BLOG – It-operaties zijn rigoureus veranderd. De introductie van artificial intelligence for it operations (ai-ops), nu ongeveer acht jaar geleden, markeerde daarin een verschuiving.
Ai-ops combineert gegevens, analyses, ai en machine learning om it-operaties – van gegevensverzameling tot incidentrespons – te automatiseren. Met deze technologie transformeren bedrijven niet alleen hun it-beheer, maar pakken ze ook de groeiende uitdagingen van datamanagement en opslag op een efficiëntere manier aan. Dit strookt met de bevindingen uit de ‘State of Storage Survey 2024‘.
Niet meer toereikend
Naarmate it-omgevingen complexer en groter worden, zijn traditionele methoden voor het beheren van it-activiteiten niet meer toereikend. Ai-ops springt in dit gat en tilt intelligentie en automatisering in it-beheer naar een hoger niveau. De voordelen van ai-ops zijn:
- Verbeterde operationele efficiëntie: automatisering van routinetaken en snelle oplossing van problemen leiden tot grote verbeteringen in efficiëntie;
- Realtime-gegevensanalyse en inzichten: met continue monitoring en realtime-analyse biedt ai-ops bruikbare inzichten om eventuele problemen te voorkomen;
- Geautomatiseerde respons op incidenten: ai-ops-oplossingen automatiseren reacties op veelvoorkomende problemen, waardoor die sneller worden opgelost;
- Schaalbaarheid en flexibiliteit: ai-ops-oplossingen groeien mee met het bedrijf en passen zich aan aan veranderende it-eisen.
Deze voordelen komen ook naar voren in genoemd onderzoek. Ruim de helft van de it-afdelingen (57%) loopt voorop in het gebruik van ai, gevolgd door afdelingen zoals financiën (39%) en human resources (35%). Verwacht wordt dat ai het beheer van opslag en datacenters vereenvoudigt en tegelijkertijd de prestaties verbetert, wat bijdraagt aan de strategische doelen van organisaties.
Upgrade
Voor cio’s, cto’s en andere it-beslissers is het integreren van ai-ops in hun activiteiten meer dan een technologische upgrade: het is een strategische investering in het toekomstbestendig maken van hun organisaties. Ai-ops staat in de voorhoede van digitale transformatie en biedt niet alleen operationele verbeteringen, maar ook belangrijke inzichten voor strategische planning. Dezelfde studie toont aan dat 39 procent van de organisaties ai implementeren om de opslagprestaties te verbeteren. Dit sluit aan bij de voordelen die ai-ops biedt bij het optimaliseren van opslagcapaciteit en prestaties. Ai-ops helpt deze bedrijven risico’s effectiever te beheren en zorgt ervoor dat hun it-infrastructuren robuust genoeg zijn om aan de alsmaar veranderende eisen van het technologielandschap te voldoen.
Vooruitgang
Het gebruik van ai-ops in storage-beheer betekent een aanzienlijke vooruitgang in de manier waarop bedrijven omgaan met hun groeiende data. In de huidige datagedreven wereld zijn efficiëntie, betrouwbaarheid en beveiliging van storage-systemen van het grootste belang. Ai-ops past ai-gedreven analyses en machine learning toe om de prestaties en het capaciteitsbeheer van storage-systemen te optimaliseren. Dit sluit aan bij de bevindingen, waar bijna veertig procent van de ondervraagde organisaties aangeeft dat ze prioriteit geven aan het vereenvoudigen van opslagbeheer.
Voordelen
- Voorspellend onderhoud: ai-ops maakt gebruik van voorspellende analyses om te anticiperen op storingen voordat ze optreden, waardoor downtime en onderhoudskosten verminderen.
- Capaciteitsplanning: ai-ops biedt voorspellende en voorschrijvende input om optimaal gebruik van storage-capaciteit te garanderen en te plannen voor toekomstige behoeften, om schaalbaarheid te garanderen en over-provisioning te voorkomen.
- Prestatie-optimalisatie: ai-ops bewaakt de prestaties van storage continu en presenteert bruikbare inzichten voor een optimale werking.
Deze capaciteiten zijn essentieel voor bedrijven die zich voorbereiden op de toekomst. In het onderzoek geeft een krappe twee derde van de organisaties aan ai al toe te passen in hun datamanagement- en opslagomgevingen of van plan is om dit nog te doen. Ai-ops helpt organisaties zich voor te bereiden op de groeiende vraag naar opslagcapaciteit, vooral nu ai -oplossingen steeds vaker worden geïmplementeerd.
Toekomst
Door de kracht van ai en machine learning optimaal te benutten, verandert ai-ops de manier waarop it-teams hun activiteiten beheren en optimaliseren. Bedrijven die navigeren door de complexiteit van digitale transformatie kunnen met ai-ops hun concurrentievoordeel behouden en hun operaties verbeteren. De studie laat zien dat de adoptie van ai in storagebeheer toeneemt: ai-ops biedt een manier voor bedrijven om deze ontwikkelingen effectief te integreren en hun infrastructuren klaar te maken voor de toekomst.
Ekrem Koç is sales director Benelux en Turkije bij DataCore Software
De discipline van Storage Resource Management (SRM) is niet nieuw en hetzelfde geldt voor de voorspellende algoritmen want zo’n beetje iedereen in de markt van storage doet wat DataCore doet. Zo kun je slijtage van de disks uitlezen en de data verplaatsen voordat er problemen ontstaan. Op die manier koop je kostbare tijd want het werkelijke probleem is een engineer die de fysieke componenten moet wisselen. De ‘break & fix’ garanties tellen zwaarder als dataverlies een grote impact heeft. Want voorspellend onderhoud is een must have maar geen uniek verkoopargument als iedereen dit biedt.
Sales director heeft de klok horen luiden maar weet nog niet waar de klepel hangt als we kijken naar de kostenmodellen. Want de prijs van software gaat om de toegevoegde waarde als ik kijk naar de vele oplossingen van storage virtualisatie. Marketing van 99,99999% beschikbaarheid geldt maar 2% van de data. Meten is weten vanuit SRM geeft de business inzichten die nodig zijn want 98% van de data gaat om koude data. Hiermee wordt data bedoeld die na eenmaal te zijn aangemaakt nimmer meer wordt gewijzigd en nog sporadisch wordt geraadpleegd.
Laag hangende fruit als het om een optimalisatie in de kosten gaat betreft dan ook de preservering van data. Van AI-ops naar FIN-ops met simulatie via SRM veranderd de afdeling IT van cost center in profit center. Total Cost of Ownership van data die geen bijdrage levert aan het bedrijfsresultaat gaat namelijk om de classificatie. Want dat eigenaarschap is een leuke als we kijken naar de kostenmodellen aangezien de opslag zelf feitelijk niks kost maar prestatie in toegang om de SLA’s gaat waarin QoS op basis van AI om slimme storage tiering gaat.