ما المقصود من الذكاء الاصطناعي لعمليات تكنولوجيا المعلومات (AIOps)؟ نظرة عامة

تتبنى فرق تكنولوجيا المعلومات، التي تتطلع إلى الانتقال من نموذج تفاعلي إلى نموذج استباقي وتقليل وقت التعطل وتحسين الأداء وتوفير وقت الموظفين للتركيز على المزيد من المبادرات الإستراتيجية، الذكاء الاصطناعي لعمليات تكنولوجيا المعلومات، وهو التطبيق العملي للذكاء الاصطناعي والأتمتة إلى عمل قسم تكنولوجيا المعلومات. ويساعد الذكاء الاصطناعي لعمليات تكنولوجيا المعلومات (AIOps) الأشخاص على التعامل مع التعقيد الكبير لبيئات التكنولوجيا الحالية - كل شيء بدءًا من المعدات والشبكات في المكاتب ومراكز البيانات إلى عشرات الخدمات السحابية والمزيد غير ذلك.

ما المقصود من الذكاء الاصطناعي لعمليات تكنولوجيا المعلومات (AIOps)؟

الذكاء الاصطناعي لعمليات تكنولوجيا المعلومات هي ممارسة تطبيق الذكاء الاصطناعي والتعلّم الآلي وتحليل البيانات على عمليات تكنولوجيا المعلومات لأتمتة المهام مثل ربط الأحداث والكشف عن الحالات الشاذة. تدرس أنظمة الذكاء الاصطناعي البيانات الواردة من أدوات المراقبة والسجلات وأجهزة البنية التحتية وتستخدم الخوارزميات المتقدمة لاكتشاف المشكلات واقتراح الإجراءات وأتمتة الاستجابات. يساعد الذكاء الاصطناعي لعمليات تكنولوجيا المعلومات على تقليل وقت التعطل والتحكم في التكاليف وتحسين موثوقية الخدمة وأمانها. بدلاً من انتظار الإبلاغ عن المشكلات من قِبل الموظفين أو العملاء، يمكن لأنظمة الذكاء الاصطناعي لعمليات تكنولوجيا المعلومات اكتشاف الحالات الشاذة مبكرًا والاستجابة قبل أن يلاحظ العملاء أو الموظفون وجود مشكلة. ما يعمل على تقليل عدد مكالمات الخدمة الخاصة بتحسين الإنتاجية ورضا الموظفين عن التكنولوجيا كما نأمل.

شرح الذكاء الاصطناعي لعمليات تكنولوجيا المعلومات

يبدأ الذكاء الاصطناعي لعمليات تكنولوجيا المعلومات بجمع البيانات عن الأجهزة والبرامج والشبكات، ثم ربطها. تنتج بيئات تكنولوجيا المعلومات كميات هائلة من البيانات كل ثانية: السجلات والمقاييس والتنبيهات والتتبعات وإحصائيات الأداء التي يتم إنشاؤها بواسطة الخوادم والتطبيقات والخدمات وأجهزة توجيه الشبكة. تجمع أنظمة الذكاء الاصطناعي لعمليات تكنولوجيا المعلومات كل تلك البيانات وتستخدم خوارزميات التعلم الآلي لمراقبة الأنماط التي تشير إلى حدوث خطأ ما.

عند رصد علامات المشكلات، يسارع الذكاء الاصطناعي لعمليات تكنولوجيا المعلومات إلى العمل، غالبًا قبل أن يكون الموظفون على دراية بهذا أو حتى قبل أن يشارك موظفو تكنولوجيا المعلومات. يحاول برنامج الذكاء الاصطناعي لعمليات تكنولوجيا المعلومات تحديد السبب الجذري، ثم، اعتمادًا على طبيعة المشكلة وكيفية تكوين منصة الذكاء الاصطناعي لعمليات تكنولوجيا المعلومات، سيستجيب تلقائيًا أو سيخطر موظفي تكنولوجيا المعلومات وسيقدم توصياته للتدخل اليدوي.

على سبيل المثال، إذا ارتفع زمن انتقال التطبيق، أي يبدو أن التطبيق يتباطأ ويصبح أقل استجابةً، فيمكن لمنصة الذكاء الاصطناعي لعمليات تكنولوجيا المعلومات تحديد السبب. قد يكون الأمر قد أصبح أكثر شيوعًا، ويمكن حل المشكلة عن طريق زيادة سعة الخادم. هذا السيناريو الأفضل. عند دراسة البيانات، قد يشك برنامج الذكاء الاصطناعي لعمليات تكنولوجيا المعلومات في أن هجوم رفض الخدمة الموزع (DDoS) يسبب التباطؤ. في هذه الحالة، قد تطلق خطة استجابة لهجوم رفض الخدمة الموزع مبرمجة مسبقًا مع تنبيه فريق أمان تكنولوجيا المعلومات في الوقت نفسه.

إحدى السمات الرئيسية للذكاء الاصطناعي لعمليات تكنولوجيا المعلومات هي أنه يتعلم بمرور الوقت. فهو يرى الإجراءات الأكثر فعالية ويرى الاستجابات المعيّنة التي يفضلها فريق تكنولوجيا المعلومات. ولأنه يستخدم الذكاء الاصطناعي لدراسة البيانات بدلاً من الاعتماد على القواعد المبرمجة مسبقًا، يمكن له أيضًا الاستجابة للتغييرات في أنظمة تكنولوجيا المعلومات في المؤسسة، مثل الخوادم الجديدة أو أجهزة إنترنت الأشياء، دون الحاجة إلى تعليمات صريحة أو إعادة برمجة. ترى منصة الذكاء الاصطناعي لعمليات تكنولوجيا المعلومات التغييرات وتدرس البيانات وتتكيف بسرعة مع الوضع الطبيعي الجديد.

في نهاية المطاف، يمكن للذكاء الاصطناعي لعمليات تكنولوجيا المعلومات تقليل التكاليف وزيادة الكفاءة وتحسين الأمان ورضا المستخدم النهائي، حتى في البيئات المعقدة سريعة التغير. فكر في الأمر كأداة أخرى في مجموعة أدوات قسم تكنولوجيا المعلومات لديك، وهي أداة يمكنها توفير الوقت وتقليل الجهد وتقليل الإحباط.

الأسئلة الشائعة عن الذكاء الاصطناعي لعمليات تكنولوجيا المعلومات

كيف يختلف الذكاء الاصطناعي لعمليات تكنولوجيا المعلومات عن مراقبة تكنولوجيا المعلومات التقليدية؟

تركز مراقبة تكنولوجيا المعلومات التقليدية على جمع البيانات وإرسال التنبيهات عند الوصول إلى حد معيّن مسبقًا، مثل تجاوز استخدام وحدة المعالجة المركزية نسبة 90%. غالبًا ما يؤدي هذا إلى وجود حجم كبير من التنبيهات، وحدوث "الإرهاق الناتج عن كثرة التنبيهات". يتقدم الذكاء الاصطناعي لعمليات تكنولوجيا المعلومات خطوة إضافية من خلال ربط البيانات القادمة من مصادر متعددة لفهم الطبيعة الكاملة للمشكلة. وبدلاً من إرسال 100 تنبيه منفصل، يمكنه تحديد السبب الجذري الوحيد وتقديم توصية موحدة.

ما الإمكانات الرئيسية لمنصة الذكاء الاصطناعي لعمليات تكنولوجيا المعلومات؟

تقوم معظم منصّات الذكاء الاصطناعي لعمليات تكنولوجيا المعلومات على ثلاث إمكانات رئيسية:

• تجميع البيانات: تقوم بتجميع بيانات الأداء والأحداث من أدوات تكنولوجيا المعلومات المتفرّقة في مركز واحد.
• الذكاء الاصطناعي: يطبّق تحليلات متقدّمة على هذه البيانات لتصفية الضوضاء واكتشاف الحالات الشاذة وتحديد الأنماط والتنبؤ بالحوادث المستقبلية.
• الأتمتة: تُفعِّل استجابات مؤتمتة، مثل تشغيل السكريبت التشخيصي أو فتح تذكرة مفصّلة أو توجيه المشكلة إلى الفريق المناسب، ما يسهم في تسريع وقت المعالجة.

ما الفوائد الأساسية لتبنّي الذكاء الاصطناعي لعمليات تكنولوجيا المعلومات؟

تشمل الفوائد الرئيسية انخفاضًا كبيرًا في ضوضاء التنبيهات، ما يسمح لفِرق تكنولوجيا المعلومات بالتركيز على ما يهم فعلاً؛ كما تتضمن تسريعًا كبيرًا لمتوسط وقت المعالجة بفضل أتمتة تحليل السبب الجذري؛ إضافة إلى الانتقال نحو تشغيلات استباقية، حيث يتم اكتشاف المشكلات المحتملة ومعالجتها قبل أن تؤثر في المستخدمين أو في الأعمال.

هل الذكاء الاصطناعي لعمليات تكنولوجيا المعلومات للشركات الكبيرة فقط؟

على الرغم من أنّ مصطلح "الذكاء الاصطناعي لعمليات تكنولوجيا المعلومات" صاغته في الأصل شركة Gartner وكانت الشركات الكبرى ذات البيئات التكنولوجية شديدة التعقيد هي أول من تبنّاه، فإن مبادئه وأدواته أصبحت اليوم أكثر إتاحةً للشركات بمختلف أحجامها. ومع ازدياد تعقيد بيئات السحابة والخدمات الصغيرة والخدمات الرقمية في كل مكان، أصبحت الحاجة إلى أتمتة التشغيلات وفهم الكمّ الهائل من البيانات تحدّيًا عالميًا، وهو ما يُعدّ الذكاء الاصطناعي لعمليات تكنولوجيا المعلومات مناسبًا جدًّا لمعالجته.