Verbessern Sie Ihre IT-Leistung und Zuverlässigkeit durch BMC Helix AIOps.
Nicht nur die IT-Branche steht unter Druck. DevOps-Teams haben eigene Herausforderungen bei der Entwicklung von Anwendungen, die sowohl agilen Methoden als auch Microservices-Architekturen kombinieren. Diese Anwendungen sollen schnell iterieren, aber generieren gleichzeitig grosse Datenmengen, inkonsistente Datenqualität und unvorhersehbare Skalierbarkeit, was die Servicequalität beeinträchtigen kann. Dies unterstützt nicht die Bemühungen um Geschwindigkeit, schnelle Wertschöpfung und minimierte Verluste bei Bereitstellungs- und Überwachungsprozesse in Cloud-, Hybrid- und Multi-Cloud-Umgebungen.
Hier glänzt die künstliche Intelligenz für den IT-Betrieb (AIOps), die es IT-Teams ermöglicht, eine einheitliche Überwachungsstrategie umzusetzen.
Highlights
- Verbindung zum Übergang einer neuen Generation: Durch intelligente Automatisierung, eingebettetes Fachwissen und einer intuitiven Benutzeroberfläche können Ihre neuesten Mitarbeiter genauso effektiv arbeiten wie erfahrene Fachkräfte.
- Probleme Lösen, bevor sie das Geschäft beeinträchtigen: Durch die Verwendung von Vorhersagewarnungen, um um die Ecke zu schauen, kannst du schnell handeln, um unerwartete Ausfälle zu verhindern und ununterbrochene Leistung und Verfügbarkeit zu gewährleisten.
- Bessere Entscheidungen treffen: Sie können echte und potentielle Probleme von falschen Alarmen unterscheiden, den richtigen Ressourceneinsatz bei Kostenkontrolle sicherstellen und für die Zukunft effektiv planen.
- Verbinden Sie sich mit dem Unternehmen: Integrieren Sie den Mainframe mit sicheren offenen Grenzen.
AIOPs definiert
AIOps markiert eine Veränderung des Paradigmas, bei der Maschinen in der Lage sind, IT-Probleme selbstständig zu lösen, ohne menschliche Unterstützung. Es ist ein mehrschichtiger Ansatz, der den IT-Betrieb durch den Einsatz von maschinellem Lernen (ML) und Analysen verbessert, um große Datenmengen, die über verschiedene Tools gesammelt werden, zu analysieren. Diese Kombination ermöglicht es, IT-Probleme automatisch in Echtzeit zu erkennen und darauf zu reagieren und unterstützt Continuous Integration und Deployment (CI/CD) für Kernfunktionen der Technologie.
AIOps hilft nicht nur bei der Bewältigung komplexer IT-Herausforderungen, sondern ermöglicht es Teams auch, dem exponentiellen Datenwachstum zu begegnen, indem sie den gesamten ITOps-Prozess in hybriden Umgebungen automatisieren. Dies ermöglicht es, ein genaues Inventar von Maschinen zu erstellen und Datenpunkte unabhängig voneinander zu korrelieren, um anschließend maschinelles Lernen (ML) anzuwenden, um Muster zu erkennen und so Störgeräusche zu reduzieren.
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