La tua forza lavoro IT è pronta per AIOps?
AIOps cambierà il modo in cui le organizzazioni operano.
Nel impresa AIOps-enabled , in cui l’intelligenza artificiale e apprendimento automatico automatizzare le attività per aumentare le operazioni di tecnologia team, le imprese subiscono un cambiamento monumentale che permette loro di essere più proattivi, predittiva e in ultima analisi preventiva.
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Lungo questo percorso, evolveranno anche le competenze necessarie nei team ITOps, DevOps e SESA (Site reliability Engineering), che richiedono competenze in termini di personalizzazione, integrazione, automazione e governance. La maggior parte delle organizzazioni non è pronta per questo spostamento sismico, comunque. Un recente sondaggio condotto su 6.000 professionisti IT dimostra che la stragrande maggioranza delle imprese globali deve ancora avviare una strategia AIOps.
Lo stato attuale delle operazioni
Esaminiamo come siamo arrivati all’odierna organizzazione delle operazioni IT. Nello specifico, intendo le persone che monitorano e gestiscono l’ambiente di produzione, indipendentemente dal fatto che abbiano o meno “operazioni” nel titolo.
Nell’ultimo decennio, la spinta verso soluzioni agili e DevOps ha spostato le operazioni verso lo sviluppo, creando il nuovo set di competenze richiesto dall’ingegneria del rilascio (RelEng), che è responsabile dell’automazione della distribuzione delle applicazioni e della struttura per il ciclo di sviluppo del software (SDLC). Ciò ha richiesto il collegamento dei punti tra domini (server, rete, database, framework, dipendenze di codice e così via) e ha iniziato a cambiare lo sviluppo e le operazioni da professionisti a forma di I (altamente qualificati in un’area) a professionisti a forma di T (qualificati una zona ma anche ben informata in altri domini).
Si può notare che RelEng si concentra su attività SDLC come l’automazione di build, test e QA, essenzialmente automatizzando tutto il lavoro per la distribuzione di un’applicazione in produzione. In passato, DevOps non riusciva a prestare uguale attenzione alle operazioni necessarie durante la vita di produzione di un’applicazione. AIOps affronta questa debolezza di DevOps applicando AI / ML al rilevamento delle anomalie, all’analisi delle cause alla radice, alla risoluzione e alla verifica e guidando l’automazione delle risoluzioni delle anomalie. Ciò significa che l’azienda AIOps richiederà un diverso set di competenze dai professionisti ITOps, DeVops e SRE.
Il nuovo profilo di abilità per AIOps
AIOps sta riducendo la durata di due abilità operative: l’abilità investigativa di Sherlock Holmes che è il cuore dell’analisi delle cause alla radice e la conoscenza basata sull’esperienza che vive all’interno di un individuo. Invece, AIOps identificherà o selezionerà la causa principale e le azioni risolvibili verranno acquisite e automatizzate laddove giustificate. Quando viene trovata una causa alla radice chiara e una risoluzione automatica corrispondente, AIOps sarà in grado di risolvere il problema senza l’interazione umana.
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Analogamente ai servizi cloud, AIOps richiederà competenze in termini di personalizzazione, integrazione, automazione e governance. Mentre i membri del team con competenze specialistiche avranno ancora valore, AIOps incoraggerà l’apprendimento e la collaborazione con altre discipline e ti consentirà di misurare in che modo le capacità e la crescita dell’IT contribuiscono al raggiungimento di un obiettivo. Ciò rappresenta un passaggio dallo specialista a forma di I e a forma di T ad un versatilista a tutti gli effetti.
Il professionista AIOps è un esperto inter-dominio che utilizza le competenze specifiche del dominio per controllare un ambito di copertura progressivamente più ampio e chi è altrettanto a suo agio a comunicare gli impatti tecnici e commerciali di un problema.
I livelli di capacità tracciano la transizione verso AIOps
Per allineare la tua squadra al profilo AIOps, definisci un percorso di carriera alternativo per loro. I professionisti IT possono vedere le loro carriere legate a una certificazione tecnologica a silos e considerare il tempo speso nell’apprendimento di altri domini a scapito della loro specializzazione. È possibile delineare un percorso alternativo valutando le proprie competenze attuali, stabilendo gli obiettivi per il livello richiesto dall’azienda e quindi creando programmi di formazione e incentivi per trasformarli nel nuovo set di competenze.
Una semplice scala a sei livelli (basata liberamente sulla tassonomia di Bloom utilizzata nell’istruzione per valutare l’efficacia dell’apprendimento) può essere utilizzata per la valutazione e l’impostazione degli obiettivi. Le capacità di ciascun dominio possono essere misurate in base alla capacità dell’individuo.
I sei livelli di capacità IT
Consapevolezza: il livello più elementare; i professionisti sono consapevoli del fatto che la tecnologia o la pratica sono in uso da qualche parte nella vostra azienda.
Comprensione: la capacità di capire dove viene utilizzata la tecnologia o la pratica in azienda e quale squadra contattare se qualcosa deve essere fatto con esso.
Applicazione: esecuzione di attività di base per la gestione della tecnologia o della pratica, con una procedura operativa standard (SOP) che fornisce indicazioni.
Analisi: sapere come visualizzare le misure correlate in una soluzione APM (Application Performance Monitoring) e descrivere l’integrazione tra domini presente per la tecnologia o la pratica.
Automazione: definizione, creazione e distribuzione di processi automatizzati per la tecnologia o la pratica, che consente la risoluzione automatica delle anomalie tramite AIOps.
Architettura: progettare e realizzare un’architettura per nuove implementazioni della tecnologia o della pratica. Potrebbero essere disponibili certificazioni di fornitori o istituzionali a questo livello.
La suddetta scala di capacità può essere applicata attraverso tecnologie specializzate e aree di pratica generale e soft-skill. Le tecnologie che valuti, che dipenderanno da ciò che viene utilizzato nella tua azienda, possono includere: AWS, Azure, contenitori, microservizi, Kubernetes, database, rete, hardware dell’infrastruttura, framework integrati, fornitori di servizi cloud, strumenti APM, strumenti di gestione e Di Più.
Inoltre, dovrai aggiungere categorie per aree non tecniche, tra cui:
Condivisione: incentivare la cattura della conoscenza per l’automazione
Sicurezza: mentre questo può apparire come una tecnologia, la sicurezza è anche un processo e un comportamento che si sovrappone alla governance
Programmazione: valutazione della capacità di creare script e azioni di automazione, inclusa la conoscenza del linguaggio e l’utilizzo delle API
Governance: capire dove si trova la tecnologia all’interno della regolamentazione del settore e delle migliori pratiche
È possibile distribuire AIOps senza attendere il completamento della transizione delle competenze, poiché la tecnologia offre immediatamente vantaggi significativi. Per comprendere appieno il valore di AIOps, è essenziale spostare i team esistenti in un nuovo profilo di competenze. Questa transizione può verificarsi durante la distribuzione di AIOps. Utilizzando i livelli di capacità, gli obiettivi e gli incentivi, otterrai un chiaro percorso per la crescita, consentendo ai team di aiutare la tua implementazione AIOps.
Aumentare i team operativi tramite AIOps consente di liberare tempo per i membri del team. Questo tempo può essere utilizzato per estendere le capacità tra domini e aziende, trasformando le competenze dei professionisti per adattarle al nuovo profilo di AIOP. Proprio come l’organizzazione aziendale si è evoluta per supportare i tecnologi cittadini e gli scienziati dei dati dei cittadini, l’IT deve evolversi per supportare gli evangelisti aziendali e gli strateghi dell’automazione.
Artificial intelligence AI deep learning computer program technology also machine intelligence, MI is intelligence exhibited by machines.