Selama beberapa tahun terakhir, beberapa organisasi telah membangun tim DevOps untuk meningkatkan pengembangan aplikasi cloud dan meningkatkan kelincahan bisnis. Menurut Rajalakshmi Srinivasan, Product Manager dari Site24x7, hal ini menunjukkan kenaikan tajam terutama di pasar APAC.Â
Menurut laporan Forrester, DevOps mendapatkan momentum di pasar seperti Jepang, Cina, India, Korea Selatan, dan Singapura, karena banyak perusahaan meyakini bahwa itu adalah kunci untuk mengejar ketinggalan dengan gelombang transformasi digital dan meningkatkan bisnis mereka.
Dengan transformasi digital yang menjadi sebuah perjalanan, banyak perusahaan berusaha untuk membangun keberlanjutan serta memiliki kelangsungan bisnis yang mulus, tetapi tim DevOps sering menemukan kurangnya transparansi karena alat yang berbeda dan data yang menghalangi tujuan ini.
Panggilan untuk sistem yang terus berkembang dengan aplikasi logika dan penalaran (AIOps) dalam mengidentifikasi dan memperbaiki masalah.
Nilai-nilai dari AI dan Machine Learning
(Artificial Intelligence) akhir-akhir ini menunjukkan nilai, otomatisasi dapat membawa ke proses bisnis dan pengambilan keputusan. Namun, teknologi dibatasi oleh apa yang diprogram manusia ke dalamnya (misalnya Sampah masuk, sampah keluar), dan jangan lupa bahwa AI sangat mudah ditempa. Hal ini membawa tanggung jawab pada bisnis untuk memastikan mereka mengelola dan secara konsisten memodulasi setiap solusi AI dalam sistem mereka.
Mengingat manfaat potensial dari AI dan machine learning, perusahaan harus memperhatikan cara teknologi yang kuat dan berkembang ini dapat meningkatkan DevOps. Berikut adalah lima cara alat pemantauan yang dilengkapi dengan AI dan teknologi machine learning yang dapat menguntungkan tim DevOps.
- Korelasi data dari masing-masing silo: Aplikasi dapat terdiri dari beberapa layanan mikro, dan pemadaman tunggal hanya dalam salah satu komponen ini dapat memiliki efek berjenjang pada seluruh sistem - termasuk kredibilitas dan biaya. AI dapat membantu mengkorelasikan data masa lalu di seluruh alat dan format, dan memberikan umpan balik terpadu untuk membantu mengurangi kejadian seperti itu.
- Mengotomatiskan solusi untuk masalah berulang: Dengan bantuan loop afeedback, algoritma AI dan ML dapat dilatih untuk menggunakan solusi secara otomatis untuk memeriksa redundansi.
- Pendeteksian anomali dan peringatan cerdas: Kemampuan AI untuk membaca sekumpulan besar data membantu dalam mendeteksi anomali secara real-time dan dalam mengurangi peringatan palsu.
- Waktu respons lebih cepat dengan bot: Chatbots yang diaktifkan AI dapat membantu mengurangi waktu rata-rata untuk merespons (MTTR) dalam skenario yang dihadapi pelanggan dengan menjawab pertanyaan yang sering diajukan.
- Menyelaraskan strategi penyebaran: Wawasan AI membantu dalam tidak mempertahankan siklus hidup penerapan bugar dan sehat di berbagai lingkungan seperti publik, swasta dan hibrida.
Membebani harapan pelanggan dan pengalaman pengguna selama proses, organisasi tidak lagi menganggap teknologi baru seperti AI dan pembelajaran mesin sebagai kemewahan tetapi sebagai kebutuhan dalam meningkatkan efisiensi dan produktivitas bisnis.
Tidak diragukan lagi AI memegang janji besar untuk perusahaan. Hal ini dimulai dengan mengotomatisasi tugas-tugas duniawi, mengurangi biaya dan memasok produk yang intuitif. Namun, AI harus diperkenalkan dengan penuh pertimbangan, dan solusi apa pun yang dicampur dengan AI perlu dipantau untuk memastikan mereka menjadi bagian dari tulang punggung sistem yang efisien; bukan peran antagonis yang tindakannya membutuhkan pemulihan teratur.
Dengan meningkatnya penerapan AI dalam bisnis, alat AI akan tumbuh menjadi lebih produktif dan intuitif.
Artikel ini dibuat oleh Rajalakshmi Srinivasan, Product Manager, Site24x7
