AIOps Nedir? Yapay Zeka ile BT Operasyonlarının Dönüşümü

Giderek daha fazla işletme, hızla değişen teknoloji ortamına ayak uydurmak için AIOps’u benimsemektedir. Gartner’ın belirttiğine göre, 2019 yılına kadar dünya genelindeki işletmelerin %25’i, BT operasyonel işlevlerini desteklemek amacıyla AIOps platformlarını kullanmaya başlamıştır. AIOps’a duyulan ihtiyacın önümüzdeki yıllarda da artarak devam etmesi beklenmektedir.

Peki, AIOps tam olarak nedir?

AIOps Nedir?

Artificial Intelligence for IT Operations’ın kısaltması olan AIOps, çeşitli BT işlem süreçlerini geliştirmek ve otomatikleştirmek için yapay zeka (AI) ve makine öğrenimi (ML) teknolojilerinin kullanımını ifade eder. BT ortamlarını daha etkili bir şekilde izlemek, analiz etmek ve yönetmek için büyük veri, analiz ve otomasyondan yararlanır. Farklı kaynaklardan gelen büyük miktarda veriyi gerçek zamanlı olarak işleyerek AIOps, BT ekiplerinin anormallikleri tespit etmesini, olası sorunları tahmin etmesini ve yanıtları otomatikleştirmesini sağlar. Böylece sistem performansını iyileştirir ve kesinti süresini azaltır.

AIOps Amacı

Teknik anlamda, AIOps mevcut geleneksel BT ortamlarını daha hızlı yükleme sürelerini ve gelişmiş ölçeklenebilirliği destekleyen bir ortama dönüştürmeyi amaçlamaktadır. Bu, esnek kapasite gerektiren iş yükleri için talep üzerine ölçeklenebilme yeteneğiyle, BT süreçlerini gerçek zamanlı ve talep üzerine yürütmek için kendi kendine yeten ortamlar yaratarak gerçekleştirilecektir.

AIOps Nasıl Çalışır?

AIOps’un her biri diğerleriyle bağlantılı olan üç ana aşaması vardır. Bu birbirine bağlılık, BT ekiplerinin durumsal farkındalıklarını artırmalarına ve olaylara otomatik olarak yanıt vermelerine yardımcı olur.

Peki AIOps nasıl çalışır?

Veri Toplama ve İşleme

AIOps, ağ cihazları, sunucular, uygulamalar ve bulut hizmetleri dahil olmak üzere çeşitli kaynaklardan gelen verilerin toplanması ve işlenmesi ile başlar. Bu veriler daha sonra normalleştirilir, zenginleştirilir ve bir veri gölünde veya benzer bir depoda saklanır. Platform, verileri gerçek zamanlı olarak analiz etmek, kalıpları, korelasyonları ve anormallikleri belirlemek için gelişmiş algoritmalar kullanır.

Anomali Algılama ve Kök Neden Analizi

AIOps’un temel işlevlerinden biri, olası bir sorunu gösterebilecek olağandışı kalıpları veya davranışları belirlemeyi içeren anomali algılamadır. Bir anomali algılandığında, sistem sorunun altında yatan nedeni belirlemek için kök neden analizi gerçekleştirir. Bu, BT ekiplerinin sorunu hızla ele almasını ve daha önemli bir soruna dönüşmesini önlemesini sağlar.

Öngörücü İçgörüler ve Öneriler

AIOps, öngörücü içgörüler ve öneriler sağlayarak reaktif sorun gidermenin ötesine geçer. Platform, geçmiş verileri analiz ederek ve eğilimleri belirleyerek olası sorunları oluşmadan önce tahmin edebilir ve önleyici eylemler için öneriler sunabilir. Bu proaktif yaklaşım, işletmelerin kesinti sürelerini önlemesine, sistem performansını iyileştirmesine ve operasyonel maliyetleri azaltmasına yardımcı olur.

İşletmeniz İçin AIOps’un Avantajları

AIOps, ekiplerin sorunları hızla belirlemesini ve çözmesini sağlayarak BT yönetimini dönüştürmektedir ve aşağıdaki avantajları sağlamaktadır:

1. Azaltılmış Ortalama Onarım Süresi (MTTR)

AIOps, sistem yavaşlamalarının ve kesintilerinin temel nedenlerini hızla belirleyerek ekibinizin Mean Time to Repair (MTTR) azaltma becerisini artırır. AIOps, çeşitli platformlardaki verileri analiz ederek sorun giderme sürecini basitleştirir, daha hızlı çözüm sağlar ve kesinti süresini en aza indirir.

2. Maliyet Verimliliği

AIOps, operasyonel sorunların tespitini otomatikleştirerek ve önceden tanımlanmış yanıt protokollerini kullanarak operasyonel maliyetleri düşürür. Bu otomasyon, BT personelinin yükünü hafifleterek rutin izleme yerine stratejik girişimlere odaklanmalarını sağlar. Sonuç olarak kaynaklar daha verimli bir şekilde tahsis edilebilir ve genel kurumsal üretkenlik artırılabilir.

3. Gelişmiş Ekip İş Birliği

AIOps, operasyonel verilerin birleşik bir görünümünü sağlayarak DevOps, ITOps ve güvenlik gibi farklı BT ekipleri arasında daha iyi bir iş birliğini teşvik eder. Gelişmiş görünürlük ve iletişim, daha hızlı karar almayı kolaylaştırır ve ekiplerin olaylara daha etkili bir şekilde yanıt vermesini ve sorunsuz bir şekilde birlikte çalışmasını sağlar.

4. Proaktif Operasyon Yönetimi

AIOps, öngörücü analiz yetenekleriyle operasyonel verilerden sürekli olarak öğrenerek en kritik uyarıları vurgular. Bu öngörü, BT ekiplerinin potansiyel sorunları önemli kesintilere dönüşmeden önce ele almasını sağlayarak beklenmedik kesintilerin olasılığını azaltır ve sorunsuz operasyonlar sağlar.

AIOps İçin Bazı Yaygın Kullanımları

AIOps, farkına varmadan işletmenizde benimsenmiş olabilir. Örneğin, CRM veya ERP sistemleri gibi operasyon araçları genellikle yerleşik akıllı yönetimi içerir. Ayrıca, çoğu büyük bulut platformu makine öğrenimi destekli yönetim ve izleme araçlarından da yararlanır. Kısaca, AIOps kurumsal BT operasyonlarını dönüştürmek için uygulanır ve otomasyonu kolaylaştırarak bir şirketin dijital dönüşüm sürecinde de önemli bir rol oynar.

1. Anomali Algılama

BT operasyonlarında yapay zekanın en yaygın ve temel uygulamalarından biridir. Anomali algılama, veri kümeleri içinde olası sorunlara işaret edebilecek olağandışı davranışları veya olayları belirleme sürecidir. Bu yöntem, potansiyel sorunların daha ciddi sonuçlar doğurmadan önce tespit edilip araştırılmasına ve giderilmesine yardımcı olur.

2. Nedensel Analiz

AIOps’un olay korelasyon özelliği, BT operasyon ekiplerinin sorunların temel nedenlerini tespit etmesini ve bunları daha hızlı ve etkili bir şekilde ele almasını sağlar.

3. Tahmin

AIOps çözümleri tahmin ve önleme için kullanılır. Potansiyel sorunları daha ciddi sorunlara dönüşmeden hemen önce belirleyerek sistem ve uygulamalar sorunsuz bir şekilde çalışabilir.

4. Alarm Yönetimi

AIOps platformları, uygun çözümleri belirlemek amacıyla uyarıları yönetmeye ve yanıtlamaya yardımcı olur. Bu süreç, uyarıları tespit etmek, sınıflandırmak, önceliklendirmek ve araştırma için ilgili ekibe yönlendirmek üzere yapay zeka kullanımını içerir. Uyarıların bu şekilde yönetilmesi, ekiplerin potansiyel sorunlara daha hızlı ve etkili yanıt vermesini sağlar.

5. Akıllı Çözüm

AIOps yalnızca sorunları belirlemekle kalmaz, aynı zamanda otomasyon araçları aracılığıyla kapalı devre çözümlemeyi yönlendirerek insan müdahalesi olmadan hızlı çözümler sağlar.

Farklı Endüstrilerde AIOps Örnekleri

1. Eğitim

EdTech platformları her zamankinden daha popüler hale geldikçe, AIOps da ölçekli bireyselleştirilmiş öğrenme için değerli bir varlık olduğunu kanıtlamaktadır. Yapay zeka destekli öğrenme platformları, öğrencilerin öğrenme kalıplarına ve hızlarına otomatik olarak uyum sağlayarak her öğrencinin kişiselleştirilmiş içerik almasını sağlar. Örneğin, öğrenci verilerini analiz ederek geride kalma riski taşıyanları belirleyebilir ve zamanında müdahaleler sunabilir. Ayrıca, yapay zeka EdTech’in idari süreçlerini otomatikleştirerek öğretim sürecinin daha verimli hale gelmesine de katkıda bulunur.

2. Perakende ve E-ticaret

AIOps, müşteri verilerini analiz ederek farklı coğrafyalarda ve dönemlerde envanter ihtiyaçlarını tahmin etmeye yardımcı olarak perakende ve e-ticaret markalarının envanter yönetimini kolaylaştırabilir. Ayrıca, otomatik müşteri destek sistemlerini güçlendirerek müşterilerin ihtiyaç duydukları yardıma her zaman erişmelerini sağlar ve müşteri deneyimini iyileştirir.

3. Finans ve bankacılık hizmetleri

AIOps, bankacılık ve finans hizmetleri şirketleri için, işlem modellerini analiz ederek hileli faaliyetleri tespit etmeye ve önlemeye yardımcı olur, böylece güvenliği güçlendirir. Yapay zeka destekli sohbet robotları ise, banka hesabı açmak gibi rutin müşteri taleplerini karşılayarak ve daha karmaşık sorunlar için insan temsilcilerini serbest bırakarak finans sektöründe önemli bir değer yaratır.

4. Sağlık ve ilaçlar

AIOps, öngörücü analizler yoluyla sağlık sektörü için operasyonel verimliliği artırabilir. Bir uygulama, hastanelerdeki kabul oranlarını veya bir ilaç markasından gelen ilaçlara olan talebi tahmin etmeyi içerir ve kaynak tahsisinde size yardımcı olur. Ayrıca, yapay zeka, gelecekteki tedavilerde etkili olabilecek yeni bileşikleri belirlemek için ilaç geliştirmeyle ilgili veri kümelerini inceleyebilir.

5. Üretim ve tedarik zinciri

AIOps’un üretimdeki klasik bir uygulaması öngörücü bakımı içerir. Algoritmalar, aşınma ve yıpranmanın erken belirtilerini tespit etmek için makine kullanım verilerini inceler, böylece onarımları önceden planlamanıza ve duruş süresini ve onarım maliyetlerini en aza indirmenize olanak tanır. Tedarik zinciri bağlamında AIOps, teslimat rotalarınızı planlamanıza, teslimat süresini kısaltmanıza ve böylece kullanıcı deneyimini artırmanıza yardımcı olmak için talep modellerini ve nakliye rotalarını inceleyebilir.

AIOps Platformu DevOps Platformundan Nasıl Farklıdır?

• AIOps platformları, ekiplerin BT ortamlarındaki sorunları belirlemesine, izlemesine ve çözmesine olanak tanıyan araçların birleşimidir. Öte yandan DevOps, sürekli entegrasyon ve teslimata odaklanan tek bir otomasyon çözümüdür.
• AIOps çözümleri daha geniş bir odak noktasına sahiptir ve ağ izleme, güvenlik izleme, uygulama izleme ve hatta ürün kullanım davranışı gibi BT operasyonlarının birçok yönünü kapsar. DevOps ise altyapı ve kodun otomasyonu üzerinde çalışır.
• AIOps platformları gerçek zamanlı çalışarak, mikro hizmetler ve hibrit BT altyapıları gibi inovasyonu destekleyen teknolojiler tarafından üretilen büyük veri kümelerindeki dinamik kalıpları insan müdahalesi olmadan tespit eder. Ayrıca, çeşitli BT ortamlarından kaynaklanan büyük veri hacimlerini yönetirken insan hatası riskini azaltır ve ilgili ekiplerde strese ve yorgunluğa neden olabilecek yükü hafifletir.
• AIOps platformları, mikro hizmetler ve hibrit BT altyapısı gibi inovasyonu yönlendiren teknolojiler tarafından üretilen büyük verileri gerçek zamanlı olarak işler ve karmaşık kalıpları dinamik olarak belirler. Ayrıca, işlevsel silolar tarafından yönetilen geleneksel süreçlerin başaramadığı bir işlev olan geniş kaynaklardan gelen verileri yönetebilir. AIOps, geleneksel BT operasyonlarını otomatikleştirebilen ve algoritmik analiz için ML algoritmalarına sahip çok katmanlı bir platformdur. DevOps platformları çevik geliştirme metodolojileri ve self servis işlevlerini otomatikleştirmek için kullanılır.
• DevOps aracılığıyla platformlar derlemeyi, dağıtımı ve entegrasyon sürecini otomatikleştirir. Ancak DevOps, sistem operasyonlarında, güvenlikte ve uyumlulukta başarısız olur.
• CI/CD hatları, DevOps aracılığıyla akıcı bir derleme süreci sağlarken, AIOps ölçeklenebilirlik için bir otomasyon ve yönetim çerçevesi sağlar.
• Kurumsal uygulamaların hızlı evrimi, AIOps’un benimsenmesini hızlandırmakta ve işletmelerin görevleri otomatikleştirerek uygulamaları geliştirme ve dağıtma yöntemlerini aşamalı olarak değiştirmektedir. Veri entegrasyonunun birden fazla bulut platformunda zorlayıcı olması nedeniyle, AIOps bu süreçte kritik bir rol üstlenecektir.

AIOps ve MLOps Arasındaki Farklar

Yapay zeka (AI) ve makine öğrenimi (ML), giderek daha fazla sayıda farklı büyüklükteki işletmenin dijital dönüşüm geçirmesiyle hızla yaygınlaşmaktadır. AIOps ve MLOps (Makine Öğrenimi DevOps), sırasıyla BT operasyonları ve DevOps için AI ve ML’nin uygulanmasını ifade eden pazardaki iki yaygın terimdir. Bu terimler farklı uygulamalar ve hedefler için kullanılan iki farklı alan olmasına ve örtüşmemesine rağmen insanlar bunları birbiriyle karıştırma eğilimindedir. Aralarında bazı benzerlikler olsa da, bu aynı oldukları anlamına gelmez.

AIOps ve MLOps genellikle birlikte kullanılır, ancak birbirinin yerine kullanılamazlar. Çekirdekleri olarak, uygulanma biçimleri ve hizmet ettikleri amaçlar bakımından farklılık gösterirler.

AIOps, yapay zeka, makine öğrenimi ve büyük verileri kullanarak birden fazla kaynaktan gelen verileri bir araya getirme, veri analizini basitleştirme ve BT iş operasyonlarını otomatikleştirme sürecidir.

Öte yandan MLOps, DevOps için makine öğrenimi modelleri ve algoritmalarından yararlanma sürecini ifade eder. Tahmini analizler ve gerçek zamanlı içgörüler sağlamak için makine öğrenimi sistemi geliştirme sürecini standartlaştırmayı sağlar. Makine öğrenimi DevOps, bir organizasyon içindeki farklı ekipler arasındaki iş birliğini kolaylaştırmaya yardımcı olur.

AIOps’un Geleceği

AIOps, işletmelerin BT sistemlerini yönetme biçimini değiştirmektedir. Yapay zeka ve otomasyonu kullanarak AIOps, işletmelerin sorunları tahmin edip durdurmasına, daha iyi çalışmasına ve BT’leri için yeni fikirler üretmesine yardımcı olmaktadır.

Gelecekte ise AIOps’un aşağıdaki şekillerde şekillenmesi beklenmektedir:

AIOps İçin Trendler ve Tahminler

AI ve makine öğrenimi teknolojilerindeki sürekli gelişmelerle AIOps’un geleceği umut verici görünmektedir. AIOps platformları daha karmaşık hale geldikçe, daha da fazla otomasyon, öngörücü yetenekler ve diğer BT yönetim araçlarıyla entegrasyon sunacaktır. İşletmeler, AIOps’un BT operasyonlarında giderek daha merkezi bir rol oynamasını, verimliliği ve inovasyonu yönlendirmesini bekleyebilirler.

Çoklu Bulut ve Hibrit Ortamlarda AIOps

İşletmeler çoklu bulut ve hibrit ortamları benimsedikçe, BT operasyonlarının karmaşıklığı artar. AIOps, farklı bulut sağlayıcıları ve şirket içi altyapı genelinde izleme, otomasyon ve optimizasyon için birleşik bir platform sağlayarak bu ortamları yönetmede önemli olacaktır.

Otonom BT Operasyonlarında AIOps’un Rolü

AIOps’un nihai hedefi, sistemlerin minimum insan müdahalesiyle kendilerini yönetebildiği otonom BT operasyonlarını etkinleştirmektir. Tamamen otonom BT operasyonlarına henüz birkaç yıl olmasına rağmen AIOps rutin görevleri otomatikleştirerek, sorunları tahmin ederek ve eyleme dönüştürülebilir içgörüler sağlayarak bu yolda öncü rol oynamaktadır.

En Çok Sorulan Sorular

1. AIOps’tan en çok hangi endüstriler faydalanır?

AIOps, finans, sağlık, perakende ve telekomünikasyon gibi karmaşık BT ortamlarına sahip olan çeşitli endüstrilerde faydalıdır. Bu endüstriler, operasyonları için büyük ölçüde BT sistemlerine güvenir ve AIOps’un gelişmiş izleme, otomasyon ve öngörücü yeteneklerinden faydalanabilir.

2. AIOps, geleneksel BT operasyonlarından nasıl farklıdır? 

Manuel süreçlere ve reaktif yaklaşımlara dayanan geleneksel BT operasyonlarının aksine AIOps BT operasyonlarını otomatikleştirmek ve optimize etmek için yapay zeka ve makine öğrenimini kullanır. AIOps, gerçek zamanlı içgörüler, öngörücü analizler ve otomatik yanıtlar sağlayarak BT operasyonlarını daha verimli ve proaktif hale getirir.

3. AIOps’u uygulamada karşılaşılan temel zorluklar nelerdir?

AIOps’u uygulamada karşılaşılan temel zorluklar arasında veri kalitesini ve entegrasyonunu sağlamak, BT ekiplerindeki değişime karşı direnci aşmak ve eğitim ve beceri geliştirme yoluyla beceri boşluklarını gidermek yer alır. Kuruluşlar ayrıca AIOps’u desteklemek için doğru araçlara ve teknolojilere yatırım yapmalıdır.

4. Küçük işletmeler AIOps’tan faydalanabilir mi?

Evet, küçük işletmeler BT operasyonlarının verimliliğini ve güvenilirliğini artırarak AIOps’tan faydalanabilir. İlk yatırım önemli olsa da, azaltılmış kesinti süresi, gelişmiş performans ve maliyet tasarruflarının uzun vadeli faydaları AIOps’u her ölçekteki işletme için değerli bir yatırım haline getirir.

5. AIOps’un geleceği nasıldır?

AI, makine öğrenimi ve otomasyon teknolojilerindeki devam eden gelişmelerle AIOps’un geleceği parlaktır. AIOps platformları daha karmaşık hale geldikçe, BT operasyonlarında inovasyonu yönlendirmeye devam edecek ve daha özerk, verimli ve dayanıklı BT ortamlarına yol açacaktır.