Hoe kunstmatige intelligentie IT-activiteiten en devops zal transformeren

Om te stellen dat DevOps- en IT-operationsteams de komende jaren voor nieuwe uitdagingen zullen staan, klinkt een beetje overbodig, aangezien hun kernverantwoordelijkheid is om problemen op te lossen en uitdagingen te overwinnen.

Met het dramatische tempo waarin het huidige landschap van processen, technologieën en tools verandert, is het echter behoorlijk problematisch geworden om ermee om te gaan.

Bovendien is de druk die zakelijke gebruikers uitoefenen op DevOps en IT-operations-teams enorm en eist ze dat alles moet worden opgelost met een tik op een app. Aan de achterkant is het afhandelen van problemen echter een ander balspel; de gebruikers kunnen zich niet eens voorstellen hoe moeilijk het is om een ​​probleem te vinden en op te lossen.

Een van de grootste uitdagingen waarmee IT-operaties en DevOps-teams tegenwoordig worden geconfronteerd, is het kunnen lokaliseren van de kleine maar potentieel schadelijke problemen in grote stromen Big Data die in hun omgeving worden vastgelegd. Simpel gezegd, het is net als het zoeken naar een speld in de hooiberg.

Zie ook: Hoe machine learning digitale ondernemingen een revolutie teweegbrengt

Als je werkt op de IT-afdeling van een bedrijf met een online aanwezigheid die 24/7 beschikbaar is, dan is hier een scenario dat je misschien bekend in de oren klinkt. Stel dat u midden in de nacht wordt gebeld door een boze klant of uw baas die klaagt over een mislukte creditcardtransactie of een applicatiecrash. Je gaat gelijk naar je laptop en opent het log management systeem. U ziet dat er meer dan honderdduizend berichten zijn gelogd op het ingestelde tijdsbestek - een dataset die een mens onmogelijk regel voor regel kan bekijken.

Dus wat doe je in zo'n situatie?

Het is het verhaal van elke IT-operator en DevOps-professional; ze brengen vele slapeloze nachten door, navigerend door de zee van logboekvermeldingen om kritieke gebeurtenissen te vinden die een specifieke gebeurtenis hebben veroorzaakt. Dit is waar realtime en gecentraliseerde loganalyses te hulp komen. Het helpt hen de essentiële aspecten van hun loggegevens te begrijpen en de belangrijkste problemen gemakkelijk te identificeren. Hiermee wordt het probleemoplossingsproces een wandeling in het park, waardoor het korter en effectiever wordt en experts de toekomstige problemen kunnen voorspellen.

AI en het effect ervan op IT-activiteiten en devops
Hoewel kunstmatige intelligentie (AI) een paar decennia geleden het modewoord was, wordt het nu algemeen toegepast in verschillende industrieën voor uiteenlopende doeleinden. Door big data, AI en menselijke domeinkennis te combineren, zijn technologen en wetenschappers in staat om verbazingwekkende doorbraken en kansen te creëren, die voorheen alleen mogelijk waren in sciencefictionromans en films.

Naarmate IT-operaties wendbaar en dynamisch worden, worden ze ook enorm complex. De menselijke geest is niet langer in staat om de snelheid, het volume en de verscheidenheid van Big Data-streaming door de dagelijkse operaties bij te houden, waardoor AI een krachtig en essentieel hulpmiddel is voor het optimaliseren van de analyse- en besluitvormingsprocessen. AI helpt bij het opvullen van de kloof tussen mensen en Big Data, waardoor ze de vereiste operationele intelligentie en snelheid krijgen om de last van probleemoplossing en realtime besluitvorming aanzienlijk te verlichten.

De olifant in de kamer aanspreken:hoe AI kan helpen
In alle bovenstaande situaties is één ding gebruikelijk; deze bedrijven hebben een oplossing nodig – zoals in het begin besproken – die IT- en DevOps-teams helpt om snel problemen te vinden in de berg met invoer van loggegevens. Om die ene logboekinvoer te identificeren die scheuren in de omgeving veroorzaakt en uw applicaties laat crashen, zou het niet eenvoudig zijn als u wist naar wat voor soort fout u op zoek bent om uw loggegevens te filteren? Natuurlijk zou het de hoeveelheid werk met de helft verminderen.

Een oplossing kan zijn om een ​​platform te hebben dat gegevens van internet heeft verzameld over allerlei gerelateerde incidenten, heeft geobserveerd hoe mensen die vergelijkbare opstellingen gebruiken deze in hun systemen hebben opgelost en door uw systeem heeft gescand om de mogelijke problemen te identificeren. Een manier om dit te bereiken is door een systeem te ontwerpen dat nabootst hoe een gebruiker gebeurtenissen onderzoekt, bewaakt en oplost, en het in staat stelt om een ​​ingetogen manier te ontwikkelen hoe mensen omgaan met gegevens in plaats van te proberen de gegevens zelf te analyseren. Deze technologie kan bijvoorbeeld vergelijkbaar zijn met het productaanbevelingssysteem van Amazon en het PageRank-algoritme van Google, maar zal zich richten op loggegevens.

Introductie van cognitieve inzichten
Een recente technologie implementeert een oplossing zoals voorzien in dit bericht. De technologie – die de laatste tijd voor veel buzz zorgt – heet Cognitive Insights. Deze baanbrekende technologie maakt gebruik van machine learning-algoritmen om de kennis van het menselijke domein te matchen met loggegevens, samen met open source repositories, discussieforums en sociale threads. Met behulp van al deze informatie vormt het een gegevensreservoir met relevante inzichten die oplossingen kunnen bevatten voor een breed scala aan kritieke problemen waarmee IT-operaties en DevOps-teams dagelijks worden geconfronteerd.

De realtime obstakels
DevOps-ingenieurs, IT Operations-managers, CTO's, VP-engineering en CISO worden geconfronteerd met tal van uitdagingen, die effectief kunnen worden verholpen door AI te integreren in loganalyse en gerelateerde bewerkingen. Hoewel er verschillende toepassingen van Cognitive Insights zijn, zijn de twee belangrijkste use-cases:

• Beveiliging
  Distributed Denial of Service (DDoS)-aanvallen komen steeds vaker voor. Wat voorheen alleen beperkt was tot overheden, spraakmakende websites en multinationale organisaties, richt zich nu op prominente individuen, het MKB en middelgrote ondernemingen.

Om dergelijke aanvallen af ​​te weren, is het essentieel om een ​​gecentraliseerde logboekarchitectuur te hebben om verdachte activiteiten te identificeren en de potentiële bedreigingen van duizenden vermeldingen te lokaliseren. Hiervoor is bewezen dat anti-DDoS-beperking door Cognitive Insights zeer effectief is. Toonaangevende namen, zoals Dyn en British Airways, die in het verleden aanzienlijke schade hebben geleden door DDoS-aanvallen, beschikken nu over een volwaardige, op ELK gebaseerde anti-DDoS-beperkingsstrategie om hackers op afstand te houden en hun activiteiten te beveiligen tegen toekomstige aanvallen .

• IT-activiteiten
  Zou het niet geweldig zijn om al uw logboeken op één plek te hebben verzameld, waarbij elke invoer zorgvuldig wordt gecontroleerd en geregistreerd? Nou, zeker. U kunt de processtroom duidelijk bekijken en query's uitvoeren met betrekking tot de logboeken van verschillende applicaties, allemaal vanaf één plek, waardoor de efficiëntie van uw IT-activiteiten drastisch wordt verhoogd. Om een ​​van de grootste uitdagingen op te lossen waarmee IT-operaties en DevOps-teams worden geconfronteerd, is het in staat zijn om de kleine maar potentieel schadelijke problemen in grote stromen loggegevens in hun omgeving te lokaliseren. Dit is precies wat Cognitive Insights doet. Omdat de kern van dit programma is gebaseerd op de ELK-stack, sorteert en vereenvoudigt het de gegevens en is het gemakkelijk om een ​​duidelijk beeld te krijgen van uw IT-activiteiten. Asurion en Performance Gateway zijn perfecte voorbeelden die gebruik hebben gemaakt van Cognitive Insights en hun IT-game naar een hoger niveau hebben getild.
  

De goede AI-integratie kan opleveren
Met behulp van AI-gestuurde loganalysesystemen wordt het aanzienlijk eenvoudig om de speld in de hooiberg te vinden en problemen efficiënt op te lossen. Een dergelijk systeem zal een aanzienlijke impact hebben op de bedrijfsvoering en bedrijfsvoering van de gehele organisatie. Net als de problemen van bedrijven die hierboven in deze blog zijn besproken, zal de integratie van AI met het logbeheersysteem profiteren van:

✔ Verbeterd klantensucces
✔ Monitoring en klantenondersteuning
✔ Risicovermindering en optimalisatie van middelen
✔ Maximaliseer de efficiëntie door loggegevens toegankelijk te maken

Met andere woorden, Cognitive Insights en andere soortgelijke systemen kunnen een grote hulp zijn bij het beheer van datalogboeken en het oplossen van problemen.

Rent-A-Center (RAC) is een in Texas gevestigd Fortune 1000-bedrijf dat een breed scala aan huurproducten en -diensten aanbiedt. Het heeft meer dan 3000 winkels en 2000 kiosken verspreid over Mexico, Puerto Rico, Canada en de Verenigde Staten. Het bedrijf probeerde twee verschillende ELK-stacks te integreren, maar elke dag 100 GB aan data verwerken was te veel gedoe, om nog maar te zwijgen van de exorbitante kosten en tijd die elke dag werden besteed aan schijfbeheer, geheugenafstemming, extra gegevensinvoermogelijkheden en andere technische problemen. RAC stapte over op Cognitive Insights, wat hen het vertrouwen gaf dat ze toekomstige anomalieën zouden kunnen detecteren en het vrij eenvoudig maakte om de constant groeiende hoeveelheid gegevens op te schalen. Ze profiteerden van een toegewijd IT-team dat on-premise en off-premise ELK-stacks beheerde.

De rol van open source in datalogbeheer
Veel gerenommeerde leveranciers doen proactief onderzoek naar en testen AI op verschillende manieren om de efficiëntie van datalogbeheersystemen te verbeteren. Enkele van de verkopers zijn:

Het is geen verrassing dat ELK snel deel uitmaakt van de trend en dat steeds meer leveranciers logging-oplossingen aanbieden. Dit komt omdat het voor bedrijven een geweldige manier is geworden om een ​​installatie te installeren zonder duizelingwekkende kosten vooraf. Het biedt ook enkele basisgrafieken en zoekmogelijkheden, en om de organisaties de problemen in hun hooiberg aan loggegevens te laten herkennen, kunnen ze kiezen voor de nieuwste technologieën, zoals Cognitive Insights, om snel de naald te vinden en de belangrijkste problemen te elimineren.

Zorg dat je online meedoet aan de discussie over AI. Neem voor nog meer inzichten en informatie over kunstmatige intelligentie en big data contact op met Ronald van Loon op LinkedIn en Twitter.