AIOps (Artificial Intelligence for IT Operations) använder maskininlärning och big data-analys för att automatisera och förbättra IT-driftsprocesser. Genom att analysera stora mängder driftsdata – loggar, mätvärden, händelser och larm – kan AIOps identifiera mönster, förutsäga problem och i vissa fall åtgärda dem automatiskt.
Nyckelförmågor i AIOps
Korrelering av händelser: Kopplar samman tusentals larm och händelser till ett fåtal rotorsaker, vilket minskar "alarm fatigue" hos driftsteam.
Anomalidetektering: Identifierar avvikande beteenden i system och nätverk innan de leder till driftstopp.
Prediktiv analys: Förutser kapacitetsbehov och potentiella incidenter baserat på historiska mönster.
Automatiserad remediering: Utför åtgärder automatiskt vid kända problemtyper, exempelvis omstart av tjänster eller skalning av resurser.
AIOps i förhållande till ITSM och observerbarhet
AIOps kompletterar traditionell IT Service Management (ITIL) och servicedesk-processer genom att automatisera de dataintensiva stegen. Det hänger nära ihop med SIEM inom säkerhet, men fokuserar primärt på drift och tillgänglighet snarare än hotdetektion.