المراقبة المدعومة بتقنيات الذكاء الاصطناعي لعمليات تكنولوجيا المعلومات (AIOps)

تمثل تقنيات الذكاء الاصطناعي لعمليات تكنولوجيا المعلومات (AIOps) عملية دمج البيانات الضخمة والتعلم الآلي لأتمتة عمليات تكنولوجيا المعلومات. تعمل هذه العملية على تبسيط إدارة عمليات تكنولوجيا المعلومات (ITOM) من خلال أتمتة حل المشكلات في عمليات أتمتة تكنولوجيا المعلومات المعقدة. تُعَد تقنيات الذكاء الاصطناعي لعمليات تكنولوجيا المعلومات (AIOps) تطبيقًا للتحليلات المتقدمة، وتتضمن ربط الأحداث، واكتشاف العيوب، وتحديد السببية. كما تسهم في دفع عجلة التحول الرقمي، وجمع بيئات تكنولوجيا المعلومات المعقدة والديناميكية لتلبية متطلبات المستخدمين لضمان تنفيذ العمليات من دون انقطاع.

أدوات تقنيات الذكاء الاصطناعي لعمليات تكنولوجيا المعلومات (AIOps) هي أدوات لإدارة عمليات تكنولوجيا المعلومات (ITOM) مزودة بإمكانات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي التي يمكنها الاستفادة من قوة هذه التقنيات وتحسين عمليات تكنولوجيا المعلومات. تراقب هذه الأدوات موارد تكنولوجيا المعلومات المختلفة، وتحتوي على ميزات تقنيات الذكاء الاصطناعي لعمليات تكنولوجيا المعلومات (AIOps) المدمجة مثل اكتشاف الأنماط، واكتشاف العيوب، وتحليل الأسباب الجذرية. تجمع أدوات تقنيات الذكاء الاصطناعي لعمليات تكنولوجيا المعلومات (AIOps) البيانات التشغيلية وتدمجها في منصة بيانات ضخمة، وتستخدم التحليلات المتقدمة والتعلم الآلي لتحديد مشكلات تكنولوجيا المعلومات وإصلاحها والإبلاغ عنها. تهدف هذه الأدوات إلى تقليل العمليات المتضمنة في مراقبة مكتب الخدمات وأتمتته وتشغيله.

تشهد بيئات تكنولوجيا المعلومات اليوم تعقيدًا مع تزايد استخدام الخدمات المصغرة، والمحاكاة الافتراضية، والحوسبة السحابية، والحاويات، والبنية الموزعة. تتغير الطريقة التي تعمل بها الشركات بشكل ديناميكي مع ظهور التحول الرقمي. تتمتع تقنيات الذكاء الاصطناعي لعمليات تكنولوجيا المعلومات (AIOps) بإمكانات هائلة لتحليل البيانات من مصادر متفرقة. في البنى الأساسية لتكنولوجيا المعلومات اليوم، تنتشر البيانات عبر الخوادم والأجهزة والتطبيقات، ويجب دمجها لتحسين استكشاف الأخطاء وإصلاحها وتحليلها. تمثل تقنيات الذكاء الاصطناعي لعمليات تكنولوجيا المعلومات (AIOps) مزيجًا من المراقبة، والذكاء الاصطناعي، والتعلم الآلي، والتحليلات. كما توفر الربط الضروري للبيانات، إلى جانب معلومات معمَّقة قابلة للتنفيذ لإصلاح المشكلات بشكل أسرع.

تشمل تقنيات الذكاء الاصطناعي لعمليات تكنولوجيا المعلومات (AIOps) اختيار البيانات، واكتشاف الأنماط، والاستنتاج، والتعاون، والأتمتة. في سياق المراقبة، تشمل تقنيات الذكاء الاصطناعي لعمليات تكنولوجيا المعلومات (AIOps) جمع البيانات من مصادر متعددة، والاكتشاف التلقائي، وربط البيانات، وتحليل البيانات للحصول على معلومات معمَّقة قابلة للتنفيذ، والتعاون بين الفِرق لإجراء مزيد من التحليلات، والأتمتة لحل المشكلات المحتملة.

تدعم تقنيات الذكاء الاصطناعي لعمليات تكنولوجيا المعلومات (AIOps) المراقبة وتحسِّنها من خلال حل تحديات التحليلات، وتسريع استكشاف الأخطاء وإصلاحها، وحل المشكلات. كما تحسِّن التعاون بين فِرق تكنولوجيا المعلومات، وتسرع عمليات النشر، وتؤتمت إصلاح المشكلات، وتقلل ضوضاء التنبيهات من خلال حل المشكلات الشائعة. يقلل ذلك التكاليف التشغيلية. إن تقنيات الذكاء الاصطناعي لعمليات تكنولوجيا المعلومات (AIOps) أكثر من مجرد خيار، وهي أمر حتمي لنجاح عمليات الأعمال.