qualità del servizio erogato.
Ma a che cosa ci riferiamo esattamente quando parliamo di AIOps?
AIOps meaning
Con il termine AIOps ci riferiamo all'applicazione delle tecnologie emergenti dell’intelligenza artificiale (AI) per le Operations (Ops), ovvero piattaforme in grado di elaborare diversi linguaggi e che applicano meccanismi di machine learning, analisi, apprendimento continuo e data science per identificare e risolvere in maniera autonoma i problemi delle operazioni IT.
Ma nel pratico, come funziona l'AiOps e cosa permette di fare?
L'AIOps è in grado di analizzare in maniera profonda grandi moli di dati generati dalle varie componenti dell'infrastruttura IT, dati applicativi, tool di monitoraggio e sistemi di gestione di service ticket attraverso funzionalità di big data, analytics e machine learning; successivamente vengono individuate le problematiche, anche le più piccole e nascoste correlate a prestazioni delle applicazioni o a problemi di disponibilità, in base a metriche di selezione e assegnazione delle priorità predeterminate; in questo modo si riesce a individuare eventuali correlazioni e identificare con molto chiarezza e precisione le cause originarie dei problemi, fornendo un’analisi fondamentale per poi proporre soluzioni nella maniera corretta in tempo reale.
Infine, grazie a meccanismi di apprendimento continuo il metodo AIOps, utilizza i risultati delle analisi svolte per adattare o sviluppare nuovi algoritmi per migliorare le future risposte e soluzioni.
Unendo diverse risorse manuali in una singola piattaforma intelligente e automatizzata dedicata all'IT, l'AIOps consente quindi di rispondere automaticamente ai problemi senza la necessità dell'intervento umano, velocizzando in maniera sensibile lo sviluppo e la precisione delle IT Operations.
AIOps e MLOps
Come anticipato sopra, l’AIOps nasce anche da tecnologie che applicano operazioni di machine learning (MLOps), fondamentali per snellire il processo che porta i modelli di machine learning in produzione e le successive fasi di manutenzione e monitoraggio.
Adottando un buon approccio MLOps, infatti, data scientist e tecnici di machine learning possono rendere più rapido lo sviluppo e la produzione di modelli, mettendo in atto pratiche di Continuous Integration e Continuous Delivery (CI/CD), con allo stesso tempo processi di monitoraggio, convalida e governance di modelli molto accurati.
Questo approccio comporta certamente diversi vantaggi, tra cui la riduzione del rischio è uno dei più importanti: MLOps offre, infatti, maggiore trasparenza e risposte più rapide alle verifiche regolatorie e di deriva a cui tali modelli devono essere sottoposti, oltre a una maggiore conformità alle politiche di un'organizzazione o di un settore industriale.
I vantaggi di AIOps
Il principale beneficio dell'AIOps consiste nella capacità dell'ambiente IT di rilevare, affrontare e risolvere tempestivamente rallentamenti e interruzioni, superando i limiti dell'analisi manuale degli avvisi provenienti da diversi tool IT. Oltre a questo vantaggio operativo, AIOps permette di:
- ridurre i tempi di analisi e risoluzione delle problematiche riscontrate, soprattutto per quelle più articolate e inaspettate;
- ridurre in maniera sensibile i costi, anche in termini di risorse operative, diminuendo il numero di professionisti richiesti.
- migliorare il lavoro e la produttività dei Team IT che, grazie ad adeguati ed efficienti strumenti di lavoro non devono procedere alla ripetizione di attività più "manuali" e dispendiose in termini di tempo, e possono dedicarsi a progetti innovativi e strategici per il business.
Tra i tool di AIOps più utilizzati sul mercato ci sono certamente Hugging Face, una piattaforma open source per l’intelligenza artificiale tramite cui sviluppatori, ricercatori e aziende possono facilmente implementare e utilizzare modelli di linguaggio pre-addestrati, i Transformers, e che offre una moltitudine di scopi nel campo della PNL e della computer vision permettendo di costruire applicazioni di NLP risparmiando tempo e risorse; ci sono poi le soluzioni AIOps IBM, che offrono uno dei più completi e integrati set di tecnologie di automazione modulari, e AIOps Palo Alto Networks, che con la soluzione per NGFW intende rivoluzionare le operazioni dei firewall con informazioni dettagliate basate sull'apprendimento automatico, migliorando il livello di sicurezza e lo stato di integrità.
Concludendo, in un contesto in cui la gestione delle infrastrutture IT sta diventando un lavoro sempre più complesso e specializzato, l'impiego di Intelligenza Artificiale e Machine Learning nelle Operations, nellapplicazione della Metodologia DevOps e del Platform Engineering hanno un potenziale enorme e sono destinati a rivoluzionare il modo in cui sviluppiamo il software.
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