Meer use-cases voor AIOps naarmate de waarde voor ondernemingen toeneemt

Na een boost in momentum vorig jaar, blijft AIOps de aandacht van organisaties trekken. Het wordt snel toegepast om IT-personeel te helpen hun traditionele beveiliging en netwerkbewaking en -beheer te verbeteren.

Vorig jaar ontdekte Gartner dat AIOps alleen al in de markt voor IT-operatiebeheer tot 2025 zou groeien met een samengesteld jaarlijks groeipercentage van 15% per jaar, van meer dan $ 1 miljard in 2020.

Sommige organisaties zien AIOps als een manier om geld te besparen op IT-personeel, maar het wordt duidelijk dat complexiteit de belangrijkste drijvende factor is. Er zijn verschillende gebruiksscenario's die deze groei zullen stimuleren.

Een van de gebieden waarop AIOps steeds belangrijker wordt, is het omgaan met de eisen van de huidige externe en hybride beroepsbevolking.

Door pandemie veroorzaakte kantoorsluitingen en beleid voor thuiswerken zorgden voor meer digitaal verkeer en gecompliceerde gegevensverzameling voor IT-teams. Bedrijven die werken op afstand ondersteunen, stuurden werknemers naar huis met nieuwe hardware en software, wat resulteerde in meer dataverkeer. En IT-teams, die al kampen met een verhoogde gegevensproductie, moesten ook gegevensstromen met verschillende eigenschappen monitoren, veroorzaakt door informatie die binnenstroomde vanaf verschillende externe kantoorlocaties.

AIOps kan IT-teams helpen om meer en steeds meer verschillende gegevens te verwerken die worden veroorzaakt door de verschuiving naar externe en hybride werkmodellen. AIOps maakt gebruik van intelligente algoritmen die grote hoeveelheden gegevens met verschillende eigenschappen en uit verschillende bronnen opnemen en de analyse ervan automatiseren.

Bovendien kan een AIOps-oplossing kijken naar de geaggregeerde gegevens om patronen te detecteren en problemen te voorspellen voordat ze zich voordoen en de productiviteit van werknemers verstoren. En als er een incident is dat gevolgen heeft voor de service, helpt AIOps IT-teams om snel de hoofdoorzaak te identificeren en een oplossing te vinden om de gemiddelde tijd tot herstel (MTTR) te verkorten.

Een ander algemeen gebied waar AIOps waarde vindt, is het automatiseren van beveiliging. Waarom? Factoren zoals de overstap naar de cloud en de omarming van hybride en composable applicaties introduceren nieuwe problemen. Zo zorgde de ontdekking van kwetsbaarheden in Apache's Log4j-softwarebibliotheek vorig jaar voor schokgolven in de zakenwereld. Het werd door sommigen beschreven als "de ernstigste beveiligingsinbreuk ooit". De reden:de open-source software werd veel gebruikt en ingebed in veel gangbare applicaties die vaak worden hergebruikt in bedrijven.

In dit en andere geval boden traditionele beveiligingstools weinig hulp bij het uitroeien ervan. AIOps daarentegen gebruikt intelligente algoritmen om het normale gedrag van systemen te modelleren. Vervolgens detecteert het proactief een cyberaanval door afwijkingen in realtime te identificeren en te bepalen of een probleem (bijvoorbeeld een prestatieprobleem) te wijten is aan een cyberaanval in plaats van aan een IT-probleem. In het geval van een aanval kan het systeem een ​​reeks geautomatiseerde verdedigingstactieken in gang zetten, zoals het prioriteren van alarmen en waarschuwingen om de menselijke operators te helpen, of het kan worden gebruikt om zelf acties te ondernemen, zoals het sluiten van de toegang tot een systeem of het blokkeren van een IP-adres.