Lebih Banyak Kasus Penggunaan untuk AIOps karena Nilainya untuk Perusahaan Tumbuh
Organisasi melihat AIOps sebagai cara untuk menghadapi peningkatan kompleksitas yang mereka hadapi dalam mengelola operasi dan keamanan.
Setelah dorongan momentum tahun lalu, AIOps terus mendapatkan perhatian organisasi. Ini diadopsi dengan cepat untuk membantu staf TI meningkatkan keamanan tradisional dan pemantauan serta manajemen jaringan mereka.
Tahun lalu, Gartner menemukan bahwa AIOps di pasar manajemen operasi TI saja akan tumbuh pada tingkat pertumbuhan tahunan gabungan sebesar 15% per tahun hingga tahun 2025 dari lebih dari $1 miliar pada tahun 2020.
Beberapa organisasi melihat AIOps sebagai sarana untuk menghemat uang pada staf TI, tetapi menjadi jelas bahwa faktor pendorong utama adalah kompleksitas. Ada beberapa kasus penggunaan berbeda yang akan mendorong pertumbuhan ini.
Salah satu area di mana AIOps semakin dibutuhkan adalah dalam menangani tuntutan tenaga kerja jarak jauh dan hibrida saat ini.
Penutupan kantor akibat pandemi dan kebijakan kerja dari rumah meningkatkan lalu lintas digital dan pengumpulan data yang rumit untuk tim TI. Bisnis yang mendukung pekerjaan jarak jauh mengirim karyawan pulang dengan perangkat keras dan perangkat lunak baru, menghasilkan lebih banyak lalu lintas data. Dan tim TI, yang telah bersaing dengan peningkatan produksi data, juga harus memantau aliran data dengan properti berbeda yang disebabkan oleh arus informasi dari berbagai lokasi kantor jarak jauh.
AIOps dapat membantu tim TI menangani data yang meningkat dan semakin berbeda yang disebabkan oleh peralihan ke model kerja jarak jauh dan hibrida. AIOps menggunakan algoritme cerdas yang menyerap data dalam jumlah besar dengan berbagai properti dan dari sumber yang berbeda serta mengotomatiskan analisisnya.
Selain itu, solusi AIOps dapat melihat data agregat untuk mendeteksi pola dan memprediksi masalah sebelum muncul dan menyebabkan gangguan pada produktivitas karyawan. Dan, jika ada insiden yang berdampak pada layanan, AIOps membantu tim TI dengan cepat mengidentifikasi akar masalah dan menentukan perbaikan untuk mengurangi waktu rata-rata untuk perbaikan (MTTR).
Area umum lainnya di mana AIOps menemukan nilai adalah dalam mengotomatisasi keamanan. Mengapa? Faktor-faktor seperti perpindahan ke cloud dan penerapan aplikasi hybrid dan yang dapat dikomposisi menimbulkan masalah baru. Misalnya, tahun lalu, penemuan kerentanan di perpustakaan perangkat lunak Log4j Apache mengirimkan gelombang kejutan ke seluruh dunia bisnis. Itu digambarkan oleh beberapa orang sebagai "pelanggaran keamanan paling serius yang pernah ada." Alasannya:perangkat lunak sumber terbuka digunakan secara luas dan disematkan di banyak aplikasi umum yang sering digunakan kembali di perusahaan.
Dalam kasus ini dan lainnya, alat keamanan tradisional tidak banyak membantu dalam membasminya. Sebaliknya, AIOps menggunakan algoritme cerdas untuk memodelkan perilaku normal sistem. Kemudian secara proaktif mendeteksi serangan siber dengan mengidentifikasi penyimpangan secara real-time dan menentukan apakah suatu masalah (misalnya, masalah kinerja) disebabkan oleh serangan siber daripada masalah TI. Dalam kasus serangan, sistem dapat memulai serangkaian taktik pertahanan otomatis seperti memprioritaskan alarm dan peringatan untuk membantu operator manusia, atau mungkin digunakan untuk mengambil tindakan sendiri seperti menutup akses ke sistem atau memblokir Alamat IP.
