Piattaforme cloud, fornitori di servizi gestiti e aziende impegnate nella trasformazione digitale iniziano a raccogliere i vantaggi di una tendenza emergente: l’uso della tecnologia delle operazioni IT basata sull’intelligenza artificiale per monitorare e gestire automaticamente il portafoglio IT.

Questa pratica emergente, nota come AIOps (artificial intelligence for IT operations), aiuta le aziende a prevenire potenziali interruzioni e problemi di prestazioni prima che abbiano un impatto negativo su operazioni, clienti e profitti.

Le implementazioni più avanzate stanno però iniziando a utilizzare i sistemi di intelligenza artificiale non solo per identificare i problemi o prevederli prima che si verifichino, ma anche per reagire agli eventi con una mitigazione intelligente e automatizzata.

Cos’è esattamente AIOps e in che modo viene utilizzato dalle aziende oggi? Qui diamo uno sguardo più approfondito a tecnologie, strategie e sfide delle operazioni IT assistite dall’intelligenza artificiale.

Cos’è AIOps?

L’AIOps è una pratica IT emergente che applica l’intelligenza artificiale alle operazioni IT per aiutare le aziende a gestire in modo intelligente infrastrutture, reti e applicazioni per prestazioni, resilienza, capacità, uptime e, in alcuni casi, sicurezza. Spostando gli alert tradizionali basati su soglie e i processi manuali su sistemi che sfruttano l’intelligenza artificiale e l’apprendimento automatico, AIOps consente alle aziende di monitorare meglio le risorse IT e anticipare incidenti e impatti negativi prima che si verifichino.

Il CIO di Carhartt John Hill sfrutta l’AIOps presso il rivenditore di abbigliamento da lavoro in tre aree principali: gestione dei servizi, gestione delle prestazioni e automazione IT. Grazie al monitoraggio intelligente, Carthartt è in grado di individuare i problemi prima che abbiano un impatto sugli utenti o sui clienti.

“Si tratta dell’intero processo di monitoraggio dell’ambiente, della comprensione di cosa sta succedendo e di intraprendere azioni basate su tali indicatori”, afferma. “In precedenza, ci affidavamo a un’interruzione o a qualche indicazione che qualcosa non funziona per sapere quando era necessaria una correzione: eventi che probabilmente avevano già degradato l’esperienza del cliente prima che ne fossimo a conoscenza”.

Strumenti AIOps

Molte piattaforme AIOps sono state costruite su consolidati sistemi di monitoraggio. Altre sono state sviluppate nei laboratori di intelligenza artificiale e sono cresciute verso l’esterno. Uno strumento AIOps genera ipotesi lungimiranti sul carico della macchina e quindi controlla se qualcosa si discosta da queste stime. Le anomalie potrebbero essere trasformate in avvisi che generano e-mail, post Slack o, se la deviazione è sufficientemente ampia, messaggi cercapersone.

I sofisticati strumenti AIOps offrono anche “l’analisi della causa principale”, che crea diagrammi di flusso per tenere traccia di come i problemi possono diffondersi tra le varie macchine in una moderna applicazione aziendale. Prima di adottare una piattaforma AIOps è necessario valutare come gli strumenti che offre si integrano con i particolari database e servizi già in uso.

Tra i migliori strumenti AIOps oggi disponibili segnaliamo:

  • AppDynamics
  • BigPanda
  • Datadog
  • Dynatrace
  • GitHub Copilot
  • IBM Watson Cloud Pak for AIOps
  • LogicMonitor
  • Moogsoft
  • New Relic One
  • Splunk

Casi d’uso AIOps

AIOps potrebbe essere già al lavoro nel vostro portafoglio IT: sistemi CRM o ERP avanzati spesso hanno una gestione intelligente integrata. La maggior parte delle principali piattaforme cloud utilizza strumenti di monitoraggio e gestione basati sull’apprendimento automatico.

Ma affidarsi a funzionalità integrate nelle soluzioni puntuali ha i suoi lati negativi. Una ricerca di AIOps Exchange ha rilevato che il 65% percento delle organizzazioni IT fa ancora affidamento su approcci di monitoraggio, intelligenti o meno, che sono basati su regole o che non coprono le esigenze dell’intero ambiente IT. Inoltre, secondo un recente sondaggio di BigPanda, il 42% delle organizzazioni IT utilizza più di 10 diversi strumenti di monitoraggio per i propri ambienti IT.

Per questo motivo Carhartt ha introdotto l’AIOps. “In precedenza, dovevamo monitorare in modo indipendente tutti i diversi ambienti”, afferma Hill. Per gestire questa complessità, il CIO ha scelto di combinare il monitoraggio su due piattaforme: prima AppDynamics per il monitoraggio delle prestazioni delle app e successivamente Turbonomic per tenere sotto controllo l’infrastruttura di Carhartt.

“I problemi di prestazioni sul sito web dell’azienda durante il Black Friday e il Cyber Monday hanno imposto la necessità di un cambiamento”, spiega Hill. “Quando ci siamo accorti dei problemi, i clienti avevano già avvertito il degrado del servizio”. Da quando Carhartt ha implementato AppDynamics nell’autunno del 2017, i picchi durante il Black Friday e il Cyber Monday sono stati raggiunti con zero tempi di inattività.

Carhartt ha aggiunto Turbonomic all’inizio del 2019 per la gestione delle risorse di ambienti on-premise e cloud. Con il nuovo sistema, l’utilizzo è aumentato dal 70 al 92 %, “con un risparmio di circa il 25% sui costi di infrastruttura”.

Le maggiori esigenze di utilizzo vengono elaborate automaticamente, senza intervento umano, mentre le diminuzioni di capacità richiedono ancora l’approvazione umana.

“La piattaforma riconosce un problema di capacità e invia una richiesta di modifica a ServiceNow”, afferma Hill. “Quando abbiamo troppa capacità, crea un ticket in ServiceNow che viene preso in carico da un essere umano. La revisione è rapida, basta un clic, e per il momento non intendiamo automatizzarla”.

Il prossimo passo è automatizzare le attività aziendali, come l’elaborazione degli ordini dei clienti utilizzando il riconoscimento del testo e l’elaborazione del linguaggio naturale.

L’adozione dell’AIOps

Secondo Gartner, entro il 2023 il 40% delle aziende utilizzerà AIOps per il monitoraggio di applicazioni e infrastrutture. Tuttavia, l’adozione di AIOps è ancora nelle sue fasi iniziali. Secondo un sondaggio condotto nel 2019 da Loom Systems, solo il 5% delle aziende ha implementato AIOps. “Un ostacolo all’adozione è la presenza di molti fornitori sul mercato”, afferma Akash Bhatia, managing director e partner di Boston Consulting Group. “Quasi troppi”.

E con il 59% delle organizzazioni in fase di esplorazione, secondo il rapporto di Loom Systems, è ancora difficile per i clienti capire esattamente cosa gli viene offerto. “Inoltre molti fornitori operano in un solo segmento di AIOps, come il monitoraggio delle prestazioni delle applicazioni, la gestione dell’infrastruttura o il monitoraggio e la diagnostica delle prestazioni della rete”, afferma Bhatia. “Ma il mercato sta mostrando segni di consolidamento man mano che la tecnologia matura”.

IDC prevede che il mercato AIOps, che chiama “analisi delle operazioni IT”, crescerà da 2,9 miliardi di dollari nel 2018 a 4,5 miliardi di dollari nel 2023, con la maggior parte della crescita proveniente da AIOps as-a-service. E mentre AIOps è spesso integrata con piattaforme software aziendali o servizi cloud, “le aziende più grandi stanno iniziando a investire in AIOps come voce di bilancio autonoma”, afferma Stephen Elliot, analista e vicepresidente del programma AIOps presso IDC. “Si stanno rendendo conto di essere in un mondo multicloud, hanno una trasformazione Agile in corso, hanno team DevOps, quindi devono muoversi più velocemente perché la complessità sta aumentando”.

La value proposition di AIOps

Le aziende che utilizzano AIOps stanno iniziando a vedere l’importanza di passare dai sistemi che eseguono analisi e previsioni a quelli che prendono decisioni da soli. “Hanno bisogno di strumenti in grado di raccogliere enormi pool di informazioni, applicare analisi, ridurre il rumore e guidare più rapidamente l’identificazione e la risoluzione dei problemi”, afferma Elliot.

L’automazione richiede anche una maggiore integrazione dell’AIOps. Un problema con le prestazioni dell’applicazione può essere dovuto a un problema software, di rete o hardware. In un ambiente multi-cloud, la causa principale può essere in un cloud o in un altro, oppure essere il risultato di una combinazione di fattori. Se l’infrastruttura AIOps è frammentata, trovare e risolvere le cause alla radice dei problemi può essere una sfida.

“E può esserci il problema che ogni team ha i suoi strumenti”, sottolinea David Link, CEO di ScienceLogic, fornitore di AIOps. “Se si dispone di uno strumento unico per ogni iniziativa di applicazione, il problema è risolto alla radice”.

Nel frattempo, le aziende che hanno implementato AIOps, come Carhartt, stanno raccogliendo i frutti dei loro investimenti. Secondo una ricerca di Enterprise Management Associates (EMA), l’81% delle aziende che utilizzano AIOps riporta un ritorno sull’investimento positivo. Il 42% ha affermato che il valore di AIOps supera “nettamente” i costi.

Secondo EMA, i sei casi d’uso più comuni per AIOps sono infrastruttura e prestazioni delle applicazioni interdominio, gestione della capacità e ottimizzazione dell’infrastruttura, DevOps e Agile, gestione dell’esperienza del cliente e dell’utente finale e allineamento del business, gestione dei costi e gestione del cambiamento.

AIOps come generatore di entrate

La sussidiaria CBTS di Cincinnatti Bell fornisce servizi di comunicazione ai clienti aziendali. CBTS era l’acronimo di “Cincinnati Bell Technology Solutions”. Ora che l’azienda si è espansa in altre aree geografiche sta per “Consult Build Transform Support”, come spiega Joe Putnick, Chief innovation officer dell’azienda.

“Il passaggio ad AIOps è stato fondamentale per migliorare i tempi di reazione”, afferma, “ma ora è diventato una fonte di nuove opportunità di business. Per esempio, prima che l’azienda si rivolgesse ad AIOps, ci sarebbero volute ore, giorni o “mai” per inserire le apparecchiature del cliente nei sistemi di monitoraggio, gestione e fatturazione CBTS”.

“Ora il provisioning si è ridotto da cinque ore a due minuti”, aggiunge Putnick. “E quando dico provisioning, intendo il provisioning completo per l’intera gestione dei servizi IT e dei sistemi di gestione degli eventi. Queste statistiche sono piuttosto convincenti”.

L’azienda utilizza inoltre AIOps per analizzare i modelli di utilizzo e automatizzare le risposte. “Stiamo applicando AIOps per prevedere dove deve essere la capacità in modo da poter mantenere il massimo tempo di attività e la massima soddisfazione del cliente”, afferma.

AIOps ha aiutato CBTS a crescere da meno di 40 siti al mese a più di 500 installazioni medie al mese, con quasi lo stesso numero di persone.

CBTS utilizza una combinazione di strumenti integrati in AWS, le proprie applicazioni con codice personalizzato all’interno di ServiceNow, l’apprendimento automatico personalizzato e algoritmi adattivi, nonché gli strumenti AIOps di ScienceLogic.