Sulle piattaforme AIOps (Artificial Intelligence for IT Operations) oggi ci sono grandi aspettative. La ragione deriva dall’esigenza di gestire ambienti sempre più eterogenei e complessi, che possono comprendere infrastrutture on-premise, containerizzati, hybrid e multi cloud da cui dipendono applicazioni e servizi. Il ricorso all’intelligenza artificiale punta a semplificare la raccolta dei dati in tempo reale e in modo trasversale, offrendo una vista unica sul funzionamento delle Operations e rendendo automatiche funzioni come quelle di service management e remediation. Per questo, uno degli ambiti di maggiore sviluppo dell’AIOps riguarda monitoraggio e performance management. Poter contare sulle analisi massive del machine learning, infatti, consente di estrarre informazioni, di correlarle e di rispondere tempestivamente a un problema perfino prima che si presenti grazie al predictive analytics tipico dei sistemi di apprendimento automatico. Sul mercato stanno aumentando gli strumenti di monitoring AIOps, ma per comprenderne i benefici è opportuno affidarsi a un partner che accompagni l’azienda a compiere scelte consapevoli.
AIOps per il monitoring, il ruolo del system integrator
I system integrator che hanno maturato competenze approfondite inerenti i modelli di monitoring possono meglio indirizzare le organizzazioni verso la soluzione adatta al loro reale fabbisogno. L’AIOps, ad esempio, è un approccio indicato soprattutto per quelle aziende che hanno applicazioni cloud native rispetto alle quali un monitoraggio orientato all’Operation Analytics risulta pertinente, oltre che proficuo. In tal senso la collaborazione con il system integrator non si può limitare alla software selection, ma deve comprendere il supporto e la consulenza nella decisione, un assessment mirato che verifichi eventuali piani di migrazione o evoluzione, l’analisi di processo e così via. L’utilità dell’AIOps per l’IT Operations, in sostanza, va verificata procedendo per gradi, magari cominciando a testarla in fase di sviluppo, per poi proseguire nella produzione vera e propria. È da una valutazione accurata, infatti, che si possono identificare alcuni dei vantaggi che l’AIOps porta nelle attività di monitoring.
Cost saving e tempestività nel risolvere i problemi
Il primo vantaggio di un performance monitoring che utilizza tool AIOps risiede nel cost saving. L’accorciamento dei tempi della root cause analysis, in virtù di una capacità di rilevazione più estesa e celere, permette di indirizzare lo staff IT nella direzione giusta, evitandogli indagini affannose alla ricerca delle cause che generano un malfunzionamento o un deterioramento delle prestazioni. La complessità degli ambienti e l’interdipendenza di applicazioni, infrastruttura e reti rende infatti difficile non tanto la risoluzione di un problema, quanto la tempestività nel porvi rimedio. Cosa che, invece, l’AIOps riesce a gestire talvolta perfino in anticipo sull’insorgenza dell’anomalia. L’impatto che questo fatto assume ad esempio per la customer satisfation è determinante. Il grado di soddisfazione è spesso collegato alla user experience derivante da siti e app, quindi anche la brand reputation. L’impossibilità anche temporanea di accesso a un’applicazione o il rallentamento nel caricamento di una pagina Web possono generare una disaffezione e finanche l’abbandono del cliente.
Come l’AIOps mette insieme performance e business
Alla luce di quanto detto sopra, l’AIOps rappresenta una risorsa anche perché fa in modo che le Operations siano maggiormente connesse agli obiettivi di business. In sostanza, performance applicative e risultati economici non viaggiano su binari paralleli, ma convergono in termini di monitoraggio, reporting e standard di servizio raggiunti. Ne deriva un miglioramento delle revenue dell’azienda con livelli di uptime assicurati pari al 99% che possono essere previsti nella stipula degli SLA (Service Level Agreement). Passare da una dimensione reattiva a quella proattiva favorita dall’AIOps, in definitiva, abbatte drasticamente i disservizi prolungati ed evita che siano i clienti stessi a segnalarli, con un conseguente danno di immagine. Se a questo si aggiunge che oggi i moderni strumenti di monitoraggio in SaaS (Software as a Service) richiedono un impegno molto contenuto da parte del personale IT, se ne ricava che non esistono obiezione ad adottare l’AIOps laddove si intenda avere un’unica piattaforma evoluta per il monitoring.
