L'AIOps sta cambiando il modo in cui gestiamo i moderni ambienti cloud, superando gli approcci basati sull'apprendimento automatico e offrendo una maggiore automazione e integrazione verticale.
Nel mondo dell'IT, la pressione sulle operazioni sta aumentando esponenzialmente, soprattutto con la digitalizzazione accelerata e la complessità delle strategie multicloud e ibride. Per far fronte a queste sfide, è fondamentale mettere l'intelligenza artificiale (AI) al centro del prossimo ciclo di software aziendali. L'adozione di soluzioni AIOps, basate sull'AI, consentirà un'automazione più intelligente e un'integrazione verticale più efficiente.
Gli attuali strumenti di apprendimento automatico richiedono troppo impegno da parte degli esseri umani per identificare le cause dei problemi e risolverli. Inoltre, spesso non riescono a riconoscere gli 'sconosciuti' e a individuare la causa principale dei problemi. Di conseguenza, il compito di analizzare gli avvisi e risalire alla causa radice è solitamente affidato agli esseri umani, rendendo il processo lento e dispendioso.
Invece, l'AIOps, basato sull'AI deterministica, esamina ogni aspetto di un sistema in tempo reale, raccogliendo ogni dato rilevante e costruendo un'analisi accurata degli alberi delle anomalie. Questo approccio permette di identificare rapidamente la causa principale dei problemi e di avviare procedure di auto-rimedio, spesso prima che gli utenti si accorgano dei malfunzionamenti. In definitiva, la scelta tra apprendimento automatico e AIOps si riduce a questo: i software basati sull'apprendimento automatico possono solo fare ipotesi educate sulle cause dei problemi, mentre gli strumenti AI deterministici offrono una maggiore precisione e velocità nella risoluzione dei problemi.
