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BMC

O AIOps usa Big Data, aprendizado de máquina e análise avançada para ajudar as equipes de operações de TI a prever, encontrar e corrigir problemas mais rapidamente.

Enfrentar a complexidade com o software de AIOps

As ferramentas de AIOps aplicam o aprendizado de máquina e a análise avançada para identificar padrões nos dados de monitoramento, capacidade, central de serviços e automação em ambientes híbridos no local e multinuvem. A adoção de AIOps capacita as equipes de operações de TI e observação a:

  • Reduzir o ruído do evento e priorizar problemas críticos para os negócios
  • Dar suporte à aceleração das versões de aplicativos e processos de DevOps
  • Identificar problemas de forma proativa e analisar rapidamente a causa raiz para reduzir o MTTR
  • Modelar e prever os requisitos de capacidade da carga de trabalho para otimizar o uso e o custo dos recursos

Principais requisitos do software de AIOps

A implementação de uma estratégia de AIOps vai além de obter melhores análises para os dados existentes. Criar a base para um sistema de aprendizado de máquina que produzirá insights contínuos requer:

A BMC é uma líder confiável em AIOps

A plataforma TrueSight AIOps implanta o aprendizado de máquina e a análise avançada como parte de uma solução holística de monitoramento, gerenciamento de eventos, capacidade e automação para fornecer casos de uso de AIOps que ajudam as operações de TI a serem executadas na velocidade que os negócios digitais exigem.

  • Reduza o ruído do evento em 90%
  • Alerta preventivo para reduzir incidentes em 40%
  • Reduza o tempo para identificar a causa raiz em 60%
  • Automatize a correção de eventos para reduzir o MTTR em 75%
Acesso a dados abertos

Acesso a dados abertos

As equipes de observação devem conseguir consumir grandes volumes de dados e eventos em várias tecnologias e sistemas de registro como base para uma estratégia de AIOps bem-sucedida. Os principais requisitos incluem:

  • Monitoramento de aplicativos distribuídos em ambientes no local, na nuvem e em contêiner
  • Obter uma visão unificada dos dados em diferentes camadas da pilha de aplicativos
  • Monitoramento agnóstico dos dados, incluindo a obtenção de dados de outras ferramentas de monitoramento

Aprendizado de máquina

A análise avançada de TI tem a ver com a correspondência de padrões. O aprendizado de máquina aplica a potência computacional e a velocidade das máquinas à descoberta e à correlação de padrões nos dados de TI. Ele faz isso em maior quantidade e velocidade do que os agentes humanos e altera dinamicamente os algoritmos usados pela análise com base nas alterações dos dados.

  • Aprendizado de comportamento de condições normais
  • As linhas de base dinâmicas vão além dos limites estáticos
  • Detecção de anomalias com base em padrões aprendidos
Automação de AIOps e ITSM

Automação de AIOps e ITSM

O valor tangível de AIOps vem do uso de insights avançados fornecidos pelo aprendizado de máquina e pela análise avançada para potencializar a automação e quebrar os silos entre ITOM e ITSM para gerar o máximo valor comercial. Os casos de uso valiosos da automação de AIOps incluem:

É muito fácil começar a usar o AIOps