Watson AIOps 용 IBM Cloud Pak은 IBM Cloud Paks®에서 사용자 친화적이고 안전하며 일관된 경험을 제공하는 AI 및 자동화의 공통 기반을 기반으로 구축되었습니다. 이 자동화 기반은 키 데이터의 사용자 지정 가능한 카드 기반 레이아웃, 표시된 메뉴 항목 및 정보에 대한 세분화 된 RBAC (역할 기반 액세스 제어), 쉽게 시작할 수 있는 가이드 투어 및 자습서 세트가 포함 된 표준 대시 보드를 제공합니다
또한 자동화 기반은 로봇 프로세스 자동화 (RPA), 프로세스 및 작업 마이닝, 자연어 처리와 같은 핵심 기능을 제공하는 공통 플랫폼 역할을하여 로드맵의 새로운 혁신을 촉진합니다.
Accelerating the AI journey with a modern UX
최신 UX로 AI 여정 가속화
이 릴리스의 초점은 사용자 경험 (UX)입니다. 설치, 설정, 학습 및 운영은 가능한 한 쉬워야합니다. 우리는 고객이 우리에게 말한 일반적인 불만 사항을 해결하기 위해 열심히 노력했습니다.
- 설치 : 원 클릭, 운영자 기반 설치는 고객이 60 분 이내에 Cloud Pak의 모든 구성 요소를 설정할 수 있도록 설계되었습니다. 이는 간단한 구성을 통해 확장성을 제공하면서 고객의 가치 실현 시간을 단순화하고 가속화하는 데 도움이 될 수 있습니다.
- 데이터 수집 : 데이터는 AI의 생명체이지만 데이터 피드 구성은 복잡할 수 있습니다. 우리는 고객의 부담을 줄이고 가치를 더 빨리 제공하기 위해 이 제품을 사용하고 있습니다. 새로운 안내 사용자 경험을 통해 고객은 다양한 시스템에 대한 통합을 쉽게 설정할 수 있습니다. IBM Cloud Pak for Watson AIOps는 고객의 IT 환경 내에서 로그 관리, 이벤트 관리 및 서비스 관리 도구를 포함하여 일반적으로 발견되는 대규모 에코 시스템 솔루션에 대한 통합을 강화하는 데 도움이됩니다.
- AI Hub :이 릴리스의 핵심 원칙은 AI 수명주기 관리에 대한 UX를 단순화하도록 설계되었습니다. 최신 경험은 AI 모델 훈련의 복잡한 작업을 더 단순한 마일스톤 기반 경험으로 분리하여 사용자가 데이터를 선택 및 필터링하고, 모델을 훈련하고, 진행 상황과 결과를 쉽게 볼 수 있도록합니다. 이는 고객이 Watson AIOps 용 IBM Cloud Pak으로의 데이터 수집을 지원하기 위해 전담 데이터 과학자의 리소스가 필요하지 않도록 설계되었습니다. 이 새로운 경험을 통해 사용자는 이제 몇 번의 클릭만으로 변경 위험, 이벤트 그룹화, 로그 이상 감지 및 유사한 사건의 내장 AI 모델을 데이터로 학습 할 수 있습니다.
- 애플리케이션 허브 : 궁극적으로 최종 사용자에게 가장 중요한 것은 인프라 자체가 아니라 애플리케이션의 상태입니다. 고장난 디스크는 다운되는 애플리케이션 만큼 중요합니다. 이것이 우리가 관리 경험을 애플리케이션에 집중시킨 이유입니다. 애플리케이션 중심의 통찰력과 자동화는 시장의 다른 공급 업체와 차별화되도록 설계되었습니다. 인프라 또는 사고 관리에만 집중하지 않습니다. 기본 제공 애플리케이션 템플릿 모델은 태그가 지정된 리소스를 동적으로 집계하고 그룹화하여 다양한 애플리케이션 구성 요소를 빠르게 시각화 할 수 있습니다.
UX는 다양한 유형의 데이터를 결합하고 비즈니스 애플리케이션의 높은 수준의 가용성과 안정성을 제공하도록 설계된 AI 모델에서 더 깊은 통찰력을 제공하는 애플리케이션 관점을 구축합니다.
- ChatOps : ChatOps에 대한 당사의 접근 방식은 기존 소셜 협업 도구와의 통합에 중점을 두고 있으며 사용자가 독점 도구를 배우도록 강요하지 않습니다. Slack 외에도 협업 도구를 통해 제공되는 ChatOps 사용자 경험을 확장하고 있습니다.
최신 추가 기능
작년에 Watson AIOps를 출시했으며 Instana와 함께 Observability도 구매했습니다. 이제 Turbonomic을 사용하여 ARM (Application Resource Management)으로 전략을 마무리하고 있습니다. 지난주 IBM은 매사추세츠 주 보스턴에 기반을 둔 ARM 및 NPM (네트워크 성능 관리) 소프트웨어 제공 업체 (및 IBM 파트너) 인 Turbonomic을 인수 할 계획이라고 발표했습니다.
Turbonomic을 통해 AIOps 기능은 전체 IT 스택에 대한 통찰력을 제공 할 수 있습니다. 하이브리드 및 멀티 클라우드 환경에서 애플리케이션 성능을 관리하는 것은 대부분의 IT 조직에게 어려운 일입니다. ARM 기능은 가시성, 통찰력 및 자동화 된 작업을 증가시켜 컨테이너, VM, 서버, 스토리지, 네트워크 및 데이터베이스와 같은 리소스를 최적화하여 조직에 보장된 성능을 제공하고 비용을 최소화 할 수 있습니다. 새로 발표 된이 계약에 대한 자세한 정보를 확인하십시오.
Bringing it together
새로운 최신 사용자 경험과 결합 된 AI 기반 인사이트는 고객이 Change Risk Advisor를 통해 사고 발생시 MTTR (Mean Time to Resolution)을 줄이면서 사고를 피할 수 있도록 설계되었습니다.
- Application Impact Avoidance (애플리케이션 영향 회피) : 훈련된 AI 모델은 기준을 설정하고 구조화된 데이터와 구조화되지 않은 데이터에서 이상 징후를 자동으로 감지합니다. 이는 소음을 줄이고 잠재적인 사고 또는 애플리케이션 영향에 앞서 서로 다른 데이터 세트의 관련 엔티티를 완전한 "스토리"로 통합합니다. 이벤트 및 사고의 홍수에 비해 훨씬 적은 수의 영향력 있는 "스토리"세트는 오늘날 사용자가 경험하는 도구 피로를 제거하는 동시에 설명이 가능한 깊은 통찰력을 제공합니다. 사용자가 폭발 반경을 시각적으로 이해하는 데 도움이되므로 향후 다운 스트림 영향을 해결할 수 있습니다. 과거 사고의 NBA (Next Best Action) 권장 사항과 내장된 RBA (Run Book Automation) 기능은 사고 해결 시간을 단축하는 데 도움이 될 수 있습니다. 또한 오류 위치 파악 기능을 통해 사용자는 문제의 근본 원인을 더 빠르게 격리하고 찾을 수 있습니다.
- Chanage Risk Advisor (변경 위험 어드바이저) : 변경은 중단의 주요 원인 중 하나입니다. 경험상 변경과 관련된 위험을 평가하는 현재 방법은 대체로 수동이며 IT 팀 내에서 소수로 제한되는 기술입니다. 위험을 평가하기 위해 따르는 수동 기술은 구식이며 종종 오 탐지 또는 중단 발생 방지를 놓치게 됩니다.
CI / CD 변경의 세계에서 이러한 수동 단계는 확장 할 수 없으며 비즈니스 속도를 저하시킬 수 있습니다. IBM Cloud Pak for Watson AIOps는 과거의 사건 및 변경 데이터 세트를 기반으로 IT 변경의 위험을 정량화하는 AI 기술 세트를 제공합니다. 변경과 관련된 위험의 점수를 매길뿐만 아니라 과거 증거를 바탕으로 한 통찰력과 설명 가능성을 통해 가능한 조치를 권장합니다. 서비스 관리 도구와의 통합을 통해 이러한 통찰력을 해당 도구 내에서 제공 할 수 있습니다. 따라서 변경으로 인한 잠재적 중단을 사전에 방지하고 애플리케이션 안정성을 제공 할 수 있습니다.
결론
공통 Automation Foundation을 기반으로 구축 된 이 IBM Cloud Pak for Watson AIOps 릴리스는 IT 운영을 위한 고급 AI 채택 경로를 용이하게 하도록 설계되었습니다. 이 접근 방식은 애플리케이션 중단을 방지하고 해결 시간을 단축하여 운영 비용을 낮추고 고객 만족도를 높일 수 있습니다.
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- Enterprise Observability로 IT 운영 및 개발팀 역량 강화
이 블로그의 저자는 Robin Hernandez VP, Hybrid Cloud Management & Watson AIOps 입니다.