AIOPS должен был быть революцией, которую мы все ждали. Идея была мощной: объединить мощность больших данных и сложного машинного обучения для автоматизации этих утомительных и сложных процессов ИТ, наконец,. Gartner представила этот термин в 2017 году, но вскоре он был составлен поставщиками, стремящимися пометить все, от обнаружения аномалий до регистрации аналитики в качестве AIOP. Результат? Путаница. Покупатели понятия не имели, что такое AIOPS, и продавцы не могли согласиться с тем, что он сделал.
Я потратил годы, подталкивая аналитиков, чтобы уйти от прозвища AIOPS. Теперь Gartner наконец -то представил решения для мероприятий Intelligence Solutions (EIS) с последним руководством по рынку. Этот ребрендинг не просто косметический. Это столь необходимая коррекция, которая привносит ясность, сосредоточенность и реализм в пространство, которое давно омрачено шумихом.
Что пошло не так с AIOPS: проблема шумиха против реальности
Проблема с AIOPS не была семантикой; Это было вещество. Продукты «AIOPS» применяли основные статистические методы, а не фактические ИИ. Поставщики обещали автоматизацию и экономию труда, но им, как это получили ИТ-организации, были длинными реализациями, низкокачественными данными и минимальной окупаемой. Большинство развертываний никогда не выходили за рамки простой корреляции событий и фильтрации шума.
По иронии судьбы, наиболее значимые результаты AIOPS не имели ничего общего с самой технологией; Это были улучшения процессов, которые были вызваны попыткой реализовать его в первую очередь.
Почему интеллект событий отличается
EIS более узкий в своих взглядах. Он использует ИИ и аналитику для улучшения управления событиями, сокращения времени отклика, автоматизации ручной сортировки и ускорения автоматизации. Этот контекст дает командам что -то конкретное, чтобы подумать, опираться и измерить.
Стольпы EIS Ценности четко установлены:
- Увеличение: сокращение ручного труда за счет обнаружения и корреляции
- Ускорение: ускорение сортировки с контекстуальной, действенной идеей
- автоматизация: непрерывная обработка больше ответов без вмешательства человека
Три столпа интеллекта событий: увеличение, ускорение и автоматизация
Как Genai Swamps на рынке, продавцы быстро включают LLMS для резюме, понимания и даже сотрудничества на основе чата. С другой стороны, поставщики наблюдаемости, ITSM и Infra Monitoring переходят на тот же газон EIS.
Но это не работает без хороших данных. ИИ не может исправить сломанные трубы или плохой контекст. Успех с EIS зависит от высококачественных данных о событиях, точных карт зависимости и понимания определений обслуживания, маршрутов эскалации и исторических инцидентов. И, прежде всего, организациям нужна зрелость воли и процесса, чтобы действовать в отношении того, что платформа позволяет им делать.
Выход за рамки AIOPS: почему ИТ -лидеры должны сосредоточиться на зрелости процесса
Интеллект событий является правильной прогрессией. Он уводит разговор от мифической ажиотации ИИ и к осязаемым, действенным результатам. Но ИТ-лидеры должны активизировать работу и выполнить работу: согласовать заинтересованные стороны, предварительные данные, зрелые процессы и держаться подальше от искушения преследовать ажиотаж.
Технология легко. Люди и процессы — настоящая проблема.
Trending Stories youtube.com/thenewstack Tech движется быстро, не пропустите эпизод. Подпишитесь на наш канал YouTube, чтобы транслировать все наши подкасты, интервью, демонстрации и многое другое. Группа подпишитесь с эскизом. Ник Хьюдекер руководит стратегией рынка и конкурентной разведке в Cribl. До прихода в Cribl он провел более семи лет в качестве отраслевого аналитика в Gartner, охватывая рынок данных и аналитики. С более чем двадцатилетнего опыта он привел … Подробнее от Ника Хьюдекера
