Beradaptasi dengan AIOps untuk Meningkatkan Ketahanan dan Kinerja Bisnis di Era Digital Dengan biaya yang terus meningkat, kekurangan keterampilan, dan ancaman keamanan yang semakin besar, bisnis harus beradaptasi dengan cepat terhadap perubahan pola permintaan yang disebabkan oleh tenaga kerja digital dan perilaku pembeli yang terus berubah. Hal ini membutuhkan penekanan ekstra pada ketahanan dan kinerja proses bisnis serta aplikasi yang mendukungnya. Untuk organisasi TI yang lebih besar dengan lanskap aplikasi yang semakin kompleks dan hibrida, yang sering mencakup IBM Z®, penting untuk mengambil pendekatan komprehensif terhadap operasi TI. Tantangannya adalah, “Bagaimana cara menyaring terabyte data secara real-time untuk mengidentifikasi masalah sebelum menjadi gangguan?” Inilah alasan mengapa organisasi tertarik pada janji AIOps, untuk menggunakan kecerdasan dan otomatisasi berbasis AI guna membuat keputusan cepat dan akurat untuk menjaga ketahanan. Pendekatan Holistik untuk AIOps Anda tidak bisa berhasil mengadopsi AIOps secara terpisah atau terisolasi. Pendekatan yang dibutuhkan adalah pendekatan holistik yang berfokus pada proses dan alur kerja bisnis. Ketahanan sebuah alur kerja tergantung pada kesehatan setiap tautan dalam rantai tersebut. Untuk berhasil, Anda membutuhkan visibilitas dan wawasan ke seluruh alur kerja. Setelah Anda memahami bahwa AIOps harus diterapkan secara holistik untuk mencapai potensi penuhnya, akan jelas mengapa meninggalkan mainframe dari solusi ini menciptakan celah yang signifikan. Mainframe harus menjadi pusat dari solusi AIOps dan merupakan elemen penting dari sebagian besar alur kerja yang sangat penting bagi bisnis. Mencapai pendekatan holistik untuk AIOps membutuhkan alat dan proses cerdas yang menyediakan visibilitas cloud hibrida, menggunakan AI dan pembelajaran mesin dengan cara yang sederhana dan dapat dijelaskan, serta mengotomatiskan tindakan tepat waktu untuk menghindari dampak pada pelanggan. Solusi terintegrasi yang mudah digunakan dan menyediakan visibilitas real-time dapat mempercepat analisis akar penyebab dan kolaborasi, serta memberikan kebenaran bersama untuk organisasi Anda. Dalam video ini, kita melihat bagaimana solusi IBM Z AIOps terintegrasi menyediakan antarmuka yang ramah pengguna dan terintegrasi untuk membantu mempercepat waktu menuju nilai. Mempercepat Perjalanan Anda Menuju AIOps Selama bertahun-tahun, IBM telah bekerja dengan ratusan organisasi untuk membantu mereka mematangkan cara mereka menjalankan pusat data mereka. Untuk membuat pelajaran yang dipelajari dari interaksi klien ini lebih mudah diterima, IBM telah memproduksi kerangka kerja yang dapat digunakan sebagai panduan untuk mempercepat perjalanan Anda menuju AIOps. Untuk membantu Anda mempercepat perjalanan melalui tahapan kerangka AIOps di IBM Z, Anda perlu mengintegrasikan berbagai strategi: Deteksi: Identifikasi masalah potensial sesegera mungkin, idealnya sebelum masalah tersebut mengganggu bisnis Anda. Untuk mencapai ini, Anda perlu fokus pada tiga area: pemantauan tumpukan penuh dari infrastruktur Anda, observabilitas cloud hibrida end-to-end dari aplikasi Anda, dan deteksi anomali AI. Keputusan: Pisahkan masalah dengan cepat, lakukan analisis mendalam tentang metrik dan akar penyebab untuk memutuskan tindakan selanjutnya. Berbagai praktik dan teknologi digunakan untuk mencapai tujuan ini, termasuk analitik operasional real-time, korelasi anomali, analisis kinerja, dan manajemen kapasitas. Tindakan: Terapkan otomatisasi dan kolaborasi yang lebih baik melalui obrolan dan dasbor yang mudah digunakan. Ini termasuk penerapan otomatisasi cerdas, otomatisasi beban kerja prediktif, otomatisasi penyimpanan, dan langkah-langkah ketahanan—semua dengan tujuan mengurangi kebutuhan intervensi manual dan memberikan solusi otomatisasi terintegrasi di seluruh infrastruktur cloud hibrida Anda. Menilai Posisi Anda dalam Perjalanan AIOps Anda Perjalanan menuju AIOps bersifat bertahap, dan setiap pelanggan akan mengikuti jalur yang sedikit berbeda. Tidak peduli dari mana Anda memulai perjalanan menuju AIOps, mengambil pendekatan hibrida yang terintegrasi dengan dukungan AI dapat membantu Anda menyederhanakan operasi untuk efisiensi yang lebih besar, membuka potensi data, dan memberikan nilai bisnis yang sesungguhnya.
