Kecerdasan buatan (AI) bukan sekadar tren – namun merupakan kekuatan dahsyat yang membentuk kembali fondasi operasi bisnis.
Sama seperti internet yang mendorong transformasi global beberapa dekade lalu, AI kini memimpin revolusi digital baru. Gelombang inovasi ini memaksa organisasi untuk mempertimbangkan kembali, membayangkan kembali, dan menemukan kembali setiap aspek strategi operasional mereka.
AVP, aliansi strategis global di NETSCOUT.
Tujuannya adalah untuk secara mendasar meningkatkan cara bisnis mengelola data operasional mereka, mendukung pengambilan keputusan penting oleh manusia, dan mengotomatisasi tugas-tugas yang dulunya membutuhkan banyak tenaga kerja.
Di tahun-tahun yang lalu, setiap aspek operasi TI – mulai dari memantau kesehatan server hingga penjadwalan beban kerja – memerlukan pengawasan manusia yang terus-menerus.
Kini, dengan hadirnya solusi AIOps yang canggih, bisnis dapat mengotomatiskan berbagai fungsi penting ini, sehingga memberikan kebebasan bagi talenta manusia untuk fokus pada inisiatif yang lebih strategis.
Memodernisasi dan menyederhanakan TI dengan AIOps
Pendorong utama adopsi AIOps adalah kemampuannya untuk secara langsung mengatasi kekurangan yang terkait dengan konvensional alat manajemen TI. Meskipun keahlian manusia sangat berharga dalam menafsirkan data yang kompleks, hal ini juga dapat menyebabkan ketidakakuratan dan inefisiensi, terutama ketika menangani kumpulan data berskala besar.
Platform AIOps dirancang untuk mengatasi tantangan ini. Ketika diberi data berkualitas tinggi dan relevan, sistem AIOps dapat dengan cepat mengidentifikasi peluang untuk meningkatkan pengambilan keputusan dan mengotomatiskan proses di seluruh operasi TI, keamanan siberdan domain jaringan lainnya.
Salah satu manfaat paling signifikan adalah peningkatan kinerja dan keamanan aplikasi. Alat AIOps menyaring gangguan aliran data yang sangat besar untuk mendapatkan wawasan penting yang dibutuhkan tim untuk memahami secara tepat apa yang terjadi di seluruh jaringan dan aplikasi mereka.
Ini memberikan pemahaman yang jelas dan komprehensif tentang isu-isu seperti pertunjukan degradasi atau pemadaman sistem, memungkinkan tim membuat keputusan lebih cepat dan lebih percaya diri.
Misalnya, tim keamanan siber dapat menggunakan kecerdasan ini untuk mendeteksi anomali, mengidentifikasi pelaku ancaman, dan melacak aktivitas mereka dalam jaringan untuk menemukan dan menghapusnya. Diketahui juga bahwa pemantauan kinerja jaringan dan aplikasi menciptakan sejumlah besar data untuk disaring oleh tim.
Namun, penggunaan AI memungkinkan tim untuk mengotomatiskan sebagian besar analisis data, melengkapi mereka dengan indikator yang kredibel mengenai masalah kinerja dan gangguan sistem.
Hal ini mengurangi waktu penyelesaian (MTTR) dan memungkinkan para profesional untuk fokus pada penyelesaian masalah, bukan hanya mendeteksinya.
Komponen inti dari platform AIOps
Inti dari platform AIOps terletak pada analitik tingkat lanjut, yang berfungsi sebagai mesin utama platform. Hal ini melampaui pelaporan data sederhana untuk menghasilkan wawasan yang dapat ditindaklanjuti yang mendukung protokol otomatisasi, sehingga mengurangi kebutuhan untuk melakukan tugas berulang secara manual.
Berdasarkan landasan analitis ini adalah pembelajaran mesin (ML), inti “pembelajaran” dari AIOps. Algoritme ML menyaring kumpulan data historis dan real-time yang sangat besar untuk mengidentifikasi pola dan anomali halus di luar kemampuan deteksi manusia. Wawasan ini membantu menyempurnakan otomatisasi dan meningkatkan akurasi sistem dari waktu ke waktu.
Kemampuan pembelajaran yang kuat ini berkembang menjadi analitik prediktif, menandai titik di mana platform AIOps mulai bertindak secara proaktif melalui peningkatan kecerdasan jaringan.
Hal ini sangat berharga dalam konteks keamanan, karena membantu tim keamanan siber tetap selangkah lebih maju dari musuh dengan memprediksi kemungkinan pergerakan ancaman dalam skenario tertentu – dengan cepat menghentikan penyerang sebelum terjadi kerusakan signifikan.
Menggabungkan semua komponen ini adalah korelasi peristiwa waktu nyata. Di dunia digital, setiap detik sangat berarti ketika terjadi masalah kinerja atau serangan siber, sehingga tindakan cepat menjadi suatu keharusan.
Korelasi peristiwa real-time secara otomatis mengidentifikasi hubungan antar peristiwa di seluruh sistem TI untuk menentukan, mengatasi, dan menyelesaikan akar penyebab masalah dengan cepat, semuanya tanpa penundaan penyelidikan manual.
Data berkualitas berarti AIOps berkualitas
Pada intinya, AIOps memerlukan aliran data yang detail dan andal secara konstan untuk menggerakkan mesinnya – seperti halnya mobil berperforma tinggi yang memerlukan bahan bakar bersih dan berkualitas tinggi agar dapat berjalan.
Efisiensi dan efektivitas platform AIOps mana pun secara langsung bergantung pada kalibernya data itu menelan. Data yang akurat dan kontekstual memungkinkan solusi ini memberikan wawasan yang tepat, otomatisasi cerdas, dan kemampuan prediktif yang dijanjikan.
Sebaliknya, jika data masukan cacat, tidak lengkap, atau terfragmentasi, platform AIOps tidak dapat memperbaiki kekurangan tersebut. Prinsip ‘sampah masuk, sampah keluar’ berlaku di sini.
Jika suatu sistem menganalisis data yang terfragmentasi dari departemen yang berbeda, sistem tersebut mungkin menghasilkan tindakan otomatis yang bertentangan, seperti mengirimkan tanggapan yang bertentangan terhadap keluhan pelanggan.
Dalam skenario yang lebih kritis, potensi serangan siber dapat disalahartikan sebagai lonjakan normal dalam lalu lintas server yang biasanya terjadi pada puncak musiman.
Kesalahan ini dapat membuka pintu lebar-lebar bagi penjahat dunia maya untuk menyusup ke sistem sensitif tanpa terdeteksi. Oleh karena itu, strategi data yang kuat bukan hanya sekedar preferensi untuk AIOps; itu adalah fondasi kesuksesannya.
Mengapa adopsi AIOps akan terus meningkat
Industri ini memperhatikan kemampuan hebat ini. Lebih dari 84 persen organisasi saat ini menggunakan atau berencana menggunakan AIOps untuk meningkatkan operasional TI – sebuah indikasi jelas akan meningkatnya nilai AIOps.
Dan hal ini tidak hanya akan menambah nilai pada satu area bisnis: tim di seluruh perusahaan – termasuk ITOps, NetOps, dan DevOps – dapat memanfaatkan AIOps untuk memodernisasi operasi mereka, memperkuat kemampuan observasi, dan meningkatkan keamanan siber.
Otomatisasi platform AIOps yang kuat meningkatkan waktu respons untuk sejumlah masalah kinerja dan keamanan jaringan, meminimalkan kebutuhan akan intervensi manusia yang memakan waktu.
Hal ini, pada gilirannya, meningkatkan profitabilitas dan meningkatkan efisiensi tim secara keseluruhan dengan mengalokasikan kembali waktu yang berharga dari penggunaan manual pemantauan dan menuju pemecahan masalah strategis dan inovasi.
Agar berhasil menerapkan platform AIOps berkinerja tinggi, organisasi harus memprioritaskan kualitas dan nilai data. Hal ini dimulai dengan analisis yang kuat dan langkah-langkah pemfilteran yang efektif pada sumber data, memastikan hanya data berintegritas tinggi yang masuk ke platform.
Dengan peluncuran strategis secara bertahap dan fokus pada data yang akurat, bisnis dapat mempercayai AIOps untuk meningkatkan efisiensi operasional dan menemukan peluang pertumbuhan baru dalam lanskap teknologi yang berkembang pesat saat ini.
Saya mencoba 70+ alat AI terbaik.
Artikel ini dibuat sebagai bagian dari saluran Expert Insights TechRadarPro tempat kami menampilkan para pemikir terbaik dan tercemerlang di industri teknologi saat ini. Pandangan yang diungkapkan di sini adalah milik penulis dan belum tentu milik TechRadarPro atau Future plc. Jika Anda tertarik untuk berkontribusi, cari tahu lebih lanjut di sini: https://www.techradar.com/news/submit-your-story-to-techradar-pro
