Waarom automatisering tekortschiet in IT Ops

Samen met de initiële orkestratie en afstemming, volgen automatiseringsregels een overal schrijven-eenmaal implementeren-model dat vrijwel geen ruimte voor aanpassingsvermogen. Telkens wanneer een nieuwe enterprise-app wordt toegevoegd, worden workloads verplaatst naar of tussen clouds, of verandert het overkoepelende strategische plan van het bedrijf, net als de regels.

In 1947 richtte General Motors de eerste moderne automatiseringsafdeling op. Het doel was om de productie van zijn auto's te stroomlijnen door een reeks mechanische, hydraulische en computertechnologieën te combineren ter vervanging van tijdrovende en arbeidsintensieve taken die doorgaans worden uitgevoerd door werknemers met een uurloon.

Zeven decennia later heeft het automatiseringsfenomeen zich verspreid naar elke industrie en markt en heeft het een bijzonder enthousiast publiek gevonden in IT. Hele platforms die meerdere scripts combineren om acties en reacties tussen een beheerder en de IT-omgeving na te bootsen, hebben ertoe geleid dat IT-professionals over het hele spectrum zoveel mogelijk activiteiten hebben geautomatiseerd.

Nu gebeurt alles, van het uitrollen van nieuwe software en het configureren van systemen tot het opnieuw opstarten van servers waarvan de verbindingen zijn verbroken en het nemen van corrigerende maatregelen voor onverwachte wijzigingen, in wezen op de automatische piloot. Maar wat ooit werd gezien als een wondermiddel voor wat er aan de hand is, begint IT-teams tekenen van ineffectiviteit te vertonen tegen de volgende golf van IT-gerelateerde uitdagingen - uitgebreide infrastructuur, exponentieel grotere hoeveelheden gegevens en snel evoluerende zakelijke eisen - waardoor velen aan vraag je je af:is IT-automatisering genoeg om te gedijen in het digitale tijdperk? En zo niet, hoe kunnen IT-organisaties effectief blijven opereren?

Een dynamische omgeving beheren met statische regels

In het kielzog van de digitale transformatie zijn IT-omgevingen complexer en uitgebreider dan ooit. Er zijn meer infrastructuur en meer applicaties om te beheren, meer gegevens om te verzamelen, analyseren en operationaliseren - allemaal mogelijk gemaakt door de opkomst van hybride cloudstrategieën.

De gemiddelde onderneming draait tegenwoordig meer dan honderden applicaties in verschillende publieke en private clouds om gelijke tred te houden met de snel veranderende zakelijke behoeften die worden gecreëerd door een steeds groter wordend klantenbestand en andere concurrentiedruk. De snelle (en hondsdolle) acceptatie van cloudplatforms en gemakkelijke toegang tot handige punttools hebben een omgeving gecreëerd van constante verandering en evolutie die de complexiteit heeft toegevoegd die snel onhandelbaar wordt. Veel IT-besluitvormers melden zelfs dat hun inspanningen op het gebied van digitale transformatie een negatief effect kunnen hebben op de algehele organisatie als ze niet effectief worden beheerd. En die uitdaging is misschien gewoon te dynamisch voor conventionele automatisering.

Automatisering zoals we die kennen, is gebaseerd op regels en is gebaseerd op beleid. De regels zijn eenvoudige, voorspelbare opdrachten voor het uitvoeren van een specifieke taak of activiteit en genereren waarschuwingen wanneer drempels rond die taken en activiteiten worden overschreden. Automatiseringsregels zijn smal van opzet, statisch en moeten worden gecoördineerd met duizenden andere regels om de operaties soepel en efficiënt te laten verlopen - en dat is precies waarom ze niet langer voldoende zijn in een gedigitaliseerde, moderne IT-omgeving.

Naast de initiële orkestratie en afstemming, volgen automatiseringsregels een model dat overal kan worden geschreven en dat vrijwel geen ruimte laat voor aanpassingsvermogen. Telkens wanneer een nieuwe zakelijke app wordt toegevoegd, worden werklasten verplaatst naar of tussen clouds, of verandert het overkoepelende strategische plan van het bedrijf, net als de regels.

Bovendien vereisen de huidige cloudgebaseerde, serverloze omgevingen constante afstemming en wijzigingen in de automatisering, en er is geen IT-team met de mankracht, middelen of het vermogen om dit allemaal effectief te doen.

AIOps stimuleert automatisering

De opkomst van kunstmatige intelligentie is een buigpunt voor IT-professionals overal, omdat het hun benadering van het beheer van een steeds veranderende IT-omgeving volledig kan hervormen. Door AI toe te passen op IT-activiteiten - AIOps - worden niet alleen de meest tijdrovende, repetitieve taken geautomatiseerd, maar ook hogere en complexere taken.

AIOps-systemen aggregeren gegevens van brondoelen in de hele IT-omgeving - zowel on-premises als cloudinfrastructuur - in één enkel datameer. Maar in tegenstelling tot conventionele automatisering die een regel nodig heeft voor elk denkbaar scenario om op die informatie te reageren, leert AIOps om proactief zelfs de zwakste vroege waarschuwingssignalen te identificeren te midden van enorme hoeveelheden informatie die mensen zouden kunnen missen, het belang ervan in een context te plaatsen en onmiddellijk passende en beslissende actie te ondernemen zonder menselijke tussenkomst.

In plaats van dat teamleden handmatig talloze waarschuwingen doornemen en proberen onderscheid te maken tussen hoge prioriteit en lage impact, doen AIOps-tools het allemaal automatisch. Ze passen nauwkeurig afgestemde algoritmen toe die zijn toegewezen aan specifieke IT-activiteiten die miljoenen logrecords en statistieken doorzoeken om de meest kritieke waarschuwingen naar boven te halen om meer inzicht te krijgen in de systeemprestaties en -gezondheid, waardoor IT-teamleden zich kunnen concentreren op initiatieven met een hogere prioriteit en een broodnodige boost voor IT-productiviteit en efficiëntie.

Standaard IT-automatisering heeft door de jaren heen veel voordelen opgeleverd voor organisaties. Maar de onderneming van vandaag staat voor uitdagingen op het gebied van IT-beheer die maar weinigen zich in de begintijd hadden kunnen voorstellen en die conventionele IT-automatisering eenvoudigweg niet aankan. Naarmate bedrijven steeds meer digitaliseren - infrastructuur toevoegen, nieuwe services lanceren en nieuwe datastromen opnemen - hebben ze meer geavanceerde, intelligente automatiseringsoplossingen nodig om volledige controle over een uitgestrekte infrastructuur te behouden en gelijke tred te houden in een snel evoluerend concurrentielandschap.

Geschreven door Jiayi Hoffman, data science architect bij OpsRamp.