Терминологический словарь автоматизации строительства и производственных процессов

Свидетельство о регистрации СМИ:
ЭЛ № ФС77-79395 от 02.11.2020

ISSN: 2782-1528

DOI 10.34660/c0727-6092-6372-a

Последнее обновление словаря: 12.07.2024 - 11:29
Категории

Интеллект искусственный для ИТ-операций

Интеллект искусственный для ИТ-операций (Artificial Intelligence for IT Operations, AIOps) – это новая ИТ-практика, которая применяет искусственный интеллект к ИТ-операциям, чтобы помочь организациям разумно управлять инфраструктурой, сетями и приложениями для обеспечения производительности, отказоустойчивости, емкости, времени безотказной работы и, в некоторых случаях, безопасности. Перенося традиционные оповещения на основе пороговых значений и ручные процессы на системы, использующие преимущества искусственного интеллекта и машинного обучения, AIOps позволяет организациям лучше отслеживать ИТ-активы и предвидеть негативные инциденты и последствия до того, как они произойдут. AIOps – это термин, придуманный Gartner в 2016 году как отраслевая категория для технологии аналитики машинного обучения, которая улучшает аналитику ИТ-операций, охватывающую операционные задачи, включая автоматизацию, мониторинг производительности и корреляцию событий, среди прочего. Gartner определяет платформу AIOps следующим образом: «Платформа AIOps сочетает в себе функции больших данных и машинного обучения для поддержки всех основных функций ИТ-операций за счет масштабируемого приема и анализа постоянно растущего объема, разнообразия и скорости данных, генерируемых ИТ. Платформа позволяет одновременно использовать несколько источников данных, методы сбора данных, аналитические и презентационные технологии». По сути AIOps – это искусственный интеллект для управления ИТ на базе многослойной платформы, который автоматизирует обработку данных и принятие решения с помощью машинного обучения и аналитики больших данных, которые приходят с различных элементов ИТ-инфраструктуры в режиме реального времени

AIOps состоит из двух основных компонентов: «большие данные» и «машинное обучение». Таким образом, ИТ специалисты должны отойти от логгирования и отслеживания множества отдельных событий (siloed IT), которые активно используются сейчас, а положиться на машинное обучение и анализ данных, которые приходят от систем мониторинга, журналов нарядов на работы и т. д.

[Чесалов А. Ю. Глоссариум по искусственному интеллекту: 2500 терминов/  А. Ю. Чесалов —  «Издательские решения» 2022 г., 670 стр.]

76 просмотров

Правообладателям! В случае если свободный доступ к данному термину является нарушением авторских прав, составители готовы, по требованию правообладателя, убрать ссылку, либо сам термин (определение) с сайта. Для связи с администрацией воспользуйтесь формой обратной связи.