كيف يعمل الفرز التعاوني القائم على المحادثة على تحسين دقة أحداث تكنولوجيا المعلومات
يمكن أن يؤدي انقطاع تكنولوجيا المعلومات إلى استهلاك قدر كبير من الوقت والجهد المخصص لإدارة الحوادث، خاصةً عندما يجب التعامل مع غالبية هذه الحوادث يدويًا. وفقًا لمسح تكلفة وقت التوقف عن العمل لعام 2021 الذي أجراه معهد تكنولوجيا المعلومات والاتصالات، يمكن أن يكلف الانقطاع النموذجي المؤسسة أكثر من 300000 دولار في الساعة، مع بعض حالات الانقطاع التي تتراوح تكلفتها بين مليون دولار و5 ملايين دولار في الساعة.
يتزايد اعتماد AIOps لمواجهة هذا التحدي من خلال أتمتة إدارة أحداث تكنولوجيا المعلومات باستخدام نهج الحلقة المغلقة لتحليل وتحديد السبب المحتمل والتوصية بالإصلاحات ومعالجة الحوادث بشكل مستقل. ولكن ماذا عن الحالات التي لا يمكن فيها حل الحوادث بشكل كامل بشكل مستقل – حيث يجب تحديد المشكلات وتسليمها إلى أصحاب المصلحة المعنيين عبر التخصصات الذين يحتاجون إلى التعاون لإصلاح المشكلة؟ طوال الوقت، تدق ساعة التوقف.
دعنا ندرس كيف، في مثل هذه الحالات، يمكن زيادة AIOps ذات الحلقة المغلقة بشيء يسمى الفرز التعاوني القائم على المحادثة – وهي عملية مدعومة رقميًا لربط خبراء المؤسسة المناسبين وتقديمهم بسرعة إلى الطاولة لحل المشكلات. سنرى كيف يمكن لهذه القيمة المضافة القوية إلى AIOps أن تعزز قدرة المؤسسة على تقليل الانقطاعات وزيادة وقت التشغيل بشكل كبير.
التحدي المتمثل في ربط أصحاب المصلحة المناسبين لإدارة الحدث
يمكن أن يؤثر انقطاع تقنية المعلومات بشكل كبير على إنتاجية وربحية المؤسسة – بما في ذلك الضرر الشديد الذي يلحق بالسمعة وفقدان ثقة المستهلك الذي ينتج عن الانقطاعات الطويلة. تظهر الأبحاث الصناعية أن أكثر من ثلث الشركات تحتاج إلى ما يصل إلى 12 ساعة لإصلاح عطل في البنية التحتية، و17٪ تحتاج من يومين إلى سبعة أيام للقيام بذلك.
لوضع حد لأرقام وقت التعطل هذه، تتجه الشركات بشكل متزايد إلى AIOps – سوق مزدهر بقيمة 13 مليار دولار على المسار الصحيح لتصل إلى 40 مليار دولار بحلول عام 2026. يتيح لك AIOps الاستفادة من الأتمتة في فصل الإشارة عن الضوضاء فيما قد يكون آلاف الأحداث في الثانية في نظام تكنولوجيا المعلومات النموذجي للمؤسسة.
باستخدام AIOps ، تتحكم خوارزميات التعلم الآلي في أنظمة الحلقة المغلقة لعزل أهم المشكلات تلقائيًا، والتي لها أكبر تأثير على الأعمال، ومن ثم ترتيبها حسب الأولوية للحصول على حل مستقل. في الحالات التي يكون فيها هذا الحل التلقائي ممكنًا، يمكن أن يستفيد حل AIOps من المعرفة المبنية مسبقًا والتي يتم إبلاغها من خلال سياق الأعمال والفحوصات الصحية في الوقت الفعلي للشفاء الذاتي للحوادث وتسهيل الإجراءات التصحيحية.
ولكن عندما يكون التدخل اليدوي مطلوبًا، تحتاج AIOps إلى مساعدة – بشكل مثالي من الأنظمة المصاحبة التي يمكنها أن تنظم بكفاءة كيف وأين ومن يقوم بإحضار العنصر البشري إلى الصورة من أجل حل الحدث. في مثل هذه الحالات، يمكن تنفيذ نظام فرز تعاوني قائم على المحادثة للحصول على الخبراء المناسبين في القضية بأسرع ما يمكن.
قوة التعلم الآلي للفرز التعاوني
الفرز التعاوني هو عملية جمع أصحاب المصلحة المناسبين معًا بسرعة للاجتماع حول الحوادث والاختناقات. يعد ربط إمكانات AIOps ذات الحلقة المغلقة جنبًا إلى جنب مع نظام الفرز التعاوني هو المفتاح لدمج أساليب الدقة التلقائية والدقة اليدوية في مجموعة واحدة من الإمكانات السلسة لنهج فعال وموحد لوقت التوقف عن العمل.
في تكامل جيد التصميم، يمكن لأنظمة AIOps للاستجابة لحوادث تكنولوجيا المعلومات الاستفادة من التعلم الآلي لتحديد الخبراء المناسبين لتعيين الحوادث في الحالات التي لا يمكن فيها فرز المشكلات تلقائيًا بالكامل. في هذا السيناريو، يتم حساب الحوادث وتعيينها إلى محلل خبير؛ وسياق الحادث وتاريخه يسهل الوصول إليه لتسهيل عملية الفرز اليدوي وحلها.
يظل خبراء ومحللي الفرز على اتصال لضمان الشفافية في عملية حل الحوادث – مع توفير تفاصيل الفرز في الوقت الفعلي، مع السياق، الذي يوضح الإصلاحات التلقائية المطبقة والمناطق المتبقية التي يلزم فيها الدعم اليدوي. طوال العملية، يتم إرسال التحديثات الآلية إلى أصحاب المصلحة في الخطوط الأمامية، مع إبقاء مستخدمي الأعمال هؤلاء على اطلاع بالأنشطة وحالة الإصلاح.
يمكن أن تكون فوائد زيادة AIOps مع إمكانات الفرز التعاونية هذه كبيرة – خاصة في ضوء الأبحاث السابقة التي أظهرت أن حوالي 60 بالمائة من الشركات تحتاج حاليًا إلى 15 دقيقة أو أكثر فقط لتحديد أعضاء الفريق المناسبين للعمل على مشكلة ما. يمكن أن يتسبب التأخير الناتج في خسارة 25000 دولار لمجرد المطالبة بتذكرة واحدة والاعتراف بها. مع AIOps ، أصبح لدى المؤسسات الآن خيارات قوية لتجنب مثل هذه الخسارة في الإيرادات.
خاتمة
مع ارتفاع تكاليف وقت التوقف عن العمل، يحتاج مديرو النظام الذين يتعاملون مع الأحداث والقضايا على نطاق واسع إلى قدرة سلسة لنشر كل من الأتمتة والخبرة البشرية – بشكل استراتيجي وحيث يمكنهم تحقيق أفضل النتائج. تأتي السرعة الحقيقية لمعالجة جميع المشكلات بشكل استباقي من القوة المشتركة لأنظمة AIOps ذات الحلقة المغلقة وعمليات الفرز التعاونية – تسريع المحادثات الصحيحة بين الخبراء المناسبين لزيادة وقت التشغيل والقيمة للمؤسسة.
المصدر: networkcomputing
شاهد المزيد:
