ספרו לנו עם כמה דשבורדים ומסכים אתם עובדים, ונגיד לכם אם אתם צריכים לעבור לכלי Observability
הניטור המסורתי הופך ליותר ויותר מוגבל וארגונים רבים מבינים שהם זקוקים למערכת אחת עבור התראות ותובנות. כיצד כלי Observability עוזר לצוותי ה-IT ומה תפקידו של ה-AI הגנרטיבי?
תחום ה-IT משתנה במהירות. עד לא מזמן עבדנו עם שישה מסכי ניטור ו-12 דשבורדים עם עשרות, ולפעמים מאות התראות, כדי לאתר תקלות ולמצוא את ה-Root Cause, וזה בהנחה שמדובר בחברה לא גדולה, שבה אין ריבוי פתרונות ניטור. היום רוב החברות כבר מבינות שיש צורך במערכת אחת שתיתן תבונות והתראות פרואקטיביות, כדי לשפר את זמינות התשתיות והאפליקציות ולתת מענה מקצה לקצה בתוך הסביבות ההיברידיות.
ואכן ארגונים מתקדמים רבים עברו בשנים האחרונות מפתרונות ניטור מסורתיים ל-Observability, המנוע על ידי בינה מלאכותית (AIOps) ומשנה את הדרך שבה הם עובדים. מעבר זה הוא לא רק שדרוג טכנולוגי, אלא גם הכרח אסטרטגי שמאפשר לעסקים לשמור על גמישות, אמינות ויעילות בתפעול.
המגבלות של הניטור המסורתי
פתרונות הניטור המסורתיים שירתו את ניהול ה-IT במשך עשרות שנים והציעו התראות ומדדי חיוניים. עם זאת, ככל שסביבות ה-IT הופכות למורכבות יותר, המגבלות של כלים אלו הפכו להיות בולטות יותר:
גישה ריאקטיבית: מערכות ניטור מגיבות לבעיות לאחר שהן מתרחשות, מה שמוביל לזמני תגובה ארוכים ולא אפקטיביים.
מספר רב של התראות: מספר ההתראות הרב מכלי ניטור שונים מעמיס על צוותי ה-IT. הם צריכים לחפש את התקלה בכמה מערכות ולעבור על מאות התראות כדי לאתר את הבעיה.
עליית ה-AIOps
AIOps הוא מודל מתחום הבינה המלאכותית אשר מטרתו לסייע בתחום ה-IT Operation, והוא מאפשר להתמודד עם יכולת ניתוח של נתונים ועם מידע רב וכן להציג תבונות מתוך המידע. השימוש בבינה מלאכותית ולמידת מכונה מסייע לשפר את ניהול ה-IT באמצעות מעקב פרואקטיבי, ניתוח תחזיתי ואוטומציה. פלטפורמות AIOps מנתחות כמויות רבות של נתונים בזמן אמת וכך מזהות דפוסים, חוזות בעיות פוטנציאליות ומבצעות משימות שגרתיות באופן אוטומטי, מה שמשפר באופן משמעותי את היעילות והאמינות התפעולית. ההבדל העיקרי ניכר בשלושה תחומים:
פתרון בעיות פרואקטיבי: AIOps יכול לחזות ולפתור בעיות לפני שהן משפיעות על הארגון, מה שמסייע בהורדת זמני ההשבתה.
ניתוח אוטומטי של ה-Root Cause: על ידי ניתוח נתונים ממקורות מרובים, מנוע ה-AIOps יכול לזהות את גורם הבעיה ולסייע לפתור את התקלה במהירות.
תבונות: AIOps מפחית רעשים מיותרים על ידי סינון נתונים ותעדופם על פי התראות המשפיעות על הארגון, מה שמאפשר לצוותי ה-IT להתמקד בנושאים הקריטיים.
הצורך ב-Observability
בעוד שניטור מתריע מתי משהו לא תקין, פתרונות Observability עוזרות לצוות ה-IT להבין מדוע התקלה נגמרה. Observability מספק תובנות על מצב המערכת על ידי איסוף וניתוח נתונים מלוגים ומדדים, ומבט כולל זה חיוני לניהול סביבות IT מודרניות ומורכבות.
מבט כולל על מערכות: כלי Observability אוספים ומנתחים נתונים מכל שכבות המערכת, כולל התשתית והשכבה האפליקטיבית, ומספקים תמונה הוליסטית רחבה של המערכות ושל מצב בריאות המערכת.
תובנות קונטקסטואליות: כלי Observability מציעים מידע עשיר בקונטקסט, מה שעוזר לצוותי ה-IT להבין את האינטראקציות והקשרים בתוך המערכת, וכך לפתור בעיות במהירות גבוהה יותר.
שיפור מתמשך: עם Observability ארגונים יכולים לשפר את המערכות שלהם באופן מתמשך על ידי זיהוי אי-יעילויות, אופטימיזציה של ביצועים ומניעת בעיות שיכולות להיגרם בעתיד.
מלבד האמינות והביצועים המשופרים וחוויית משתמש חלקה יותר, ארגונים עובדים מניטור ל-Observability כדי לעלות את היעילות תפעולית – הן על ידי ביצוע אוטומציה של משימות שגרתיות ואופטימיזציה של משאבי ה-IT,מה שמוביל גם לחיסכון בעלויות, והן על ידי קבלת החלטות מבוססת נתונים שמאפשרת לארגונים לחדש ולהתאים את עצמם לצרכים העסקיים המשתנים.
הוספת Generative AI תקפיץ את היכולות
מעבר למערכת AIOps ול-Observability ישפר את יכולות הארגון, אך תוספת של AI גנרטיבי והוספת Prompt Engineering יקפיץ אותן משמעותית. הפרומפט הזה יאפשר לכם לשאול בשפה חופשית ולקבל מידע על הלוגים והתקלות, ולקבל את ה-Root Cause בקלות ובמהירות. בנוסף, היכולת של עיבוד שפה טבעית ושילוב יכולות NLP יכול לסייע לכם בהבנת התקלה במילים פשוטות, וכן לתרגם נתונים ולוגים שלא הבנתם לשפה פשוטה.
כדי לעבור בהצלחה מניטור מסורתי ולפתרון Observability מונע AIOps ו-AI גנרטיבי, ארגונים צריכים לשקול את הצעדים הבאים:
שילוב מקורות נתונים: איסוף ושילוב נתונים מלוגים, מדדים ועקבות ליצירת מאגר נתונים מאוחד.
אימוץ פלטפורמות AIOps: יישום כלי AIOps שיכולים לנתח נתונים משולבים בזמן אמת, לספק אנליטיקה תחזיתית וניתוח אוטומטי של גורם הבעיה.
ניצול AI גנרטיבי: שילוב AI גנרטיבי בכלי Observability יוכל לשפר את האנליטיקה התחזיתית, זיהוי האנומליות ויצירת התובנות האוטומטית.
המעבר מניטור מסורתי ל-Observability המונע על ידי AIOps ומשופר על ידי AI גנרטיבי, הוא לא רק התקדמות טכנולוגית אלא הכרח אסטרטגי. באמצעות אימוץ AIOps, ארגונים יכולים להשיג אמינות גבוהה יותר, יעילות תפעולית וגמישות בתפעול ה-IT שלהם. גישה פרואקטיבית ומקיפה זו חיונית לניהול המורכבות של סביבות ה-IT המודרניות ולהבטחת המשכיות וצמיחה עסקית. בעולם שבו הטרנספורמציה הדיגיטלית מואצת, הצורך בניהול מתקדם של תפעול ה-IT מעולם לא היה גדול יותר.
הכותב הוא סמנכ”ל טכנולוגיות למדינות מזרח אירופה ומדינות הים התיכון ב-Kyndryl