Bagaimana kecerdasan buatan akan mengubah operasi dan pengembangan TI

Menyatakan bahwa DevOps dan tim operasi TI akan menghadapi tantangan baru di tahun-tahun mendatang terdengar agak berlebihan, karena tanggung jawab inti mereka adalah memecahkan masalah dan mengatasi tantangan.

Namun, dengan kecepatan dramatis di mana lanskap proses, teknologi, dan alat saat ini berubah, menjadi sangat bermasalah untuk mengatasinya.

Selain itu, tekanan yang diberikan pengguna bisnis pada DevOps dan tim operasi TI sangat mengejutkan, menuntut agar semuanya diselesaikan dengan satu ketukan pada aplikasi. Namun, di bagian belakang, menangani masalah adalah permainan bola yang berbeda; pengguna bahkan tidak dapat membayangkan betapa sulitnya menemukan masalah dan menyelesaikannya.

Salah satu tantangan terbesar yang dihadapi operasi TI dan tim DevOps saat ini adalah kemampuan untuk menunjukkan dengan tepat masalah kecil namun berpotensi berbahaya dalam aliran besar Data Besar yang dicatat di lingkungan mereka. Sederhananya, ini seperti mencari jarum di tumpukan jerami.

Lihat juga: Bagaimana machine learning merevolusi perusahaan digital

Jika Anda bekerja di departemen TI sebuah perusahaan dengan kehadiran online yang menawarkan ketersediaan 24/7, berikut adalah skenario yang mungkin terdengar asing bagi Anda. Asumsikan Anda mendapat telepon di tengah malam dari pelanggan yang marah atau bos Anda yang mengeluh tentang transaksi kartu kredit yang gagal atau aplikasi macet. Anda pergi ke laptop Anda segera dan membuka sistem manajemen log. Anda lihat ada lebih dari seratus ribu pesan yang dicatat pada jangka waktu yang ditentukan – kumpulan data yang tidak mungkin untuk ditinjau oleh manusia baris demi baris.

Jadi apa yang Anda lakukan dalam situasi seperti itu?

Ini adalah kisah setiap operasi TI dan profesional DevOps; mereka menghabiskan banyak malam tanpa tidur, menjelajahi lautan entri log untuk menemukan peristiwa penting yang memicu peristiwa tertentu. Di sinilah analitik log real-time dan terpusat datang untuk menyelamatkan. Ini membantu mereka dalam memahami aspek penting dari data log mereka, dan dengan mudah mengidentifikasi masalah utama. Dengan ini, proses pemecahan masalah menjadi berjalan di taman, membuatnya lebih pendek dan lebih efektif, serta memungkinkan para ahli untuk memprediksi masalah di masa depan.

AI dan pengaruhnya terhadap operasi dan pengembangan TI
Sementara Artificial Intelligence (AI) dulunya menjadi kata kunci beberapa dekade yang lalu, sekarang secara umum diterapkan di berbagai industri untuk berbagai tujuan. Menggabungkan data besar, AI, dan pengetahuan domain manusia, teknolog, dan ilmuwan telah mampu menciptakan terobosan dan peluang luar biasa, yang dulu hanya mungkin terjadi dalam novel dan film fiksi ilmiah.

Ketika operasi TI menjadi gesit dan dinamis, mereka juga menjadi sangat kompleks. Pikiran manusia tidak lagi mampu mengikuti kecepatan, volume, dan variasi streaming Big Data melalui operasi sehari-hari, menjadikan AI alat yang kuat dan penting untuk mengoptimalkan proses analisis dan pengambilan keputusan. AI membantu mengisi kesenjangan antara manusia dan Big Data, memberi mereka kecerdasan operasional dan kecepatan yang diperlukan untuk secara signifikan membebaskan beban pemecahan masalah dan pengambilan keputusan secara real-time.

Mengatasi gajah di dalam ruangan:Bagaimana AI dapat membantu
Dalam semua situasi di atas, satu hal yang umum; perusahaan-perusahaan ini membutuhkan solusi – seperti yang dibahas di awal – yang membantu tim IT dan DevOps untuk menemukan masalah dengan cepat di tumpukan entri data log. Untuk mengidentifikasi entri log tunggal yang menempatkan celah di lingkungan dan membuat aplikasi Anda mogok, bukankah akan mudah jika Anda hanya mengetahui jenis kesalahan apa yang Anda cari untuk memfilter data log Anda? Tentu saja, itu akan mengurangi jumlah pekerjaan hingga setengahnya.

Salah satu solusinya adalah memiliki platform yang telah mengumpulkan data dari internet tentang semua jenis insiden terkait, mengamati bagaimana orang yang menggunakan pengaturan serupa menyelesaikannya di sistem mereka dan memindai melalui sistem Anda untuk mengidentifikasi potensi masalah. Salah satu cara untuk mencapai ini adalah dengan merancang sistem yang meniru cara pengguna menyelidiki, memantau, dan memecahkan masalah peristiwa, dan memungkinkannya mengembangkan cara manusia berinteraksi dengan data alih-alih mencoba menganalisis data itu sendiri. Misalnya, teknologi ini mungkin mirip dengan sistem rekomendasi produk Amazon dan algoritma PageRank Google, tetapi akan difokuskan pada data log.

Memperkenalkan wawasan kognitif
Teknologi terbaru mengimplementasikan solusi seperti yang dibayangkan oleh posting ini. Teknologi – yang akhir-akhir ini cukup ramai dibicarakan – disebut Cognitive Insights. Teknologi inovatif ini menggunakan algoritme pembelajaran mesin untuk mencocokkan pengetahuan domain manusia dengan data log, bersama dengan repositori sumber terbuka, forum diskusi, dan utas sosial. Dengan menggunakan semua informasi ini, itu membuat reservoir data wawasan relevan yang mungkin berisi solusi untuk berbagai masalah kritis, yang dihadapi oleh operasi TI dan tim DevOps setiap hari.

Hambatan waktu nyata
Insinyur DevOps, manajer Operasi TI, CTO, VP engineering, dan CISO menghadapi banyak tantangan, yang dapat dikurangi secara efektif dengan mengintegrasikan AI dalam analisis log dan operasi terkait. Meskipun ada beberapa aplikasi Wawasan Kognitif, dua kasus penggunaan utama adalah:

• Keamanan
  Serangan Distributed Denial of Service (DDoS) semakin menjadi umum. Apa yang dulunya hanya terbatas pada pemerintah, situs web terkenal, dan organisasi multinasional kini menargetkan individu, UKM, dan perusahaan menengah terkemuka.

Untuk menangkal serangan semacam itu, memiliki arsitektur logging terpusat untuk mengidentifikasi aktivitas mencurigakan dan menunjukkan potensi ancaman dari ribuan entri sangat penting. Untuk itu, mitigasi anti-DDoS melalui Cognitive Insights terbukti sangat efektif. Nama-nama terkemuka, seperti Dyn dan British Airways, yang mengalami kerusakan signifikan akibat serangan DDoS di masa lalu, kini memiliki strategi mitigasi anti-DDoS berbasis ELK yang lengkap untuk mencegah peretas dan mengamankan operasi mereka dari serangan di masa depan. .

• Operasi TI
  Bukankah sangat bagus jika semua log Anda dikompilasi ke dalam satu tempat, dengan setiap entri dipantau dan didaftarkan dengan cermat? Yah, tentu saja. Anda akan dapat melihat alur proses dengan jelas dan menjalankan kueri yang berkaitan dengan log dari berbagai aplikasi semua dari satu tempat, sehingga secara dramatis meningkatkan efisiensi operasi TI Anda. Untuk mengatasi salah satu tantangan terbesar yang dihadapi operasi TI dan tim DevOps adalah kemampuan untuk menunjukkan dengan tepat masalah kecil namun berpotensi berbahaya dalam aliran besar data log di lingkungan mereka. Inilah tepatnya yang dilakukan Wawasan Kognitif. Karena inti dari program ini didasarkan pada tumpukan ELK, program ini menyortir dan menyederhanakan data dan memudahkan untuk mendapatkan gambaran yang jelas tentang operasi TI Anda. Asurion dan Performance Gateway adalah contoh sempurna yang memanfaatkan Cognitive Insights dan meningkatkan permainan TI mereka.
  

Integrasi AI yang baik dapat menghasilkan
Dengan menggunakan sistem analitik log yang digerakkan oleh AI, menjadi sangat mudah untuk menemukan jarum di tumpukan jerami, dan memecahkan masalah secara efisien. Sistem seperti itu akan memiliki dampak yang cukup besar pada manajemen dan operasi seluruh organisasi. Seperti masalah perusahaan yang dibahas di atas dalam blog ini, mengintegrasikan AI dengan sistem manajemen log akan bermanfaat dalam:

Peningkatan keberhasilan pelanggan
✔ Pemantauan dan dukungan pelanggan
✔ Pengurangan risiko dan pengoptimalan sumber daya
✔ Maksimalkan efisiensi dengan membuat data logging dapat diakses

Dengan kata lain, Wawasan Kognitif dan sistem serupa lainnya dapat sangat membantu dalam pengelolaan dan pemecahan masalah log data.

Rent-A-Center (RAC) adalah perusahaan Fortune 1000 yang berbasis di Texas yang menawarkan berbagai produk dan layanan sewa-untuk-sendiri. Ini memiliki lebih dari 3000 toko dan 2000 kios yang tersebar di Meksiko, Puerto Rico, Kanada, dan Amerika Serikat. Perusahaan mencoba mengintegrasikan dua tumpukan ELK yang berbeda, tetapi menangani data 100GB setiap hari terlalu merepotkan, belum lagi biaya dan waktu selangit yang dihabiskan setiap hari untuk manajemen disk, penyetelan memori, kemampuan input data tambahan, dan masalah teknis lainnya. RAC beralih ke Cognitive Insights, yang memberi mereka keyakinan bahwa mereka akan mampu mendeteksi anomali di masa depan dan membuatnya cukup mudah untuk menskalakan volume data yang terus bertambah. Mereka mendapat manfaat dari tim TI khusus yang mengelola tumpukan ELK di lokasi dan di luar lokasi.

Peran sumber terbuka dalam pengelolaan log data
Banyak vendor terkenal secara proaktif meneliti dan menguji AI di berbagai cara untuk meningkatkan efisiensi sistem manajemen log data. Beberapa vendornya adalah:

Tidak mengherankan jika ELK dengan cepat menjadi bagian dari tren, dan semakin banyak vendor yang menawarkan solusi logging. Ini karena ini telah menjadi cara yang bagus bagi perusahaan untuk memasang penyiapan tanpa menimbulkan biaya di muka yang mengejutkan. Ini juga memungkinkan beberapa kemampuan grafik dan pencarian dasar, dan agar organisasi mengenali masalah di tumpukan jerami data log mereka, mereka dapat memilih teknologi terbaru, seperti Cognitive Insights, untuk menemukan jarum dengan cepat dan menghilangkan masalah utama.

Pastikan Anda bergabung dalam diskusi online tentang AI. Untuk wawasan dan informasi lebih lanjut tentang Kecerdasan Buatan dan Data Besar, terhubung dengan Ronald van Loon di LinkedIn dan Twitter.