AIOps, cos’è, come cambia i processi e le operazioni IT

AIOps combina big data e machine learning per automatizzare, controllare e ottimizzare, effettuare correlazione di eventi, rilevamento delle anomalie e determinazione delle cause. Infine, può essere facilmente integrato con i processi esistenti [...]
Mario Manfredoni

Country manager di Juniper Networks Italia

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È difficile trovare settori dove il cambiamento è così rapido come in quello tecnologico, in cui emergono continuamente nuovi trend e nuove metodologie. Una tecnologia che ha compiuto enormi progressi negli ultimi anni, guadagnando molta attenzione, è l’intelligenza artificiale. Che si tratti di colossi come Amazon, di fornitori di servizi finanziari o di Pmi locali, molte aziende hanno ormai compreso il valore aggiunto dell’AI. Non solo è essenziale per rimanere competitivi sul lungo periodo, ma può anche risolvere molti problemi ai team IT. Mentre tecnologie come l’intelligenza artificiale e il machine learning sono diventate quasi mainstream, c’è un concetto che solo da poco ha iniziato a raccogliere attenzione: AIOps, ossia Artificial Intelligence for IT Operation.

Un nuovo trend: AIOps

AIOps va un passo oltre e combina big data e machine learning per automatizzare, controllare e ottimizzare i processi e le operazioni IT e cose come la correlazione di eventi, il rilevamento delle anomalie e la determinazione delle cause. AIOps può essere facilmente integrato con i processi esistenti.

Gartner ha usato il termine già nel 2014, ma è solo negli anni più recenti che ha iniziato a conquistare l’attenzione generale e il trend continua a crescere. Ad esempio, Gartner prevede che entro il 2023 il 30% delle grandi aziende si affiderà esclusivamente a AIOps e ai tool di digital experience per monitorare le proprie infrastrutture e applicazioni. Tre anni fa erano appena il 5%. In breve, le AI-driven operation sono diventate l’elemento chiave per le organizzazioni che vogliono operazioni di rete automatizzate ed efficienti.

Le funzioni di una rete AI-driven sono estremamente versatili: forniscono insight sul modo in cui la rete viene utilizzata e su eventuali colli di bottiglia, evidenziano anomalie e lanciano azioni automatizzate per risolvere i problemi. Inoltre, le tecnologie basate sull’intelligenza artificiale forniscono alle persone metodi di comunicazione e interazione semplici e innovativi, consentono l’identificazione e il ‘mapping’ di modelli sugli spostamenti e sui viaggi e aiutano a localizzare persone e oggetti.

Sostanzialmente, l’AI si presta a essere usata in qualsiasi azienda che abbia un gran numero di dati strutturati. Le soluzioni di AI possono riconoscere i modelli ricorrenti in grandi set di dati strutturati e apprendere autonomamente. Solo in questo modo possono fornire analisi costruttive e strategie di problem solving. Inoltre, come per l’implementazione di qualsiasi soluzione, nell’uso dell’AI l’esperienza conta. Se non è disponibile all’interno, può valere la pena considerare modelli di AI as-a-service e delegare all’esterno; l’obiettivo a lungo termine, tuttavia, dovrebbe essere sempre la costruzione di competenze interne.

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Come funziona AIOps

Ma come funziona esattamente AIOps? In pratica può essere usata in tutte le aree delle network operation ed è impiegata per supportare il monitoraggio, l’assistenza e i processi di automazione. L’intelligenza artificiale è usata per raccogliere e analizzare i dati sull’intera rete, permettendo di automatizzare la risoluzione dei problemi senza supporto IT umano: dati relativi alle attività, agli utenti, agli eventi e al monitoraggio, oltre a log e metriche. Poiché i sistemi apprendono da soli, le funzioni vengono costantemente migliorate. Usata correttamente, AIOps rende possibile una collaborazione più semplice e indipendente dalla posizione, la riduzione delle lunghe operazioni manuali, la dissoluzione dei silos IT e l’eliminazione di costosi downtime.

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Non sono solo i dipartimenti IT a beneficiare dell’AIOps. Anche scuole, ospedali, retailer possono migliorare l’esperienza dell’utente – e quindi del cliente – per mezzo di una rete AI-driven, accrescendo in modo significativo il valore di business. In particolare, durante la pandemia è apparso chiaro come i modelli di business di successo siano inevitabilmente legati a un’infrastruttura tecnica perfettamente funzionante. Tra le altre cose, con AIOps i retailer possono avere connessioni WiFi prevedibili, affidabili e misurabili, che offrono ai team IT maggiore visibilità e, grazie all’automazione, soddisfano sempre i livelli di servizio e le aspettative degli utenti.

Un esempio di come AIOps sia usata nel settore retail è fornito da Outletcenter Metzingen (OCM), uno dei maggiori retailer europei, con circa 4,2 milioni di clienti in 185 paesi. Per migliorare l’esperienza d’acquisto nei suoi 380 luxury e premium store per un totale di circa 40mila mq e offrire ai suoi clienti un’esperienza interattiva, OCM ha voluto fornire ai suoi clienti una connessione WiFi stabile, efficiente e con servizi location based. L’obiettivo era di abilitare servizi digitali innovativi, come ad esempio il programma Loyalty Club, la gestione digitale delle file – particolarmente importante in periodi di distanziamento – e servizi dedicati basati sulla posizione, oltre alla tecnologia dei beacon virtuali.

Usando un’architettura cloud completa, intelligenza artificiale e access point wireless che riuniscono WiFi, Bluetooth LE e IoT, OCM può ora offrire ai suoi clienti un uso interattivo della rete con un WiFi stabile ed efficiente, semplificando allo stesso tempo la distribuzione della rete dei team IT grazie all’automazione delle operazioni. L’impegno ha pagato e nel 2020 OCM ha decuplicato la copertura WiFi ed è cresciuto in modo significativo il numero di utenti dell’app mobile.

Nei prossimi 5 anni l’80% delle organizzazioni implementerà soluzioni AIOps 

Le organizzazioni stanno dedicando sempre più attenzione a AIOps, in particolare alla luce dell’aumento del lavoro remoto e, in generale, della trasformazione degli ambienti di lavoro. L’intelligenza artificiale continuerà a giocare un ruolo significativo per i team IT dedicati al supporto della rete sia per ridurre i costi sul lungo periodo sia per garantire un’esperienza utente di qualità. Fondamentalmente, il supporto IT evolverà da un modello di intervento reattivo a uno basato sul monitoraggio proattivo e la risoluzione dei problemi. In futuro, ad esempio, i sistemi basati sull’AI saranno ancora più in grado di offrire il monitoraggio completo delle performance della rete e a riferire anomalie, dare suggerimenti su come risolverle o procedere alla riparazione in totale autonomia.

Fino a oggi, in molte organizzazioni, AIOps non ha ancora compiuto il passaggio dalla teoria alla pratica, ma è probabile che entro il prossimo anno una buona parte di aziende inizierà a implementare soluzioni che già integrano funzionalità AIOps o che le prevedono già in una roadmap. Pertanto, è prevedibile che almeno l’80% delle organizzazioni implementerà soluzioni AIOps nei prossimi 5 anni, anche in funzione dell’aumento del numero e della varietà di dispositivi che si connetteranno alla rete aziendale, dai dispositivi mobili all’IoT. L’obiettivo di molte imprese è di semplificare le proprie reti wired, wireless e Wan, e in questo processo l’intelligenza artificiale giocherà un ruolo chiave.

 

 

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