Giderek daha fazla i\u015fletme, h\u0131zla de\u011fi\u015fen teknoloji ortam\u0131na ayak uydurmak i\u00e7in AIOps’u benimsemektedir. Gartner’\u0131n belirtti\u011fine g\u00f6re, 2019 y\u0131l\u0131na kadar d\u00fcnya genelindeki i\u015fletmelerin %25’i, BT operasyonel i\u015flevlerini desteklemek amac\u0131yla AIOps platformlar\u0131n\u0131 kullanmaya ba\u015flam\u0131\u015ft\u0131r. AIOps’a duyulan ihtiyac\u0131n \u00f6n\u00fcm\u00fczdeki y\u0131llarda da artarak devam etmesi beklenmektedir.<\/p>\n
Peki, AIOps tam olarak nedir?<\/p>\n
Artificial Intelligence for IT Operations\u2019\u0131n k\u0131saltmas\u0131 olan AIOps, \u00e7e\u015fitli BT i\u015flem s\u00fcre\u00e7lerini geli\u015ftirmek ve otomatikle\u015ftirmek i\u00e7in yapay zeka (AI) ve makine \u00f6\u011frenimi (ML) teknolojilerinin kullan\u0131m\u0131n\u0131 ifade eder. BT ortamlar\u0131n\u0131 daha etkili bir \u015fekilde izlemek, analiz etmek ve y\u00f6netmek i\u00e7in b\u00fcy\u00fck veri, analiz ve otomasyondan yararlan\u0131r. Farkl\u0131 kaynaklardan gelen b\u00fcy\u00fck miktarda veriyi ger\u00e7ek zamanl\u0131 olarak i\u015fleyerek AIOps, BT ekiplerinin anormallikleri tespit etmesini, olas\u0131 sorunlar\u0131 tahmin etmesini ve yan\u0131tlar\u0131 otomatikle\u015ftirmesini sa\u011flar. B\u00f6ylece sistem performans\u0131n\u0131 iyile\u015ftirir ve kesinti s\u00fcresini azalt\u0131r.<\/p>\n
Teknik anlamda, AIOps mevcut geleneksel BT ortamlar\u0131n\u0131 daha h\u0131zl\u0131 y\u00fckleme s\u00fcrelerini ve geli\u015fmi\u015f \u00f6l\u00e7eklenebilirli\u011fi destekleyen bir ortama d\u00f6n\u00fc\u015ft\u00fcrmeyi ama\u00e7lamaktad\u0131r. Bu, esnek kapasite gerektiren i\u015f y\u00fckleri i\u00e7in talep \u00fczerine \u00f6l\u00e7eklenebilme yetene\u011fiyle, BT s\u00fcre\u00e7lerini ger\u00e7ek zamanl\u0131 ve talep \u00fczerine y\u00fcr\u00fctmek i\u00e7in kendi kendine yeten ortamlar yaratarak ger\u00e7ekle\u015ftirilecektir.<\/p>\n
AIOps’un her biri di\u011ferleriyle ba\u011flant\u0131l\u0131 olan \u00fc\u00e7 ana a\u015famas\u0131 vard\u0131r. Bu birbirine ba\u011fl\u0131l\u0131k, BT ekiplerinin durumsal fark\u0131ndal\u0131klar\u0131n\u0131 art\u0131rmalar\u0131na ve olaylara otomatik olarak yan\u0131t vermelerine yard\u0131mc\u0131 olur.<\/p>\n
Peki AIOps nas\u0131l \u00e7al\u0131\u015f\u0131r?<\/p>\n
AIOps, a\u011f cihazlar\u0131, sunucular, uygulamalar ve bulut hizmetleri dahil olmak \u00fczere \u00e7e\u015fitli kaynaklardan gelen verilerin toplanmas\u0131 ve i\u015flenmesi ile ba\u015flar. Bu veriler daha sonra normalle\u015ftirilir, zenginle\u015ftirilir ve bir veri g\u00f6l\u00fcnde veya benzer bir depoda saklan\u0131r. Platform, verileri ger\u00e7ek zamanl\u0131 olarak analiz etmek, kal\u0131plar\u0131, korelasyonlar\u0131 ve anormallikleri belirlemek i\u00e7in geli\u015fmi\u015f algoritmalar kullan\u0131r.<\/p>\n
AIOps’un temel i\u015flevlerinden biri, olas\u0131 bir sorunu g\u00f6sterebilecek ola\u011fand\u0131\u015f\u0131 kal\u0131plar\u0131 veya davran\u0131\u015flar\u0131 belirlemeyi i\u00e7eren anomali alg\u0131lamad\u0131r. Bir anomali alg\u0131land\u0131\u011f\u0131nda, sistem sorunun alt\u0131nda yatan nedeni belirlemek i\u00e7in k\u00f6k neden analizi ger\u00e7ekle\u015ftirir. Bu, BT ekiplerinin sorunu h\u0131zla ele almas\u0131n\u0131 ve daha \u00f6nemli bir soruna d\u00f6n\u00fc\u015fmesini \u00f6nlemesini sa\u011flar.<\/p>\n
AIOps, \u00f6ng\u00f6r\u00fcc\u00fc i\u00e7g\u00f6r\u00fcler ve \u00f6neriler sa\u011flayarak reaktif sorun gidermenin \u00f6tesine ge\u00e7er. Platform, ge\u00e7mi\u015f verileri analiz ederek ve e\u011filimleri belirleyerek olas\u0131 sorunlar\u0131 olu\u015fmadan \u00f6nce tahmin edebilir ve \u00f6nleyici eylemler i\u00e7in \u00f6neriler sunabilir. Bu proaktif yakla\u015f\u0131m, i\u015fletmelerin kesinti s\u00fcrelerini \u00f6nlemesine, sistem performans\u0131n\u0131 iyile\u015ftirmesine ve operasyonel maliyetleri azaltmas\u0131na yard\u0131mc\u0131 olur.<\/p>\n
AIOps, ekiplerin sorunlar\u0131 h\u0131zla belirlemesini ve \u00e7\u00f6zmesini sa\u011flayarak BT y\u00f6netimini d\u00f6n\u00fc\u015ft\u00fcrmektedir ve a\u015fa\u011f\u0131daki avantajlar\u0131 sa\u011flamaktad\u0131r:<\/p>\n
AIOps, sistem yava\u015flamalar\u0131n\u0131n ve kesintilerinin temel nedenlerini h\u0131zla belirleyerek ekibinizin Mean Time to Repair (MTTR) azaltma becerisini art\u0131r\u0131r. AIOps, \u00e7e\u015fitli platformlardaki verileri analiz ederek sorun giderme s\u00fcrecini basitle\u015ftirir, daha h\u0131zl\u0131 \u00e7\u00f6z\u00fcm sa\u011flar ve kesinti s\u00fcresini en aza indirir.<\/p>\n
AIOps, operasyonel sorunlar\u0131n tespitini otomatikle\u015ftirerek ve \u00f6nceden tan\u0131mlanm\u0131\u015f yan\u0131t protokollerini kullanarak operasyonel maliyetleri d\u00fc\u015f\u00fcr\u00fcr. Bu otomasyon, BT personelinin y\u00fck\u00fcn\u00fc hafifleterek rutin izleme yerine stratejik giri\u015fimlere odaklanmalar\u0131n\u0131 sa\u011flar. Sonu\u00e7 olarak kaynaklar daha verimli bir \u015fekilde tahsis edilebilir ve genel kurumsal \u00fcretkenlik art\u0131r\u0131labilir.<\/p>\n
AIOps, operasyonel verilerin birle\u015fik bir g\u00f6r\u00fcn\u00fcm\u00fcn\u00fc sa\u011flayarak DevOps, ITOps ve g\u00fcvenlik gibi farkl\u0131 BT ekipleri aras\u0131nda daha iyi bir i\u015f birli\u011fini te\u015fvik eder. Geli\u015fmi\u015f g\u00f6r\u00fcn\u00fcrl\u00fck ve ileti\u015fim, daha h\u0131zl\u0131 karar almay\u0131 kolayla\u015ft\u0131r\u0131r ve ekiplerin olaylara daha etkili bir \u015fekilde yan\u0131t vermesini ve sorunsuz bir \u015fekilde birlikte \u00e7al\u0131\u015fmas\u0131n\u0131 sa\u011flar.<\/p>\n
AIOps, \u00f6ng\u00f6r\u00fcc\u00fc analiz yetenekleriyle operasyonel verilerden s\u00fcrekli olarak \u00f6\u011frenerek en kritik uyar\u0131lar\u0131 vurgular. Bu \u00f6ng\u00f6r\u00fc, BT ekiplerinin potansiyel sorunlar\u0131 \u00f6nemli kesintilere d\u00f6n\u00fc\u015fmeden \u00f6nce ele almas\u0131n\u0131 sa\u011flayarak beklenmedik kesintilerin olas\u0131l\u0131\u011f\u0131n\u0131 azalt\u0131r ve sorunsuz operasyonlar sa\u011flar.<\/p>\n
AIOps, fark\u0131na varmadan i\u015fletmenizde benimsenmi\u015f olabilir. \u00d6rne\u011fin, CRM veya ERP sistemleri gibi operasyon ara\u00e7lar\u0131 genellikle yerle\u015fik ak\u0131ll\u0131 y\u00f6netimi i\u00e7erir. Ayr\u0131ca, \u00e7o\u011fu b\u00fcy\u00fck bulut platformu makine \u00f6\u011frenimi destekli y\u00f6netim ve izleme ara\u00e7lar\u0131ndan da yararlan\u0131r. K\u0131saca, AIOps kurumsal BT operasyonlar\u0131n\u0131 d\u00f6n\u00fc\u015ft\u00fcrmek i\u00e7in uygulan\u0131r ve otomasyonu kolayla\u015ft\u0131rarak bir \u015firketin dijital d\u00f6n\u00fc\u015f\u00fcm s\u00fcrecinde de \u00f6nemli bir rol oynar.<\/p>\n
BT operasyonlar\u0131nda yapay zekan\u0131n en yayg\u0131n ve temel uygulamalar\u0131ndan biridir. Anomali alg\u0131lama, veri k\u00fcmeleri i\u00e7inde olas\u0131 sorunlara i\u015faret edebilecek ola\u011fand\u0131\u015f\u0131 davran\u0131\u015flar\u0131 veya olaylar\u0131 belirleme s\u00fcrecidir. Bu y\u00f6ntem, potansiyel sorunlar\u0131n daha ciddi sonu\u00e7lar do\u011furmadan \u00f6nce tespit edilip ara\u015ft\u0131r\u0131lmas\u0131na ve giderilmesine yard\u0131mc\u0131 olur.<\/p>\n
AIOps’un olay korelasyon \u00f6zelli\u011fi, BT operasyon ekiplerinin sorunlar\u0131n temel nedenlerini tespit etmesini ve bunlar\u0131 daha h\u0131zl\u0131 ve etkili bir \u015fekilde ele almas\u0131n\u0131 sa\u011flar.<\/p>\n
AIOps \u00e7\u00f6z\u00fcmleri tahmin ve \u00f6nleme i\u00e7in kullan\u0131l\u0131r. Potansiyel sorunlar\u0131 daha ciddi sorunlara d\u00f6n\u00fc\u015fmeden hemen \u00f6nce belirleyerek sistem ve uygulamalar sorunsuz bir \u015fekilde \u00e7al\u0131\u015fabilir.<\/p>\n
AIOps platformlar\u0131, uygun \u00e7\u00f6z\u00fcmleri belirlemek amac\u0131yla uyar\u0131lar\u0131 y\u00f6netmeye ve yan\u0131tlamaya yard\u0131mc\u0131 olur. Bu s\u00fcre\u00e7, uyar\u0131lar\u0131 tespit etmek, s\u0131n\u0131fland\u0131rmak, \u00f6nceliklendirmek ve ara\u015ft\u0131rma i\u00e7in ilgili ekibe y\u00f6nlendirmek \u00fczere yapay zeka kullan\u0131m\u0131n\u0131 i\u00e7erir. Uyar\u0131lar\u0131n bu \u015fekilde y\u00f6netilmesi, ekiplerin potansiyel sorunlara daha h\u0131zl\u0131 ve etkili yan\u0131t vermesini sa\u011flar.<\/p>\n
AIOps yaln\u0131zca sorunlar\u0131 belirlemekle kalmaz, ayn\u0131 zamanda otomasyon ara\u00e7lar\u0131 arac\u0131l\u0131\u011f\u0131yla kapal\u0131 devre \u00e7\u00f6z\u00fcmlemeyi y\u00f6nlendirerek insan m\u00fcdahalesi olmadan h\u0131zl\u0131 \u00e7\u00f6z\u00fcmler sa\u011flar.<\/p>\n
EdTech platformlar\u0131 her zamankinden daha pop\u00fcler hale geldik\u00e7e, AIOps da \u00f6l\u00e7ekli bireyselle\u015ftirilmi\u015f \u00f6\u011frenme i\u00e7in de\u011ferli bir varl\u0131k oldu\u011funu kan\u0131tlamaktad\u0131r. Yapay zeka destekli \u00f6\u011frenme platformlar\u0131, \u00f6\u011frencilerin \u00f6\u011frenme kal\u0131plar\u0131na ve h\u0131zlar\u0131na otomatik olarak uyum sa\u011flayarak her \u00f6\u011frencinin ki\u015fiselle\u015ftirilmi\u015f i\u00e7erik almas\u0131n\u0131 sa\u011flar. \u00d6rne\u011fin, \u00f6\u011frenci verilerini analiz ederek geride kalma riski ta\u015f\u0131yanlar\u0131 belirleyebilir ve zaman\u0131nda m\u00fcdahaleler sunabilir. Ayr\u0131ca, yapay zeka EdTech’in idari s\u00fcre\u00e7lerini otomatikle\u015ftirerek \u00f6\u011fretim s\u00fcrecinin daha verimli hale gelmesine de katk\u0131da bulunur.<\/p>\n
AIOps, m\u00fc\u015fteri verilerini analiz ederek farkl\u0131 co\u011frafyalarda ve d\u00f6nemlerde envanter ihtiya\u00e7lar\u0131n\u0131 tahmin etmeye yard\u0131mc\u0131 olarak perakende ve e-ticaret markalar\u0131n\u0131n envanter y\u00f6netimini kolayla\u015ft\u0131rabilir. Ayr\u0131ca, otomatik m\u00fc\u015fteri destek sistemlerini g\u00fc\u00e7lendirerek m\u00fc\u015fterilerin ihtiya\u00e7 duyduklar\u0131 yard\u0131ma her zaman eri\u015fmelerini sa\u011flar ve m\u00fc\u015fteri deneyimini iyile\u015ftirir.<\/p>\n
AIOps, bankac\u0131l\u0131k ve finans hizmetleri \u015firketleri i\u00e7in, i\u015flem modellerini analiz ederek hileli faaliyetleri tespit etmeye ve \u00f6nlemeye yard\u0131mc\u0131 olur, b\u00f6ylece g\u00fcvenli\u011fi g\u00fc\u00e7lendirir. Yapay zeka destekli sohbet robotlar\u0131 ise, banka hesab\u0131 a\u00e7mak gibi rutin m\u00fc\u015fteri taleplerini kar\u015f\u0131layarak ve daha karma\u015f\u0131k sorunlar i\u00e7in insan temsilcilerini serbest b\u0131rakarak finans sekt\u00f6r\u00fcnde \u00f6nemli bir de\u011fer yarat\u0131r.<\/p>\n
AIOps, \u00f6ng\u00f6r\u00fcc\u00fc analizler yoluyla sa\u011fl\u0131k sekt\u00f6r\u00fc i\u00e7in operasyonel verimlili\u011fi art\u0131rabilir. Bir uygulama, hastanelerdeki kabul oranlar\u0131n\u0131 veya bir ila\u00e7 markas\u0131ndan gelen ila\u00e7lara olan talebi tahmin etmeyi i\u00e7erir ve kaynak tahsisinde size yard\u0131mc\u0131 olur. Ayr\u0131ca, yapay zeka, gelecekteki tedavilerde etkili olabilecek yeni bile\u015fikleri belirlemek i\u00e7in ila\u00e7 geli\u015ftirmeyle ilgili veri k\u00fcmelerini inceleyebilir.<\/p>\n
AIOps’un \u00fcretimdeki klasik bir uygulamas\u0131 \u00f6ng\u00f6r\u00fcc\u00fc bak\u0131m\u0131 i\u00e7erir. Algoritmalar, a\u015f\u0131nma ve y\u0131pranman\u0131n erken belirtilerini tespit etmek i\u00e7in makine kullan\u0131m verilerini inceler, b\u00f6ylece onar\u0131mlar\u0131 \u00f6nceden planlaman\u0131za ve duru\u015f s\u00fcresini ve onar\u0131m maliyetlerini en aza indirmenize olanak tan\u0131r. Tedarik zinciri ba\u011flam\u0131nda AIOps, teslimat rotalar\u0131n\u0131z\u0131 planlaman\u0131za, teslimat s\u00fcresini k\u0131saltman\u0131za ve b\u00f6ylece kullan\u0131c\u0131 deneyimini art\u0131rman\u0131za yard\u0131mc\u0131 olmak i\u00e7in talep modellerini ve nakliye rotalar\u0131n\u0131 inceleyebilir.<\/p>\n
Yapay zeka (AI) ve makine \u00f6\u011frenimi (ML), giderek daha fazla say\u0131da farkl\u0131 b\u00fcy\u00fckl\u00fckteki i\u015fletmenin dijital d\u00f6n\u00fc\u015f\u00fcm ge\u00e7irmesiyle h\u0131zla yayg\u0131nla\u015fmaktad\u0131r. AIOps ve MLOps (Makine \u00d6\u011frenimi DevOps), s\u0131ras\u0131yla BT operasyonlar\u0131 ve DevOps i\u00e7in AI ve ML’nin uygulanmas\u0131n\u0131 ifade eden pazardaki iki yayg\u0131n terimdir. Bu terimler farkl\u0131 uygulamalar ve hedefler i\u00e7in kullan\u0131lan iki farkl\u0131 alan olmas\u0131na ve \u00f6rt\u00fc\u015fmemesine ra\u011fmen insanlar bunlar\u0131 birbiriyle kar\u0131\u015ft\u0131rma e\u011filimindedir. Aralar\u0131nda baz\u0131 benzerlikler olsa da, bu ayn\u0131 olduklar\u0131 anlam\u0131na gelmez.<\/p>\n
AIOps ve MLOps genellikle birlikte kullan\u0131l\u0131r, ancak birbirinin yerine kullan\u0131lamazlar. \u00c7ekirdekleri olarak, uygulanma bi\u00e7imleri ve hizmet ettikleri ama\u00e7lar bak\u0131m\u0131ndan farkl\u0131l\u0131k g\u00f6sterirler.<\/p>\n
AIOps, yapay zeka, makine \u00f6\u011frenimi ve b\u00fcy\u00fck verileri kullanarak birden fazla kaynaktan gelen verileri bir araya getirme, veri analizini basitle\u015ftirme ve BT i\u015f operasyonlar\u0131n\u0131 otomatikle\u015ftirme s\u00fcrecidir.<\/p>\n
\u00d6te yandan MLOps, DevOps i\u00e7in makine \u00f6\u011frenimi modelleri ve algoritmalar\u0131ndan yararlanma s\u00fcrecini ifade eder. Tahmini analizler ve ger\u00e7ek zamanl\u0131 i\u00e7g\u00f6r\u00fcler sa\u011flamak i\u00e7in makine \u00f6\u011frenimi sistemi geli\u015ftirme s\u00fcrecini standartla\u015ft\u0131rmay\u0131 sa\u011flar. Makine \u00f6\u011frenimi DevOps, bir organizasyon i\u00e7indeki farkl\u0131 ekipler aras\u0131ndaki i\u015f birli\u011fini kolayla\u015ft\u0131rmaya yard\u0131mc\u0131 olur.<\/p>\n
AIOps<\/strong><\/td>\n| MLOps<\/strong><\/td>\n<\/tr>\n | \n | Tan\u0131m<\/td>\n BT Operasyonlar\u0131 i\u00e7in Yapay Zeka anlam\u0131na gelir. BT operasyonlar\u0131n\u0131 daha iyi hale getirmek i\u00e7in yapay zekay\u0131 kullan\u0131r.<\/td>\n | Makine \u00d6\u011frenme \u0130\u015flemleri anlam\u0131na gelir. Makine \u00f6\u011frenme modellerini ba\u015ftan sona ele al\u0131r.<\/td>\n<\/tr>\n | \n | Odak<\/td>\n BT g\u00f6revlerini otomatik hale getirir, b\u00fcy\u00fck verileri ele al\u0131r ve BT hizmetlerinin daha iyi \u00e7al\u0131\u015fmas\u0131n\u0131 sa\u011flar.<\/td>\n | Veri uzmanlar\u0131n\u0131n ve operasyon personelinin birlikte \u00e7al\u0131\u015farak makine \u00f6\u011frenimi modelleri olu\u015fturmas\u0131na yard\u0131mc\u0131 olur.<\/td>\n<\/tr>\n | \n | Teknikler<\/td>\n BT verilerini anlamak i\u00e7in makine \u00f6\u011frenimini, b\u00fcy\u00fck veri analizini ve farkl\u0131 yapay zeka tekniklerini kullan\u0131r.<\/td>\n | Makine \u00f6\u011frenimini DevOps ile birle\u015ftirir. \u00d6rne\u011fin, ML modelleri i\u00e7in s\u00fcrekli entegrasyon ve teslimat (CI\/CD).<\/td>\n<\/tr>\n | \n | Hedefler<\/td>\n \u00c7al\u0131\u015fma s\u00fcresini azaltmay\u0131, sorunlar\u0131 \u00f6ng\u00f6rmeyi ve daha h\u0131zl\u0131 karar almaya yard\u0131mc\u0131 olmay\u0131 ama\u00e7lar.<\/td>\n | ML modellerini sorunsuz bir \u015fekilde devreye sokmak ve iyi \u00e7al\u0131\u015f\u0131r durumda tutmak.<\/td>\n<\/tr>\n | \n | Kullan\u0131m \u00f6rnekleri<\/td>\n A\u011flar\u0131 izler Anomalileri bulur Sorunlara otomatik olarak yan\u0131t verir.<\/td>\n | Para, sa\u011fl\u0131k ve al\u0131\u015fveri\u015f gibi alanlarda daha sonra ne olaca\u011f\u0131n\u0131 tahmin etmek i\u00e7in ML modelleri kurmaya yard\u0131mc\u0131 olur.<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n | AIOps’un Gelece\u011fi<\/strong><\/h2>\nAI ve makine \u00f6\u011frenimi teknolojilerindeki s\u00fcrekli geli\u015fmelerle AIOps’un gelece\u011fi umut verici g\u00f6r\u00fcnmektedir. AIOps platformlar\u0131 daha karma\u015f\u0131k hale geldik\u00e7e, daha da fazla otomasyon, \u00f6ng\u00f6r\u00fcc\u00fc yetenekler ve di\u011fer BT y\u00f6netim ara\u00e7lar\u0131yla entegrasyon sunacakt\u0131r. \u0130\u015fletmeler, AIOps’un BT operasyonlar\u0131nda giderek daha merkezi bir rol oynamas\u0131n\u0131, verimlili\u011fi ve inovasyonu y\u00f6nlendirmesini bekleyebilirler.<\/p>\n \u00c7oklu Bulut ve Hibrit Ortamlarda AIOps<\/strong><\/h3>\nAIOps’un nihai hedefi, sistemlerin minimum insan m\u00fcdahalesiyle kendilerini y\u00f6netebildi\u011fi otonom BT operasyonlar\u0131n\u0131 etkinle\u015ftirmektir. Tamamen otonom BT operasyonlar\u0131na hen\u00fcz birka\u00e7 y\u0131l olmas\u0131na ra\u011fmen AIOps rutin g\u00f6revleri otomatikle\u015ftirerek, sorunlar\u0131 tahmin ederek ve eyleme d\u00f6n\u00fc\u015ft\u00fcr\u00fclebilir i\u00e7g\u00f6r\u00fcler sa\u011flayarak bu yolda \u00f6nc\u00fc rol oynamaktad\u0131r.<\/p>\n En \u00c7ok Sorulan Sorular<\/strong><\/h2>\nAIOps, finans, sa\u011fl\u0131k, perakende ve telekom\u00fcnikasyon gibi karma\u015f\u0131k BT ortamlar\u0131na sahip olan \u00e7e\u015fitli end\u00fcstrilerde faydal\u0131d\u0131r. Bu end\u00fcstriler, operasyonlar\u0131 i\u00e7in b\u00fcy\u00fck \u00f6l\u00e7\u00fcde BT sistemlerine g\u00fcvenir ve AIOps’un geli\u015fmi\u015f izleme, otomasyon ve \u00f6ng\u00f6r\u00fcc\u00fc yeteneklerinden faydalanabilir.<\/p>\n 2. AIOps, geleneksel BT operasyonlar\u0131ndan nas\u0131l farkl\u0131d\u0131r?\u00a0<\/strong><\/h3>\nAIOps’u uygulamada kar\u015f\u0131la\u015f\u0131lan temel zorluklar aras\u0131nda veri kalitesini ve entegrasyonunu sa\u011flamak, BT ekiplerindeki de\u011fi\u015fime kar\u015f\u0131 direnci a\u015fmak ve e\u011fitim ve beceri geli\u015ftirme yoluyla beceri bo\u015fluklar\u0131n\u0131 gidermek yer al\u0131r. Kurulu\u015flar ayr\u0131ca AIOps’u desteklemek i\u00e7in do\u011fru ara\u00e7lara ve teknolojilere yat\u0131r\u0131m yapmal\u0131d\u0131r.<\/p>\n 4. K\u00fc\u00e7\u00fck i\u015fletmeler AIOps’tan faydalanabilir mi?<\/strong><\/h3>\nAI, makine \u00f6\u011frenimi ve otomasyon teknolojilerindeki devam eden geli\u015fmelerle AIOps’un gelece\u011fi parlakt\u0131r. AIOps platformlar\u0131 daha karma\u015f\u0131k hale geldik\u00e7e, BT operasyonlar\u0131nda inovasyonu y\u00f6nlendirmeye devam edecek ve daha \u00f6zerk, verimli ve dayan\u0131kl\u0131 BT ortamlar\u0131na yol a\u00e7acakt\u0131r.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"Giderek daha fazla i\u015fletme, h\u0131zla de\u011fi\u015fen teknoloji ortam\u0131na ayak uydurmak i\u00e7in AIOps’u benimsemektedir. Gartner’\u0131n belirtti\u011fine g\u00f6re, 2019 y\u0131l\u0131na…\n","protected":false},"author":1,"featured_media":4635,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"csco_singular_sidebar":"","csco_page_header_type":"","csco_appearance_grid":"","csco_page_load_nextpost":"","csco_post_video_location":[],"csco_post_video_location_hash":"","csco_post_video_url":"","csco_post_video_bg_start_time":0,"csco_post_video_bg_end_time":0},"categories":[4,3],"tags":[],"yoast_head":"\n |