AIOps’un Geleceğine Bakış

Modern BT alt yapıları ve özerk ağ yönetim süreçleri akıllı ve otomatikleştirilmiş olarak hızla yeniden keşfediliyor. AIOps platformları da doğruluk ve gerçekliğin doğasına ilişkin varsayımları araştırılabilecek nitelikteki soruları ortaya koyarak ve bunların nasıl yapılacağına ilişkin paradigmaları başlattı. ITOM’un geleneksel olarak nasıl algılandığı, her yeni günde, daha iyinin ve daha fazlasının yeni bir duyurusu Akıllı AIOps çözümleriyle piyasada duyuruluyor.

 

Ancak bütçesi kısıtlı kuruluşlarla, pandemi kısıtlamaları ve yavaş bir ekonomiyle, kritik bir gereksinim ile uyum boşluğu analizini, güçlü yatırım getirisi kanıtını ve istenen performansın sağlanması için AIOps uygulamalarıyla çözüm sağlanıyor.

 

İş süreci optimizasyonları ve sonuçları.

2025 yılında tahmini pazar büyüklüğünün yaklaşık 2,1 milyar dolar olması ve yıllık bileşik büyüme oranı (CAGR) yaklaşık %19’a AIOps’un benimseme beklentisi bulunmaktadır. Peki bu abartılı reklam gerçekçi mi, yoksa sadece geçici bir heves mi?

 

Bu teknik incelemede, sektörün AIOps hakkındaki heyecanını artıran faktörleri inceliyoruz. Başlangıç AIOps’un beş tanımlayıcı yeteneği ve yapay zekâ ile zenginleştirilmiş ITOM’un yarattığı farkla, AIOps’un BT altyapınızda etkili bir şekilde uygulanmasını incelemek ve bunun nasıl olduğunu anlamak, olgunluk aşamaları ve potansiyel iş etkisiyle geçmişi, bugünü ve yarını da tartışacağız.

 

1. Genel Bakış: AIOps nedir?
2. AIOps’u Anlamak: Tanımlayıcı 5 yetenek

• Etki alanları arası veri alımı
• Varlık ilişkileri topolojisi
• Olay ilişkilendirmesi ve olay denetimi
• Desen tanıma
• Çözüm

3. 3. Yapay zekayla zenginleştirilmiş ITOM: AIOps’un farkı nedir ve bunu neden önemsemelisiniz?

• Olasılığa dayalı kök neden analizi
• Etkinlik\Olay görüntüsü filtreleme
• Akıllı olay yönetimi, otomasyon ve iyileştirme
• Birleşik proaktif izleme ile maliyet optimizasyonu
• DevOps, ITOM ve yapay zekanın gücü

4. AIOps’un Uygulanması: Manuel olarak tepki veren bir durumdan veri odaklı, proaktif bir operasyonel duruma geçiş.

• Yapmak mı satın almak mı ikilemi: Dikkate alınması gereken 10 faktör
• DIY AIOps temel gereksinimleri ve soyut mimari
• AIOps uygulama olgunluğu ve iş etki modeli
• Uygulama zorlukları

5. AIOps: Geçmiş, bugün ve gelecek

• AIOps pazarı: Yıllar içindeki heyecan döngüsü ve pazar büyümesi
• Geleceğe bir bakış: Ne beklenmeli?

 

BÖLÜM -1 \\ AIOps’ a Giriş

 

Artan maliyetlerle beraber ITOM süreçleri optimize edilmeye yönelik, yıllardır süren çabalarla merkezileşmiş bir hal almıştır. Uçtan uca ağ izleme, anlık uyarılar ve ağda gelişen anormalliklerin tespitine yönelik eşik tanımlamalar ile işletmeler ITOM’u basitleştirdiler. Ancak artan değişim hızları, yıkıcı teknoloji yenilikleri ve etkileriyle kurumların dijital dönüşüme yönelmesi, geleneksel yaklaşımlarla baskı yapıyor.

 

Genel Bakış: AIOps Nedir?

ITOM’un artık yapay zekayla birleştirilmesi ve zenginleştirilmesiyle AIOps’un ortaya çıkışı görüldü. AIOps mimarisi modern BT altyapılarında akıllı veri tabanıyla karar alma, uygulama yetenekleri ile büyük verilerde analitik modellemenin birleştirilmesiyle makine öğrenimidir. AIOps proaktif performansıyla izleme, model tanıma, olay korelasyonu, tahmin ve gelişmiş olay yönetimi sunar.

 

Gartner’ın tanımlamasıyla;

 

AIOps, olaylar da dahil olmak üzere BT operasyon süreçlerini otomatikleştirmek için büyük verileri ve makine öğrenimini birleştirir. Korelasyonlarla, anormallik tespiti ve nedensellik tespiti sunar.

 

Şu anda, BT topluluğu arasında büyük beklentilerin ve tahmin edilen AIOps hizmetinin zirvesinde kullanım 2018 de %5’ten 2023 de %30’a yükseldi. AIOps, modern BT’de hızla benimsenme oranları yükseliyor. Kanıtlanmış yatırımlarla hızlı geri dönüşü ve optimize edilmiş iş operasyonu ile AIOps’un benimsenme büyüme hızlandırıcıları şunları içerir:

• BT veri akışı: Ağ metriklerinin yüksek akışını anlama ve verileri izleme çözümleri.
• Araçların hızla yayılması: Hedeflere ulaşma çabalarının bir sonucu olarak farklı kaynakları bir kenara kaldırın ve tam ağ görünürlüğüne ulaşın.
• Uyarı yorgunluğu: Sinyalleri olay gürültüsünden ayırma ihtiyacı.
• Artan beklentiler: Altyapı sorunlarının daha hızlı çözülmesi ve hizmet kullanılabilirliği ihtiyacı ortalama keşif süresinin (MTTD), ortalama onarım süresinin (MTTR) azaltılması, yüksek arızalar arasındaki ortalama süre (MTBF) ve arızaya kadar geçen ortalama süre (MTTF).
• Daha iyi veriye dayalı karar alma ihtiyacı
• Sorunları ağ işlevselliğini bozmadan önceden tahmin etmek
• Artan ağ değişim hızlarını desteklemek ve gelişmiş çeviklik sunmak
• Otonom olay azaltma ve iyileştirme
• Maliyet tasarrufu ve kaynak kullanımı verimliliği.

 

BÖLÜM -2 \\ AIOps nasıl çalışır?

AIOps’u Anlamak: Tanımlayıcı 5 işlevsellik

AIOps platformları gelişmiş veri analizi, olay görüntüsü filtreleme ve azaltmaya yönelik 5 yetenek sunar.

• Etki alanları arası veri alımı
• Varlık ilişkisi topolojisi
• Olay korelasyonu ve olay incelemesi
• Desen tanıma
• İyileştirme

 

Etki alanları arası veri alımı

 

Veriler, AIOps işlevlerinin temelini oluşturur. AIOps platformu, aşağıdakiler de dahil olmak üzere geniş bir veri dizisinden yararlanır:

• Ağın etki alanları arasındaki duyusal ve olay verileri, AIOps motorunun sağladığı önemli şekilde geliştirir, analiz eder, kalıpları tanımlar, korelasyonlar kurar ve gerektiğinde akıllı eylemler gerçekleştirir.
• AIOps platformu yalnızca alınan veriler kadar iyi olabilir ve alanlar arası veri toplamayı temel bir husus haline getirir. Bu, kuruluşların öncelikle güvenilir veri toplama, yönetim ve yönetişimini, yöntem ve mekanizmalarının devreye alınmasını sağlamasını gerektirir.

 

Veri toplama ve alma sonrasında AIOps platformu, büyük veri yeteneklerini kullanarak veri analizini yürütür. Toplanan veriler akış sırasında indekslenir, normalleştirilir ve analiz edilir. Makine öğrenim yetenekleri ayrıca gerçek zamanlı akış veri analizi ve geçmiş veri analizi için de kullanılır.

 

Varlık ilişkisi topolojisi

 

AIOps platformları, alınan veri akışlarını analiz ederek otomatik keşif ve bağımlılık haritalama (DDM) yeteneğine sahiptir. AIOps platformu, iş hizmetleri, sunucular, konteynerler, yük dengeleyiciler ve veri tabanları dahil olmak üzere farklı bileşenler arasındaki varlık ilişkisini örtülü ve açık kaynaklardan çözerek dahili olarak varlık ilişkileri oluşturur. Varlık ilişkisi topolojisi ayrı ağ düğümleri ve bağlantılarının fiziksel ve mantıksal ilişkilerinin görünürlüğü, kök neden analizi de dahil olmak üzere AIOps platformunun yeteneklerini geliştirir.

Nedensellik zinciri tanımlamasında topoloji, platforma doğru izleme ve topografik korelasyon oluşturma olanağı sağlayabilir. Varlık ilişkisi ve birden fazla ağ ve iş katmanı arasındaki bağımlılık, platformların akıllı bağımlılık haritalama yetenekleriyle ilişkilendirilir ve görselleştirilir.

 

Olay korelasyonu ve olay incelemesi

 

AIOps platformuna alınan telemetri, olay alarmları ve iş süreçleri verilerinin yarattığı yoğun baskıdan, anlamlı kalıpları tespit etme kapasitesine sahiptir. Akıllı olay görüntüleme filtrelemesi, etkili olay veri entropi yapılandırmalarıyla etkinleştirilir. Bununla AIOps platformu, ilişkileri bulmak ve nedenselliği belirlemek için olay verilerini filtreler, kopyalarını kaldırır ve normalleştirir. Olay korelasyonu ve olay incelemesi AIOps platformu, aşağıdakiler de dahil olmak üzere farklı korelasyonlar oluşturmak için alınan olay verilerini ve varlık ilişkisi topolojisini analiz eder:

• Topoloji tabanlı korelasyon: Bu, etkilenen düğümün ve ona bağlı bağlantıların fiziksel ve mantıksal topolojisine dayalı olarak bir olayın nedenselliğini tanımlar.
• Olay birlikte gerçekleşme korelasyonu: Platform, olayın nedenselliğini zaman yakınlığına ve olayın meydana gelme sırasına göre tanımlar.
• Geçmişe dayalı korelasyon: Bu etken, bir olayın doğasını ve nedenini tanımlamak için yeni tanımlanan olayları tarihsel olarak gereksiz veya ilgili olaylarla ve farklı alanlara ait olay kod kitaplarıyla karşılaştırır.

 

Desen tanıma

AIOps platformu, kritik anormallikleri gösteren kalıpların gerçek zamanlı olarak tespit edilmesine yardımcı olan zengin veri kümelerini ve olay ölçümlerini analiz eder. AIOps platformları, birden fazla ölçümün oluşturduğu kalıpları analiz ederek, öncü göstergeleri ve olayın nedenselliğinin temel nedenini belirleyerek gelişmiş olay yönetimi sunmak için Çok Değişkenli Anomali Tespitini kullanır. İstatistiksel olarak denetlenen öğrenme modelleri ve olasılıksal makine öğrenimi modelleri tarafından oluşturulan zengin alan uzmanlığı, uyarlanabilir kuralcı analizin yanı sıra otomatikleştirilmiş model keşfi, anormallik tespiti ve nedensellik belirlemeyi mümkün kılar.

AIOps platformunun ML bileşeni, geçmiş temel çizgileri belirlemek için geçmiş verileri ve olay günlüklerini analiz eder. Bu temel çizgiler, sürekli öğrenmeyi ve AIOps platformunun iyileştirilmesini daha da garantileyen model eğitim setinin bir parçası haline gelir. Bu, platformun daha karmaşık kalıpları öğrenme ve tanıma yönündeki akıllı yeteneklerini geliştirir.

 

İyileştirme

AIOps platformları, gözlemlenen operasyonel yanıta dayalı öğrenmeler ve açık operatör spesifikasyonları yoluyla yeteneklerini sürekli olarak geliştirir. Denetimli, denetimsiz ve bulanık eşleştirme öğrenimi yoluyla olay tanımlama, tahmin ve düzeltme yeteneklerini sürekli olarak geliştirir. Bu da platformun olay tanımlama, model eşleştirme ve olay korelasyon yeteneklerini geliştirmesine yardımcı olur.

AIOps platformu, tespit edilen ve tahmin edilen olaylara dayanarak önerilerde bulunur ve bunlar daha sonra harici bir sisteme iletilir. AIOps platformunun otomasyon ve iyileştirme yeteneklerinin etkinliği, çalıştırma kitabı ve uyarı ve biletleme platformları gibi harici düzenleme sistemleri entegrasyonuyla gerçekleştirilir. AIOps platformu tarafından otomatikleştirilen akıllı iyileştirme ve uyarılara, bu entegrasyonlar aracılığıyla ağ mühendisleri ve alan mühendisleri güvenmektedir.

 

BÖLÜM -3 \\ AIOps farkını ITOM’da yaşamak

Yapay zekayla zenginleştirilmiş ITOM: AIOps farkı ve neden önemsemeniz gerektiği

Dijital dönüşümün artık bir kuruluşun süreçlerinin temel bir parçası haline gelmesiyle birlikte, modern BT altyapılarının geleneksel silolanmış izleme çözümleriyle çalıştırılmasını beklemek pratik değildir. Hızla değişen BT altyapılarını izlemek, veri akışını anlamlandırmayı, yıkıcı olayları tespit etmeyi, olay nedenselliğini, akıllı uyarıyı ve otomatik iyileştirmeyi gerektirir.

Modern BT altyapıları, AIOps platformlarının operasyonel siloları birleştirme, gelişmiş veri analitiği, temel neden analizi bağlamsallaştırması ve otonom operasyonlar vaadiyle bu gereksinimleri karşılayabilir. ITOM’u geliştirmek için yapay zekâ ve otomasyon yeteneklerine yapılan bir yatırım, aşağıdakiler dahil olmak üzere somut iş değerleri ve ITOM süreç verimlilikleri biçiminde yatırım getirisi sağlar:

• Olasılığa dayalı kök neden analizi
• Olay gürültüsü filtreleme
• Akıllı olay yönetimi, otomasyon ve iyileştirme
• Birleşik proaktif izlemeyle OpEx optimizasyonu
• DevOps, ITOM ve AIOps avantajı

 

Olasılığa dayalı kök neden analizi

AIOps’un olay nedenselliğini belirleme ve olasılıksal kök neden analizi sunma yeteneği, BT mühendislerinin ve alan mühendislerin olasılıksal kök neden analizi ağ sorununun sorun bildirimini tanımlaması ve belirlemesi için harcanan zamanı önemli ölçüde azaltır. Ortalama tespit süresindeki kayda değer iyileştirmeler, AIOps platformunun temel neden analizini bağlamsallaştırma yeteneği ile daha da güçlendirilmektedir.

 

 

AIOps platformları, tüm altyapı katmanlarını kesmek için sayısız duyu ve olay verisini topolojiyle birlikte analiz eder. Bu, temel nedenin belirlenebilmesine ve bunun sonucunda ortaya çıkan ağ, iş ve son kullanıcı etkilerinin analiz edilebilmesine yardımcı olur.

 

Ağ olayı etrafında eyleme geçirilebilir bir bağlam oluşturmak, kuruluşların kritik sorunları hızlı bir şekilde gidermesine ve hizmetin daha hızlı geri yüklenmesine olanak sağlamasına yardımcı olur. Bu, onarım zamanı ve kesinti maliyetlerini önemli ölçüde azaltır. Yeni tanımlanan olasılıksal kök neden analizleri ve gözlemlenen dış müdahale ve uygulanan otomasyon tekniklerine dayalı olarak, AIOps platformu daha iyi korelasyonları ve olay tahmin modellerini analiz edebilir, öğrenebilir ve oluşturabilir. AIOps tarafından sunulan bu proaktif ve sürekli gelişen temel neden analizi yeteneği, kuruluşların gerçek zamanlı ağ tehditlerini görüntülemesine, basamaklı ağ sorunlarının tercih edilen ağ işlevselliğini kesintiye uğratmasını durdurmasına ve maliyetleri en aza indirmesine olanak tanır.

 

Olay gürültüsü filtreleme

Yakın zamanda yapılan bir ankete göre,

Güvenlik alanında tüm uyarıların neredeyse %45’i yanlıştır alarmdır. Bu yanlış alarmlar, gerçek uyarılarla aynı miktarda kesintiye neden olabilir. Geleneksel silolanmış ITOM çözümleriyle, olay gürültüsüyle birlikte önemli miktarda olay verisinin filtrelenmemiş girişi göz önüne alındığında, veri doğruluğunu ve uyarı önemini belirlemek zor olabilir.

 

Yukarıda belirtildiği gibi, domino etkisine sahip olaylar, alınan olay verilerinde kolaylıkla artan uyarı gürültüsü oluşturabilir. Sinyalin gürültüden filtrelenmesi, hiçbir kritik uyarının göz ardı edilmemesini ve BT ekiplerinin çok sayıda önemsiz uyarı senaryosuyla uğraşmak zorunda kalmamasını sağlamak için önemlidir. AIOps platformu, gürültü azaltımını sağlamak için, oluşturulan uyarıyı iş etkisine göre haritalandırmak amacıyla çeşitli etkili gürültü entropi modelleri ve korelasyon teknikleri kullanır. AIOps platformu, etkinin ölçeğine bağlı olarak uyarı önceliğini atar ve tüm kritik uyarıları tek bir uyarı görünümü bölmesinde görüntüler.

 

 

Akıllı olay yönetimi, otomasyon ve iyileştirme

Kesintisiz ağ kullanılabilirliğini sağlamak için modern BT altyapılarının ortaya çıkan ağ sorunlarına karşı bir adım önde olması gerekir. BT ekiplerinin, ağ değişikliklerine ayak uydurmak ve tam bir ağ kesintisine yol açan ardışık ağ sorunlarını tespit edip çözmek için katlanarak daha hızlı pedal çevirmesi gerekiyor. Ağ kesintisi olayları artık modern BT altyapılarında nadir görülen bir durum değil. Bu durum, bu kesintilerin tespit edilmesi, çözülmesi ve önlenmesi ihtiyacını kritik hale getirmiştir.

 

AIOps’tan önce bu, veri toplamayı, olay tespitini ve ITSM ekiplerinin cezalar içinde boğulmasının yanı sıra olayın etki düzeyi ve etkilenen cihazlar açısından ITOM ekibi tarafından analiz edilmesini gerektiriyordu.

 

 

AIOps, bu paradigmayı insan etkileşimine minimum düzeyde ihtiyaç duyan daha akıllı, otomatik ve sezgisel bir sürece dönüştürüyor. Karmaşık anormallikleri işleme ve doğal tehdit tespit etme kapasitesine sahip olan AIOps platformları, ağ davranışındaki değişiklikleri kolayca tespit eder.

 

Örneğin, CPU kullanımını izleyen geleneksel bir ITOM çözümü, “CPU kullanımı %90’a ulaştı” gibi uyarılar sunar. Oysa bir AIOps çözümü, “CPU kullanımı 2 gün içinde %90’a ulaşacak” gibi uyarılar sunmak için mevcut CPU kullanım ölçümlerini öğrenilmiş ve geçmiş kalıplarla ilişkilendirir.

 

Bu, sorunların önlenmesi ve kritik ağ bileşenlerinin izlenmesi için proaktif bir yaklaşım sunar. “Sorun ortaya çıkmadan önce çözüm bulma” yeteneği, AIOps platformunun otomatik iyileştirme yeteneği ile daha da geliştirilmiştir. Şu anki aşamalarında pek çok AIOps platformu tamamen özerk değil. Ancak kurallara dayalı otomasyon (RBA), komut dosyaları, düzenleme araçları ve döngüdeki insan (HITL) otomasyon süreçlerinin yardımıyla AIOps platformları yarı otonom otomasyon ve iyileştirme sağlar. AIOps platformunun sunduğu eyleme dönüştürülebilir istihbarat, proaktif ve tutarlı olay azaltma, operasyon izleme ve yönetim süreçlerine dönüştürülür.

 

Birleşik proaktif izleme ile maliyet optimizasyonu

 

Mevcut senaryo göz önüne alındığında, kuruluşların sıkı bir bütçe kısıtlaması altında çalıştığı durumlarda, AIOps platformlarının kurulumu, entegrasyonu ve benimsenmesinin Sermaye Harcaması tartışılabilir. Ancak tehlike yaratan etki; Bir kuruluşun bütçesindeki kesintilerdir. Bütçe kesintileri AIOps’un uygulanması için zorlayıcı bir örnek teşkil etmektedir. En son teknolojiye sahip BT altyapısına ve türünün en iyisi izleme araçlarına rağmen hiçbir kuruluş ağ kesintilerine karşı tamamen bağışık değildir. Yıllar geçtikçe en büyük teknoloji devleri bile ağ kesintilerinin kurbanı olur.

 

 

Kuruluşun yıllık bütçesi üzerinde çok büyük etkisi olan tüm bu kesintilerin ortak faktörü, ağı veya hizmetleri tekrar çevrimiçi hale getirmek için harcanan süredir. Her saniye önemlidir. Özellikle kuruluşunuz temel iş işlevleri için büyük ölçüde BT altyapısına bağlıysa. MTTK, MTTD ve MTTR ne kadar uzun olursa, itibar kaybı ve müşteri deneyiminin bozulması da dahil olmak üzere hem maddi hem de manevi maliyetler de o kadar yüksek olur. Avantajları, yatırım getirisi ve OpEx optimizasyonunun başlangıçtaki Sermaye Harcamasından daha ağır basması nedeniyle AIOps’a yatırım yapmak, kuruluşların dikkate alması gereken ilgi çekici bir argümandır.

 

Yakın zamanda yapılan bir ankete göre,

AIOps çözümlerinin uygulanması, BT hizmetlerinin işletimi ve bakımı için harcanan BT bütçelerinin yüzdesinde %26 oranında azalma sağladı. Kuruluşların %53’ü etki alanları arasında maliyet verimliliği yaratıyor. Şirketlerin %62’si AIOps yatırımlarından “çok yüksek” veya “yüksek yatırım getirisi” olarak görüyor.

 

AIOps’un mümkün kıldığı OpEx optimizasyon fırsatlarından birkaçı şunları içerir:

• Ticari hizmet güvenilirliği ve performansı, kesinti ve hizmetin kullanılamamasından kaynaklanan büyük kayıpları azaltır.
• Kısaltılmış MTTD ve MTTR ile AIOps, ITOM bütçesini zorlayan sorun düzeltme maliyetlerini önemli ölçüde azaltır.
• İnsan etkileşimi ve manuel görevlere olan ihtiyacın azalması, personel ihtiyacının azalması anlamına gelir. Monoton görevlerin artık otomatik hale getirilmesiyle AIOps, BT ekiplerine diğer görevlere odaklanmak için daha fazla zaman kazandırıyor.
• Sürekli öğrenme mekanizmaları süreç optimizasyonlarının devam etmesini sağlar. Ayrıca, insan-BT etkileşimi gözlemine dayalı öğrenmeyi de içeren öğrenme döngüsüyle AIOps platformu, daha önce insan katılımını gerektiren daha fazla görevi etkili bir şekilde gerçekleştirebilir.
• AIOps platformunun sağladığı etki alanları arası farkındalık, birleşik ITOM’un zaman ve kaynak optimizasyonu sunmasına olanak tanır.
• Yerleşik AI ve ML modelleri ile büyük veri analizi yetenekleri sunan AIOps sayesinde daha kolay benimsenme olanağı sunar ve kuruluşlar, personel eğitimine daha az yatırım gerektirir.
• AIOps’un öngörü ve tahmin yetenekleri, gerekli maliyet optimizasyonlarıyla kapasite planlamasının geliştirilmesine yardımcı olur.

 

DevOps, ITOM ve AIOps avantajı

Modern BT altyapıları, çevik, yalın ve iş birliğine dayalı uygulama kalitesini ve dağıtımı verimli bir şekilde geliştirmek için DevOps uygulamalarına giderek daha fazla bağımlı hale geliyor. Hızlı tempolu uygulama geliştirme, dağıtım, izleme ve iyileştirme sunan DevOps’un etkinliği aynı zamanda elindeki ITOM yeteneklerine de bağlıdır.

 

DevOps, ITOM ve AIOps avantajı ITOM, DevOps ekiplerinin dağıtım etkisi ve ağ değişikliği analizi hakkında fikir sahibi olmaları için temelleri sunar. Yapay zekayla zenginleştirilmiş ITOM yeteneklerinin, DevOps ekiplerinin olayları dağıtımı sekteye uğratmadan önce tahmin etmesine, tanımlamasına ve çözmesine yardımcı olduğu yer burasıdır. Çoğu olay genellikle belirli bir olay sırası ile önceden haber verilir. AIOps, DevOps ekibini olay gerçekleşmeden önce sorunu hafifletmesi konusunda uyarmak için bu emri tanımlar ve analiz eder.

 

Bu, dağıtım etki analizi karmaşıklığını azaltır ve entegre iş akışı otomasyonu ve sürekli iyileştirmelerle üretkenliği artırır.

 

 

 

BÖLÜM -4 \\ AIOps’u kuruluşunuzda uygulamak

 

AIOps’un Uygulanması: Manuel olarak tepki veren bir durumdan veri odaklı, proaktif bir operasyonel duruma geçiş

Henüz durumu test etmemiş kuruluşlardaki “AIOps’u ne zaman denemeliyiz?” tartışmasına muhtemelen en uygun cevap, şimdiki gibi bir zaman yoktur. Uygulamanın aciliyeti, endüstrinin önerdiğinden ziyade talep ettiği şeydir. Yukarıda tartışılan faydaların yanı sıra, rekabette önde olma, pazara uygun olma ve hibrit ağ oluşturma ve dağıtılmış sistemler gibi daha yeni teknolojik gelişmelere ayak uydurma ihtiyacı, kuruluşları AIOps uygulama fırsatlarını en erken zamanda değerlendirmeye itmiştir.

 

“Bir AIOps projesi yakında olmasa bile bugün AI ve ML2 dağarcığı ve yeteneklerine aşina olun. Öncelikler ve yetenekler değişir, bu nedenle beklediğinizden daha kısa sürede buna ihtiyacınız olabilir.”

 

İşte AIOps’un uygulanmasıyla ilgili görüşlere bir bakış: Araştırma, işletmelerin %86’sının şu anda yapay zeka yoluyla daha iyi müşteri deneyiminin avantajlarından yararlandığını gösteriyor. (Forbes)

 

Ankete katılanların %64’ü AIOps çözümlerine yönelik teknoloji ortamını “kafa karıştırıcı” bulduklarını bildirdi. Ankete katılanların %84’ü AIOps’u tam otomatik ağ ortamına giden bir yol olarak görüyor. Yakın zamanda yapılan ManageEngine ITOM araştırmasına göre, 10 BT yöneticisinden 3’ü geleneksel teknolojiden modern teknolojiye geçişin zor olduğunu düşünüyor. %25’i veri odaklı BT operasyonlarına geçiş konusunda endişeli. Gartner’ın AIOps için yapay zekâ kullanım senaryosu prizması, I&O liderlerinin, her kullanım senaryosunun fizibilitesine ve iş değerine dayalı olarak kuruluşları için en iyi AIOps kullanım senaryolarını belirlemek üzere yararlanabilecekleri 17 kullanım senaryosunu listeliyor.

 

 

Yapmak mı satın almak mı ikilemi: Dikkate alınması gereken 10 faktör

 

AIOps’u ilk benimseyenlerin önerdiği gibi, uygulama ne kadar erken olursa yatırım getirisi de o kadar hızlı olur. Teknolojik evrimin bu hızlı aşamasında, modern ve sağlam olan şeyler artık hantal hale gelebilir.

 

Birkaç yılda modası geçmiş. Bu, bir kuruluşun şirket içi bir DIY AIOps çözümü oluşturması veya satın alması gerekip gerekmediğinin, sonuç olarak kuruluşun faydalarını elde etmeden önce AIOps çözümünün geliştirilmesi ve uygulanması için ne kadar zaman harcamak istediğine bağlı olduğunu açıkça ortaya koyuyor. Yalnızca zaman değil, kuruluşların AIOps çözümlerini oluşturmaya veya satın almaya karar vermeden önce dikkate alması gereken 10 kritik faktör de burada yer alıyor.

 

 

 

DIY AIOps temel gereksinimleri ve soyut mimari

Veriler, herhangi bir AIOps çözümünün çalışmasının temelidir. AIOps çözümü, ağın duyusal verilerinin yanı sıra, işlenmiş ve analiz edilmiş duyusal verilere bağlam sağlayan ağın meta verileriyle de beslenmelidir. Toplayıcılar aracılığıyla AIOps motoruna alınan veriler daha sonra işlenir ve kuruluşların temel teknolojik ve iş hedeflerine ulaşmalarına yardımcı olan gelişmiş otomasyonu tetiklemek için kullanılır.

 

 

Kendi AIOps platformunu oluşturmak isteyen kuruluşlar,

• Adım: Tam yığın izlemeyi ve veri toplamayı ayarlayarak gözlemlene bilirliği etkinleştirin Bu, kuruluşların AIOps motoruna veri alımını basitleştiren iyi yapılandırılmış veri yönetimi stratejilerini devreye almasını gerektirir. Tam yığın izleme ve gözlemlene bilirlik, tüm BT altyapısının, duyusal verilerinin, ölçümlerinin, günlüklerinin ve izlerinin görünürlüğünü sağlamalıdır.
• Adım: Veri toplama, alma ve depolamayı yönetin Ağ gözlemlene bilirliğine ve tam yığın izleme yatırımlarının veri toplama aşamasında karşılığını alması. Ağ yöneticilerinin, açık telemetriyi (açık nüfus sayımının ve açık izleme açık kaynaklı projelerin ortak satıcı agnostik telemetri spesifikasyonu) etkinleştirilmesi için enstrümantasyon uygulaması gerekir. Donanım, ağ, bulut mikro hizmetleri, hibrit ve sanal ortamlar dahil olmak üzere BT altyapısının çeşitli bölümlerinden AIOps motoruna veri akışı sağlamak için veri aktarım katmanının özelliklerinden tam olarak yararlanın. Geçmiş verileri depolamak için yeterli depolama olanakları sağlayın.
• Adım: AIOps motorunun kurulması Bu, kendi AIOps çözümünüzü oluşturmanın temel ve zorlu kısmıdır. Geleneksel trend analizi ve anormallik tespitinin yanı sıra kuruluşlar, istenen KPI ve iş sonuçlarını sunmak için yapay zeka ve makine öğrenimi tarafından geliştirilmiş belirli matematiksel modeller de oluşturabilmelidir. Etkili ve verimli analitik ve hiper otomasyon modelleri oluşturmak için yapay zeka ve makine öğrenimi konusunda uzmanlığa ihtiyaç vardır. AIOps sonuçlarını anlamlandırmak için kullanıcı platformları veya kullanıcı arayüzü, analiz edilen sonuçları, sonuçları ve uyarıları görüntüleyecek şekilde tasarlanmalıdır.
• Adım: Düzenleme ve biletleme çözümleriyle harici entegrasyonlar; AIOps motorunun avantajlarından yararlanmak için kuruluşların çözümlerini diğer ağ düzenleme ve biletleme araçlarıyla entegre edebilmeleri gerekir. Buna çalıştırma kitapları, iş akışı araçları, komut dosyaları, ITSM araçları ve uyarı yazılımı dahildir.
• Adım: Kullanım senaryolarının gerçekleştirilmesi ve iş KPI’larının iyileştirilmesi AIOps oluşturmak tek seferlik bir süreç değildir. Kuruluşlar, sinirsel öğrenme geri bildirimini, denetimli öğrenmeye dayalı dış operasyonları ve gerekli iş sonuçlarına göre ince ayarları etkinleştirerek çözüm yeteneklerini sürekli olarak geliştirmelidir.

 

AIOps uygulamasının olgunluğu ve iş süreci etkisi

 

Sağlam bir AIOps stratejisinin önemli bir kısmı, gelişimini ve BT altyapısının belirlenen temel iş ve ağ oluşturma sonuçlarına ulaşma yönündeki ilerlemesini düzenli olarak değerlendirmektir. Aşağıdaki AIOps olgunluk modeli, kuruluşların AIOps yolculuklarını ve büyüme planlarını öngörülen gereksinimlerine daha iyi uyacak şekilde ayarlamalarına yardımcı olan periyodik AIOps uygulama değerlendirmesine yardımcı olur.

 

AIOps’un uygulanması, kuruluşun teknik yeteneklerine ve istenen iş değeri sonuçlarına bağlıdır. Verilen olgunluk modeli, kuruluşun AIOps’u uygulamaya ve ölçeklendirmeye yönelik yaklaşımına ve süreç optimizasyonları biçimindeki karşılıklı faydalara odaklanır.

 

 

AIOps olgunluk aşamaları:

Deneyleme: Bu aşamada, kuruluşlar AIOps’a olan ihtiyacın farkında ve farkına varmış olsalar da, ağ sorunlarını çözmek için silolanmış izleme çözümlerinin mümkün kıldığı reaktif süreçlere hâlâ bağımlıdırlar. Yalnızca seçici ağ verileri, zayıf veya sıfır örüntü tanıma ve olay korelasyon teknikleriyle analiz edilir.

 

◦ Sorunun tanınması, kuruluşların belirli sorunların yapay zeka tabanlı uygulamalarla çözülüp çözülemeyeceğini sorguladığı bu aşamanın güçlü bir yönüdür.

 

◦ Organizasyon ekipleri, belirli süreçler için yapay zeka yeteneklerinin uygulanmasına yönelik yeni deneylerle başlar. Çoğu uygulama geçicidir ve bu aşamada AIOps’un sağladığı faydalar çok azdır veya hiç yoktur.

 

Modelleme: Bu aşama, daha yüksek seviyede AIOps uygulamasının izole iş silolarında gerçekleştirilmesiyle karakterize edilir. Bu aşamaya adım atan kuruluşlar, deneylerinin etkisini ve sonuçlarını değerlendirmekle başlar. AIOps’un uygulanmasında yer alan işlevler arası ekipler, öğrendiklerine dayanarak kendi alanları için iş KPI’larını belirler ve seçim süreci zekasını test eder.

 

◦ Pilot projeler: AIOps kavram kanıtlarının son testi, kuruluşlar pilot projeleri uygular ve AIOps silolarda uygulanır.

 

◦ AIOps uygulamaları arasında temel entegrasyon ve sınırlı veri paylaşımı mevcuttur.

 

Operasyonel: Bu aşamada pilot projeler süreç standardizasyonuyla birlikte organizasyon çapında başarıyla ölçeklendirilir. AIOps uygulaması “iyi tanımlanmış” ve tek bir cam görünümü var.

 

AIOps uygulamasının sonuçlarından yararlanmak isteyen ekipler için etkinleştirildi.

 

◦ Kullanım senaryosunun gerçekleştirilmesi: AIOps süreçlerinin kuruluş çapında standart olarak uygulanmasıyla işletmeler, istenen bütünsel iş sonuçlarını gerçekleştirmeye başlar.

 

◦ AI eğitim döngüleri: Kuruluşlar, AI eğitim döngülerini tamamen uygular ve AIOps platformunu daha verimli ve etkili hale getirmek için bilgi havuzlarını ölçeklendirir.

 

• Yönetilen: Organizasyonlar, gelişmiş süreç otomasyonu ve orkestrasyonları ile son derece proaktiftir. AIOps, kuruluş genelinde tutarlı ve tam olarak uygulanmaktadır ve izleme görevlerinin ayrılmaz bir parçası haline gelmiştir. AIOps platformunun hata payı daha azdır ve HITL’e olan ihtiyaç azaltılarak sürekli olarak geliştirilmektedir.
• Optimize edilmiş ve gelişen: Bu aşamada kuruluşlar AIOps’u işlerinin temel bir parçası olarak benimsemiş ve onu bir değer unsuru olarak değerlendirmiştir. Doğru ve akıllı olan AIOps, kuruluşlara gelişmiş ve gelişmiş süreç optimizasyonları ve otomasyonu sunar. Kuruluşlar, AIOps’un tam olarak uygulanmasıyla mümkün olacak bir sonraki büyük, yıkıcı iş dönüşümüne hazır.

 

Lütfen unutmayın: Tartışılan olgunluk modeli, ManageEngine ITOM analistlerinin değerlendirmesine dayanmaktadır. Kuruluşların kendilerini farklı aşamalarda nasıl konumlandırmayı seçtikleri, altyapılardan, AIOps’tan beklenen istenen iş sonuçlarından ve tamamen kendi takdirlerinden farklı olabilir.

 

AIOps uygulama zorlukları

 

AIOps’un avantajlı işlevleri göz önüne alındığında, teknoloji hâlâ ilk nesildedir ve sorunsuz bir tak ve çalıştır çözümü olacak kadar olgun değildir. Mevcut BT altyapılarına sorunsuz bir şekilde entegre edilebilecek bir AIOps çözümünü devreye almak hâlâ zorlu bir iş.

 

Yakın zamanda yapılan bir ankete göre, ankete katılanların %50’den fazlası AIOps’un uygulanmasının “zorlu” veya “çok zor” olduğu konusunda hemfikir.

 

İşte AIOps’un günümüzün modern BT altyapılarında uygulanmasını zorlaştıran beş zorluk:

 

1. Veri İşlemleri

Veriler, bir AIOps çözümünün devreye alınmasıyla elde edilen etkinliği, yeteneği ve nihai sonuçları belirler. Ancak AIOps’u uygulamaya yönelik bu ilk adım, iyi yapılandırılmış veri toplama mekanizmalarına sahip olmayan kuruluşlar için zorlayıcı olabilir. Buna uygun veri toplama yapılandırması, açık telemetri, API’ler ve istikrarlı bir veri akışı sağlayan entegrasyonlar dahildir. İyi kalite, tam kapsam ve sürekli veri akışı, AIOps’un etkinliğini sağlar. Kullanılamazlık ve zayıf veri kalitesi, AIOps’un zamansal analiz yeteneğini etkiler ve hatalı sonuçlara yol açabilir.

 

Tüm verileri toplayacak tek bir araç olmadığından, kuruluşların farklı kaynaklardan veri toplamak ve ilişkilendirmek için silolanmış yaklaşımlara güvenmesi gerekir. Bu, depolama ve veri yönetimi maliyetlerini önemli ölçüde artırır. Tam yığın ağ görünürlüğünü sağlayan ve ağ kör noktalarını ortadan kaldıran verimli veri toplama ve yönetim süreçlerine vazgeçilmez bir ihtiyaç vardır.

 

2. Eski uygulamalara ve sistemlere bağımlılık

Entegrasyon yeteneklerinin eksikliği, modernizasyon ve ölçeklendirmenin sınırlı kapsamı ve güncel olmayan veri kaydı ve depolama yaklaşımları, eski sistemlerin AIOps uygulamasına önemli engeller oluşturmasına neden oldu. Eski sistemlerde veri toplama genellikle özel kodlar ve üçüncü taraf API’lerle entegrasyonlar gerektirir; ancak doğru veri çıkarma ve alma garantisi yoktur. Ayrıca eski sistemler tarafından desteklenen otomasyonun sınırlı kapsamı, AIOps’un uygulanmasından yararlanılan süreç verimliliğini engellemektedir.

 

3. DIY AIOps sistemlerinde ilk öğrenme

Yapay zeka sayesinde öğrenme zamanla ve depolanan geçmiş verilerle olgunlaşır. Bu, kendi AIOps platformlarını oluşturmayı seçmeden önce CIO’ların dikkatli davranmasını gerektiren zorlayıcı bir faktördür. DIY AIOps sistemlerinin öğrenimlerinin manüel kullanımlı vaka bazlı eğitim ve ilkel veri analizinden elde edildiği ilk aşamalarında, AIOps sistemleri daha yüksek hata marjlarına eğilimlidir. Böyle bir senaryodan kaçınmak için kuruluşların şablonlar, sentetik testler ve üçüncü taraf sağlayıcılar ile yapay zeka ve makine öğrenimi çözüm sağlayıcılarının yardımıyla yoğun makine öğrenimi modeli eğitimi dağıtması gerekir.

 

4. İşe özel strateji ihtiyacı

AIOps’ta tek boyut herkese uymaz. Kuruluşların AIOps’u uygulamak ve istenen faydaları elde etmek için işletmeye özel net bir stratejiye ihtiyacı var. AIOps, bir “modernizasyon” uygulamasından çok, kuruluşlarda “değere dayalı bir uygulama” olmalıdır. AIOps olmadan ITOM’un geleceğinin olmadığı doğru olsa da, kuruluşların AIOps’u uygularken maliyetlerinin hızla yükselmesini önlemek için maliyetlerini de izlemeleri gerekiyor.

 

AIOps uygulama stratejisi gerekli verimlilik sonuçlarına göre modellenmelidir. Örneğin, AIOps gelişmiş anormallik tespitini vaat etse de kuruluşlar, geleneksel izleme araçlarıyla varlık merkezli anormallik tespitini hâlâ daha iyi hale getirebilir.

 

5. AIOps hâlâ öğreniyor ve gelişiyor

AIOps, ITOps’un verimliliğini artırma konusunda büyük umut vaat ediyor. Tartışıldığı gibi, erken benimseyen kuruluşlar önemli süreç iyileştirmelerinden ve verimliliklerinden faydalanmıştır. Ancak ITOM süreçlerinizin tamamen AIOps’a dayanmasının bazı dezavantajları vardır. En azından şimdilik.

 

Her AIOps satıcısının, bazıları bulut ağırlıklı, bazıları şirket içi ağırlıklı olmak üzere kendi teknoloji sürümlerini oluşturması ve sunması nedeniyle, AIOps’un benimsenmesini ve buradan geçişini kolaylaştırmak için hala bazı standartlaştırmalara ihtiyaç vardır.

 

Örneğin, satıcı geçişi sıkıcı derecede zor olabilir. İlk benimseyenlerden bazıları belirli bir satıcıya bağımlı hale geldi ve AIOps modelleri ne kadar geliştiyse, o satıcıdan uzaklaşmak da o kadar zor oldu. Bu, “satıcıya kilitlenme” olarak bilinen durumdur. Algoritma sonuçları öğrenmeyle birlikte olgunlaşır; öğrenme aktarımı standardizasyonu ve güvenilir uygulamalar mevcut değildir; farklı bir satıcıya geçiş, kuruluşların yeniden en baştan başlamasını gerektirebilir. Ayrıca gelişmiş model tanıma, veri korelasyonu ve olay yönetimi, AIOps’u ITOM için umut verici hale getirirken, sıfır gün olayları hala tespit edilemeyebilir.

 

Bölüm 5: AIOps pazarı ve neler beklenebilir?

AIOps: Geçmiş, bugün ve gelecek

 

Gartner’ın 2016’da AIOps terimini icat etmesinden çok önce, ITOM’u basitleştirmek için büyük veri analitiğinin yanı sıra yapay zeka ve makine öğrenimi uygulandı. Bunlar, veri merkezleri gibi belirli ağ birimlerinde ayrı ayrı veya parçalar halinde uygulandı. Kuruluşlar büyük ölçüde, araçların yayılmasını artıran ve yalnızca bir sorunun tespit edildiğini gösteren işaretçiler olarak hizmet eden silolanmış izleme kaynaklarına bağımlıydı.

 

AIOps’un tanıtılması ve SaaS endüstrisinin AIOps çözümlerini standartlaştırmaya, basitleştirmeye ve ticarileştirmeye yönelik devam eden kolektif çabaları, AIOps hakkındaki heyecanı artırdı.

 

AIOps pazarı: Yıllar geçtikçe heyecan döngüsü ve pazar büyümesi

Göremediğiniz şeyi düzeltemezsiniz”, kuruluşların gözlemlene bilirliği elde etmelerine ve açık telemetriyi uygulamalarına kapı açan can alıcı noktaydı. Ancak bununla birlikte BT yöneticilerini sular altında bırakan veri tsunamisi geldi.

 

Kurtarıcı olarak sunulan bir çözüm mü? AIOps. Büyük veri analitiği, gürültüyü ortadan kaldırma, hiper otomasyon, etkili olay yönetimi ve proaktif iyileştirme gibi imrenilecek yetenekler vaat eden AIOps’un tanıtımı, daha hızlı benimsenmeyle karşılandı.

 

 

AIOps çözümünün pazar büyümesi

Şu anda, şişirilmiş beklentilerin zirvesindeyken, pandemi sonrasına ve yavaş ekonomiye rağmen AIOps çözümleri dünya çapında benimseniyor.

 

Yakın tarihli bir pazar analizine göre, AIOps platformu pazar büyüklüğünün 2021’de 2,83 Milyar dolardan 2028’de 19,93 Milyar Dolara çıkması bekleniyor; 2021’den 2028’e kadar %32,2’lik bir Bileşik Büyüme Oranında büyüyeceği tahmin ediliyor.

 

AIOps çözümünün pazar büyümesi Başlıca pazar segmentleri: AIOps, bilgi teknolojisi, telekomünikasyon, bankacılık, finansal hizmetler ve sigorta, sağlık hizmetleri, perakende, medya ve eğlence, hükümet ve imalat dahil olmak üzere tüm sektörlerde yaygın olarak benimsenmiştir.

 

ITOM pazarı: Yapay zekanın en çok benimsendiği sektör (%47) BT ve teknoloji sektöründeydi, bunu %36 ile Ar-Ge ve %24 ile müşteri hizmetleri izledi. Bu, BT operasyonları alanında yapay zekaya verilen artan önemi ifade ediyor.

 

Bölgelere göre pazar büyümesi: AIOps pazarı APAC bölgesinde yüksek benimseme oranları yaşamaya devam ediyor ve bunu Avrupa ve Kuzey Amerika takip ediyor. Latin Amerika ve Afrika’nın ardından daha yavaş edinme oranları yaşanıyor.

 

Kuzey Amerika ve gelişen Ar-Ge: Başarılı bir SaaS merkezi olan bu bölgenin AIOps’u benimsemesi, önemli Ar-Ge yatırımları ve AIOps satıcılarının pazar geliştirmesiyle desteklenmektedir. Kuruluşun hızlandırılmış dijital dönüşüm girişimleri, AIOps’un benimsenme ihtiyacını da artırdı.

 

• Avrupa bölgesi—MSP’ler: Avrupa’da AIOps pazarının büyümesinin temel nedenlerinden biri, bölgedeki MSP’lerin büyük ölçekli dijital dönüşüm geçiren ve modern operasyon çözümlerine ihtiyaç duyan kuruluşlara kapsamlı hizmetler sunmaya çalışmasıdır.
• APAC bölgesi: AIOps için en önemli pazarlardan biri olması öngörülen bölgenin AIOps’un benimsenmesi, aralarında COVID-19 salgını ve uzaktan çalışma, gelişen start-up kültürü ve altyapı operasyonlarını optimize etme ihtiyacının da bulunduğu çeşitli faktörler nedeniyle hızlanıyor.

 

 

AIOps’un geleceğine bir bakış: Ne beklenmeli?

Gelişmiş bilincin uygulanması, kendi kendini iyileştirme sistemleri ve tam otonom işleyiş, muhtemelen bir süre daha ulaşılamayacak hedeflerdir. AIOps çözüm sağlayıcıları ve onların Ar-Ge ekipleri şu anda azaltılmış hata marjları, artırılmış verimlilik, doğru tahminler ve eyleme dönüştürülebilir iyileştirme elde etme yolunda ilerlemektedir. Ancak bu, gelecekteki AIOps’u kasvetli olmaya yaklaştırmıyor. Yaklaşan hayal kırıklığı çukuru, tamamen hoş bir gerçeklik olmasada, muazzam bir verimlilik ve süreç iyileştirme vaadi taşıyor.

 

Gelecekte sabırsızlıkla bekleyeceğiniz AIOps yeteneklerinden bazıları,

 

Gelişmiş otomasyon ve daha iyi veri operasyonları: Kuruluşlar, veri toplamanın AIOps platformunun ayrılmaz bir parçası olmasını bekleyebilir. Akıllı veri otomasyon yapıları gibi gelişmiş veri yönetimi otomasyon yetenekleri, şu anda AIOps’un uygulanmasında zorluk teşkil eden zorlu veri operasyonları için etkili bir alternatif vaat ediyor.

 

• Gelişmiş derin öğrenme: Bu, makine öğrenimi modellerinin doğruluğunu, çeşitliliğini ve etkinliğini artırmak için satıcılardan ve kuruluşlardan yoğun Ar-Ge yatırımlarını içerir. Bu sonuç, gelişmiş derin öğrenmenin AIOps’a entegre edilmesi olasılığının arttığını gösteriyor. Daha olgun makine öğrenimi modelleri, AIOps platformlarının sağladığı yatırım getirisini ve iş sonuçlarını daha da artırabilir.
• Gelişmiş otomatik karar verme: Şu anda çoğu AIOps platformu, harici işlemsel girdileri ve HITL’yi gözlemleyerek çalışmaktadır. Derin öğrenme ve sinir ağları alanındaki ilerlemeler, AIOps çözümlerini insan zekasını artırıcı olmaktan otomatik karar vericilere taşıyabilir. Bu gelişmiş özerk çalışma yeteneği, sıfır gün olaylarının hızlı tespiti ve veri kalitesi sorunlarının tespit edilmesi gibi halihazırda karşılaşılan sorunların çözümüne yardımcı olabilir.
• Çözüm geçişini ve entegrasyonunu standartlaştırma: Uygulama zorluklarında tartışıldığı gibi, şu anda AIOps çözümlerinin satıcı bağımlılığına ve bilgi kaybına neden olması nedeniyle geçiş yapmak zordur. Sektör olgunlaştıkça ve satıcılar geliştikçe kuruluşlar daha iyi geçiş, bilgi aktarımı ve entegrasyon yetenekleri bekleyebilir.
• Güvenlik iyileştirmeleri: Kuruluşlar, ağ saldırılarını, Truva atlarını ve izinsiz girişleri tespit etme yeteneği de dahil olmak üzere gelişmiş güvenlik işlevleri bekleyebilirler. Gelişmiş güvenlik yetenekleri, kuruluşun risk vektörlerini önemli ölçüde azaltabilir ve BT altyapılarının proaktif olarak güvenliğini sağlamak için güvenlik merkezli iyileştirmeye olanak sağlayabilir.

 

ManageEngine ITOM Hakkında

 

Karmaşık altyapılar için ITOps’u basitleştirmede 16 yıldan fazla uzmanlığa sahip olan ManageEngine ITOM çözümlerine, 185 ülkede 1 milyondan fazla BT uzmanı güvenmektedir. Lider tarafından tanındı

 

Gartner, EMA ve InfoTech’in de aralarında bulunduğu araştırma ve işaretleyici analisti firmaları olan ManageEngine ITOM çözümleri, çok sayıda önemli müşteri ödülü ve incelemesinin gururlu alıcısıdır. Çözümlerimiz, ITOps’a birleşik bir yaklaşımla işletmelerin dağıtılmış mimariler, sanal ortamlar ve veri merkezlerinde tam görünürlük, tam yığın izleme ve kesintisiz ağ kullanılabilirliği elde etmesine olanak tanıdı.

 

Çözümlerimiz: Ağınızda tam yığın görünürlüğü elde etmek için ihtiyacınız olan her şey

 

 

ManageEngine OpManager: Ağ, sunucu ve depolama performansını izleme

 

Dağıtım: Şirket İçi | MSP

2.000’den fazla yerleşik ağ monitörüyle kritik ağ kaynaklarınızın kullanılabilirliğini, durumunu ve performans ölçümlerini proaktif olarak izleyin. Güçlü ağ izleme özelliği sayesinde gelişmiş ağ performansı, hata yönetimi, tam ağ görünürlüğü, sürekli ağ kullanılabilirliği sağlayın ve maliyetli ağ kesintilerini önleyin.

 

Öne çıkan özellikler:

• Ağ cihazlarının izlenmesi • Fiziksel ve sanal sunucu izleme
• Çoklu saha ve dağıtılmış ağ izleme • Donanım izleme
• Alarmlar ve bildirimler • İş akışı otomasyonu
• Yük devretme ve yüksek kullanılabilirlik

 

ManageEngine Applications Manager: Uygulamalar ve sunucu performansının izlenmesi

 

Dağıtım: Şirket içi

Fiziksel, sanal ve bulut ortamlarındaki heterojen iş açısından kritik uygulamalarınızın performansını ve kullanıcı deneyimini geliştirin. Son kullanıcılarınız için kusursuz kullanıcı deneyimi sağlamanıza olanak tanıyan 150’den fazla teknoloji için kod düzeyinde öngörüler, otomasyon yetenekleri ve kullanıma hazır destek alın.

 

Öne çıkan özellikler:

• Uygulama Keşfi ve Bağımlılık Eşlemesi (ADDM) • Sentetik işlem izleme
• Son kullanıcı deneyiminin izlenmesi • Kök neden analiziyle arıza yönetimi
• Dinamik taban kaplamasıyla anormallik tespiti • Rapor oluşturmak için gelişmiş analizler

 

ManageEngine NetFlow Analizörü: Ağ trafiği ve bant genişliği analizi

 

Dağıtım: Şirket içi

Önde gelen akış teknolojileri desteğiyle ağ trafiğine ve bant genişliği tüketimine ilişkin derinlemesine bilgiler edinin. Ağ adli bilişimi gerçekleştirin, ağ akışlarını analiz edin, trafik ağı adli bilişimini izleyin, ağ akışlarını analiz edin, trafik tüketimini takip edin ve bant genişliği kullanımını optimize etmenin yanı sıra gelişmiş güvenlik analizleriyle ağınızı güvence altına alın.

 

Öne çıkan özellikler:

• Ağ bant genişliği izleme • Ağ trafiğini izleme • Daha hızlı ağ sorun giderme
• Eşik bazlı uyarı • Entegre ağ yönetimi

 

ManageEngine Ağ Yapılandırma Yöneticisi: Yapılandırma, değişiklik ve uyumluluk yönetimi

 

Dağıtım: Şirket içi

Ağ yapılandırmalarınız ve uyumluluğunuz üzerinde tam kontrol sahibi olmanızı sağlayan bir ağ yapılandırması ve değişiklik yönetimi çözümü. Yapılandırmaların ve değişikliklerin kim tarafından ne zaman ve ne zaman yapıldığına ilişkin öngörüler elde edin, Configlet’lerle uzaktan ağ operasyonları yürütün, otomatik yapılandırma yedeklemelerinden yararlanın ve ihlalleri önlemek için özelleştirilebilir uyumluluk ilkelerini etkinleştirin.

 

Öne çıkan özellikler:

• Otomatik yedeklemeler • Yönetimi gerçek zamanlı olarak değiştirin
• Uyumluluk izleme • Yapılandırmalar • Görev otomasyonu     • Kapsamlı raporlar

 

ManageEngine Firewall Analizörü: Güvenlik duvarı güvenliği ve günlük yönetimi

 

Dağıtım: Şirket içi

50’den fazla güvenlik duvarı satıcısını destekleyen Firewall Analizörü, güvenlik duvarı politikası, kullanıcı internet etkinliği, günlük analizi ve ağ adli denetimleri hakkında derinlemesine bilgiler sunarak ağ güvenliğini geliştirmenize olanak tanıyan bir güvenlik duvarı günlük analizi ve yapılandırma yönetimi yazılımıdır.

 

Öne çıkan özellikler:

• Güvenlik Duvarı Politikası Optimizasyon Raporu • VPN Raporları
• Çalışanların İnternet Kullanımı • Kullanılan Güvenlik Duvarı Kuralları Raporu
• Güvenlik Duvarı Uyarıları • Virüs, Saldırı ve Güvenlik Raporları

 

ManageEngine OpUtils: IP adresi ve anahtar bağlantı noktası yönetimi

 

Dağıtım: Şirket içi

OpUtils, birden fazla alt ağ, süper ağ ve DHCP sunucu kapsamı genelinde ağ adresi alanı kullanılabilirliğini ve kullanımını izlemenizi sağlayan kapsamlı bir IP adresi yönetimi yazılımıdır. OpUtils, IPv4 ve IPv6 adresleme desteğiyle, MAC cihazlarının ağ bağlantısıyla ilgili ayrıntılar sunan ve hileli tespit yetenekleriyle ağ güvenliğini artırmaya yardımcı olan anahtar bağlantı noktası eşlemesini de etkinleştirir.

 

Öne çıkan özellikler:

• IP Adresi Yönetimi • DHCP kapsamı izleme • Anahtar Bağlantı Noktası Yönetimi
• Hileli Cihaz Tespiti • 30’dan fazla ağ aracı

 

ManageEngine OpManager Plus: Birleşik BT operasyon yönetimi

 

Dağıtım: Şirket içi

Bu hepsi bir arada BT operasyon yönetimi yazılımı, güvenlik duvarı, IP adresi ve anahtar bağlantı noktası yönetiminin yanı sıra ağ performansınızı uygulama deneyiminizi, bant genişliği tüketiminizi, yapılandırmalarınızı, değişikliklerinizi ve uyumluluğunuzu izlemeye yönelik birleşik bir yaklaşım sunar.

 

Öne çıkan özellikler:

• Sunucu izleme • Bant genişliği yönetimi • Ağ yapılandırma yönetimi
• Güvenlik duvarı günlük yönetimi • IP adresi ve anahtar bağlantı noktası yönetimi
• Uygulama yönetimi

 

ManageEngine ITOM çözümleriyle uyarlanabilir, hızlı tempolu, yapay zekâ destekli ITO’lara doğru ilk adımınızı atın.