サービス中心のAIOps：ビジネスと運用の優先順位に基づいてITイベントを管理します

Figure 1 - ITの停止は、収益の損失、生産性の損失、評判の損失につながる可能性があります.

推論モデル：サービス中心のAIOpsの実行

OpsRampのサービス中心のAIOpsソリューションの中核はOpsQイベント管理エンジン.OpsQは、迅速なイベントの取り込み、正確なアラートの推測、より迅速なチケット割り当て、およびより迅速なインシデント修復により、最初の応答、アラートの優先順位付け、および根本原因の分析に費やされる人的時間を削減します。 OpsQは、追加のスタッフや異なるツール間のコンテキスト切り替えに投資することなく、企業がはるかに大量のITイベントを管理できるようにすることで、生産性を向上させます。

Figure 2 - サービス中心のAIOpsを使用して、デジタルの混乱を防ぎ、問題を迅速に修正します.

OpsQは、ハイブリッドITスタック全体のイベントを管理するために、3つの推論モデルを使用して、運用の最適化のための予防的かつ予測的な洞察を提供します:

1. トポロジベースのイベント相関。 <spanハイブリッドインフラストラクチャリソースとitサービスの依存関係のコンテキストを関連付けて、リソースレベルの監視からサービスレベルの管理に移行できるようにします。 opsrampのサービスマップとトポロジエクスプローラーは、アプリケーションとインフラストラクチャの依存関係を明確に視覚化することで、重要なitサービスの問題を切り分けて修正するのに役立ちます。<="" span=""></spanハイブリッドインフラストラクチャリソースとitサービスの依存関係のコンテキストを関連付けて、リソースレベルの監視からサービスレベルの管理に移行できるようにします。>

2. クラスタリングベースのイベント相関。サブジェクト、アラートメトリック、アラートソース、ホスト名、IPアドレス、デバイスタイプなど、同様のアラートプロパティまたはイベント属性を共有するアラートを識別して相互に関連付けます。 OpsQは、大量の誤ったアラートを削減し、適切なアラートの優先順位付けで迅速にアクションを実行するのに役立ちます。

3. 共起ベースのイベント相関。共起は、特定のアラートシーケンスの履歴パターンに基づいてアラートをグループ化するのに役立ちます。 OpsQは、機械学習アルゴリズムを適用して、既存のアラートシーケンスを学習し、隠れた接続を発見し、パターン認識と検出でアラートの疲労を軽減します

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OpsRampのビッグデータプラットフォームで適切なイベントコンテキストを提供する

サービス中心のAIOps向けのOpsRampのビッグデータプラットフォームは、構造化データと非構造化データを組み合わせて、ITの運用、組織、分析の幅広いユースケースをサポートします。ビッグデータプラットフォームアーキテクチャが、ITチームがインシデントをトリアージ、トラブルシューティング、および解決するのに、より高速かつ正確にどのように役立つかを次に示します。

• Data Lake. データレイクは、ネイティブ形式で大量の生のイベントデータを保持します。 OpsRampは、イベント圧縮とリアルタイム分析を強化するために、生データにバッチとストリーミングの両方の手法を適用します。

• Data Warehouse. データウェアハウスは、データ分析と機械学習のジョブを実行して、生の運用データから独自の洞察を抽出します。

• データハブ。 データハブはガバナンスとマスターデータモデルをサポートし、OpsRampのダッシュボード、レポート、その他のツールを介した効果的なデータ共有を可能にします.

図3-OpsRampのビッグデータプラットフォームを使用して、冗長なアラートを認識し、ノイズを抑制し、インシデントをより迅速にルーティングします。

OpsRampのサービス中心のAIOpsプラットフォームは、関連するイベントを分析し、同様のアラートを既知の原因に関連付け、合意されたサービスレベル内でインシデントを解決することにより、問題の検出と根本原因の修正を高速化します。 OpsQのスケーラブルなインシデント管理ワークフローを使用して、データに溺れるのを防ぎ、ビジネスのニーズに対応します。サービス中心のAIOpsソリューションの詳細については、5分間の製品デモビデオをご覧ください。 

次のステップ：

• ダウンロード AIOps採用のトップトレンド report.
• Check out the OpsRampOpsQデータシート.
• カスタムデモンストレーションをスケジュールする 今日のソリューションコンサルタントと.