Дізнайтеся про успіхи AIOP, уникайте підводних каменів

Ваші однолітки мають великий успіх у розгортанні AIOps та інших, ну, не так сильно.

Істина полягає в тому, що AI знаходиться на межі охоплення всіх аспектів управління ІТ. Сюди входить моніторинг усього стека в режимі реального часу:

· Додаток

· Доставка

· Мову

· Архітектура даних

· Усі форми хмари

Але якщо ретельний розгляд та планування не виконуються, обіцянка щодо штучного інтелекту (AI) та машинного навчання (МЛ) ніколи не буде реалізована. Чи не було б зручно знати найкращий план розгортання, загальні підводні камені та найкращі випадки використання, які зараз діють?

Ми зібрали групу експертів зі штучного інтелекту та управління ML для розгляду поточного стану AIOps та ІТ-аналітики, а також того, як і чому це вплине на ефективність бізнесу.

Панель представила активні дані, отримані в результаті опитування ваших однолітків, що стосуються найпоширеніших проблем, таких як:

· Хто використовує AIOps для ІТ та чому?

· Які найважливіші ініціативи, пов’язані з ІТ-аналітикою, відбуваються зараз?

· Які дані повинні бути за AIOps?

· Які основні причини несправності AIOps?

· Які найважливіші розширення ІТ-аналітики?

· Як передова ІТ-аналітика може об’єднати зацікавлені сторони?

Centerio AIOps і динамічні бізнес-перегляди відповідають нагальній потребі в платформі, яка забезпечує повноцінний AIOps в режимі реального часу для керівників підприємств, критичні цифрові послуги яких залежать від сучасних та високодинамічних ІТ-середовищ.

Я хочу дізнатись більше про AIOps

Спочатку ця публікація була опублікована за адресою https://www.linkedin.com/pulse/learn-aiops-successes-avoid-pitfalls-marty-pejko/.

Marty Pejko люб’язно дозволив нам перекласти і опублікувати цю статтю.