Traditionel overvågning og support er ikke længere god nok

IT har altid været afhængig af overvågningsværktøjer til fejlfinding af deres miljø. Desværre har det betydet, at IT-afdelingerne har brugt snesevis af timer til at gennemgå logfiler og fortolke grafer – alt for at få et indblik i årsagen til en forstyrrelse, så det kunne løses næste gang det opstår.

Da infrastruktur bliver stadig vigtigere for en organisations bundlinje, vil denne model ikke være tilstrækkelig. Det er ikke længere acceptabelt at opdage en forstyrrelse, efter at den er opstået. Organisationer har brug for en løsning, der kan forudsige problemer, før de opstår.

AI ser ud over grænserne

Som menneske, kan vi se nutiden og huske lidt af fortiden, hvilket er det samme som de værktøjer, som IT-administratorer pt. bruger til at styre deres omgivelser.

Imidlertid kræver fjernelse af dette problem, at vi i måden vi i dag administrerer infrastruktur på, også bliver bedre til at forudsige problemer og flaskehalse, før de opstår – og at systemerne kommer med indbygget intelligens, der proaktivt kan fremhæve ressourceproblemerne og hjælpe med at få indsigt i hvordan miljøet kan optimeres.

Evnen til at lære fra andre

Analytics, der blot rapporterer om lokale systemmålinger, tilbyder begrænset værdi, fordi adfærd fra andre systemer ikke kan bruges til at afsløre og diagnosticere problemer. I modsætning hertil kan en global tilgang til dataindsamling og analyse samle observationer fra en enorm række arbejdsbelastninger. Dette gør det muligt for sjældne begivenheder, der er identificeret ét sted, også benyttes til at undgå dette hos en anden.

Manglende system-ekspertise

Prædikativ modellering kræver en dyb indsigt og forståelse af alle drifts-, miljø- og telemetriparametre inden for hvert system i infrastrukturstakken. Generel analyse kan kun gå til en vis dybde, hvorimod kombinationen af system-eksperter og AI kan gøre det muligt for maskinlæringsalgoritmer at identificere årsagssammenhæng fra historiske begivenheder og derved forudsige de mest komplekse og skadelige problemer.

Manglende evne til at handle

Den ideelle tilstand er autonom drift uden behov for menneskelig indgriben. At nå dette niveau af automatisering kræver en gennemprøvet historik af automatiserede anbefalinger, der giver det nødvendige niveau af tillid.

AI kan overvåge din infrastruktur, lære løbende fra den globalt installeret base af udstyr og anvende hvad den lærer til at forudsige og forhindre problemer – og eliminere gætteriet i administration af infrastrukturen. AI kan gøre infrastruktur smartere og mere pålidelig.