Dijital altyapıların karmaşıklığı ile baş etmenin zorluğu, işletmeleri yeni nesil operasyonel çözümlere yönlendiriyor. Sistemlerin düzgün çalışmasını sağlamak yeterli değil; proaktif olarak sorunları tespit etmek, performansı optimize etmek ve otomatik müdahalelerle kesintileri önlemek gerekiyor. Bu noktada yapay zeka destekli operasyonlar, yani AIOps devreye giriyor. Peki bu teknoloji tam olarak nedir ve işletmeler için neden kritik öneme sahip?
AIOps (Artificial Intelligence for IT Operations), BT operasyonlarında yapay zeka ve makine öğrenimi teknolojilerinin kullanılmasını ifade eden bir kavramdır. Gartner tarafından 2017 yılında tanımlanan bu terim, geleneksel BT operasyon süreçlerinin otomatikleştirilmesi ve geliştirilmesi amacıyla yapay zeka algoritmalarının kullanımını kapsar.
AIOps, büyük veri analitiği, makine öğrenimi ve diğer gelişmiş analitik teknolojileri kullanarak altyapı ve uygulama performansı verilerini toplar, işler ve analiz eder. Bu süreç, işletmelerin BT operasyonlarındaki verimliliği artırmalarına, sorunları daha hızlı tespit etmelerine ve çözmelerine yardımcı olur.
Modern BT ortamları, bulut hizmetleri, mikro servisler, konteynerler ve dağıtık sistemler gibi karmaşık yapılardan oluşur. Geleneksel izleme ve yönetim araçları, bu karmaşık ortamlardan gelen devasa miktardaki veriyi işlemekte ve anlamlandırmakta zorlanır. AIOps, bu noktada devreye girerek veri yönetiminden anomali tespitine, kök neden analizinden otomatik düzeltme işlemlerine kadar birçok alanda işletmelere yardımcı olur.
AIOps sistemleri temel olarak beş aşamalı bir süreç izler:
PagerDuty'nin araştırmasına göre, AIOps çözümlerini başarıyla uygulayan kuruluşlar, sorun tespit süresini %50'ye kadar, çözüm süresini ise %30'a kadar azaltabiliyor. Bu durum, AIOps'un sadece teknolojik bir yenilik değil, aynı zamanda operasyonel verimlilik için kritik bir araç olduğunu gösteriyor.
AIOps, işletmelere çeşitli avantajlar sunar:
Hızlı Sorun Tespiti ve Çözümü: Yapay zeka ve makine öğrenimi algoritmaları, geleneksel yöntemlerle tespit edilmesi zor olan karmaşık sorunları hızlıca belirleyebilir. EMA Research'in raporuna göre, AIOps kullanan kuruluşlar sorun çözme sürelerini ortalama %63 oranında azaltabiliyor.
Proaktif BT Yönetimi: AIOps, olası sorunları henüz gerçekleşmeden tahmin ederek proaktif önlemler alınmasını sağlar. Bu, sistemlerin daha kararlı çalışmasına ve kesinti sürelerinin azalmasına yardımcı olur.
Operasyonel Verimlilik: Rutin görevlerin otomatikleştirilmesi, BT ekiplerinin daha stratejik işlere odaklanmasını sağlar. Forrester'ın 2023 araştırmasına göre, AIOps uygulamaları BT operasyonlarında %30'a varan verimlilik artışı sağlayabiliyor.
Daha İyi Karar Verme: AIOps tarafından sağlanan veri odaklı içgörüler, BT liderlerinin daha bilinçli kararlar almasına yardımcı olur.
Kaynak Optimizasyonu: Sistem performansının sürekli analizi, kaynakların daha verimli kullanılmasını sağlar. Bu, hem maliyet tasarrufu hem de performans iyileştirmesi anlamına gelir.
Kullanıcı Deneyiminin İyileştirilmesi: Sorunların hızlı çözülmesi ve sistem performansının optimizasyonu, son kullanıcı deneyiminin iyileşmesine katkıda bulunur.
AIOps'u başarıyla uygulamak için izlenmesi gereken adımlar şunlardır:
Mevcut Durum Analizi: Öncelikle mevcut BT altyapısı, süreçleri ve araçları değerlendirilmelidir. Bu analiz, iyileştirme alanlarını ve öncelikleri belirlemeye yardımcı olur.
Hedeflerin Belirlenmesi: AIOps uygulamasından beklenen sonuçlar net bir şekilde tanımlanmalıdır. Örneğin, kesinti süresini azaltmak, müdahale süresini kısaltmak veya operasyonel maliyetleri düşürmek gibi.
Uygun Araçların Seçilmesi: Organizasyonun ihtiyaçlarına en uygun AIOps çözümleri seçilmelidir. Bu seçimde ölçeklenebilirlik, entegrasyon yetenekleri ve kullanım kolaylığı gibi faktörler göz önünde bulundurulmalıdır.
Veri Kalitesinin Sağlanması: AIOps'un etkinliği, kullanılan verilerin kalitesiyle doğrudan ilişkilidir. Veri toplama, temizleme ve normalizasyon süreçleri dikkatle planlanmalıdır.
Aşamalı Uygulama: AIOps, kademeli olarak uygulanmalıdır. Öncelikle pilot projelerle başlanmalı, elde edilen deneyimler doğrultusunda kapsamı genişletilmelidir.
Eğitim ve Değişim Yönetimi: BT ekipleri, yeni süreçler ve araçlar konusunda eğitilmelidir. Ayrıca, organizasyonel değişim yönetimi stratejileri uygulanarak direncin önüne geçilmelidir.
Sürekli İyileştirme: AIOps uygulaması bir seferlik proje değil, sürekli iyileştirme gerektiren bir süreçtir. Düzenli değerlendirmeler yapılarak sistem optimize edilmelidir.
Deloitte'un "AIOps Adoption Guide" raporuna göre, başarılı bir AIOps uygulaması için organizasyonların öncelikle veri stratejilerini güçlendirmeleri ve BT ekiplerinin yapay zeka yetkinliklerini artırmaları gerekiyor.
Finans kuruluşları, AIOps'u risk yönetimi, dolandırıcılık tespiti ve müşteri hizmetlerini iyileştirmek için kullanır. Örneğin, büyük bir global banka, AIOps uygulamasıyla kritik işlem sistemlerindeki kesinti süresini %45 azaltmayı başardı. Ayrıca, ödeme sistemlerindeki anormallikleri tespit ederek potansiyel dolandırıcılık vakalarına hızlı müdahale imkanı elde etti.
Finans sektöründe AIOps, özellikle yüksek frekanslı işlem sistemlerinin izlenmesi ve optimizasyonu için kritik öneme sahiptir. KPMG'nin 2023 raporuna göre, finans kuruluşlarının %78'i AIOps teknolojilerine yatırım yaparak operasyonel riskleri azaltmayı hedefliyor.
Perakende şirketleri, AIOps'u envanter yönetimi, tedarik zinciri optimizasyonu ve e-ticaret platformlarının performansını izlemek için kullanır. Özellikle Black Friday gibi yüksek trafikli dönemlerde, AIOps çözümleri sistem performansını proaktif olarak izleyerek potansiyel darboğazları önceden tespit eder.
Örneğin, global bir perakende zinciri, AIOps platformu sayesinde satış noktası sistemlerindeki anormallik tespitini otomatikleştirdi ve mağaza operasyonlarındaki kesintileri %35 oranında azalttı.
E-ticaret şirketleri, AIOps'u web sitesi performansını optimize etmek, kullanıcı deneyimini iyileştirmek ve sipariş işleme sistemlerinin güvenilirliğini artırmak için kullanır. AIOps, özellikle kampanya dönemlerinde artan trafik yoğunluğunu yönetmek ve sistem performansını korumak için kritik öneme sahiptir.
Accenture'ın araştırmasına göre, AIOps uygulayan e-ticaret şirketleri, sayfa yükleme sürelerini ortalama %25 iyileştirirken, alışveriş sepeti terk oranlarını %15'e kadar azaltabiliyor.
Üretim şirketleri, AIOps'u üretim hatlarının izlenmesi, ekipman bakımının planlanması ve tedarik zinciri optimizasyonu için kullanır. IoT cihazlarından gelen verileri analiz eden AIOps çözümleri, ekipman arızalarını önceden tahmin ederek plansız duruşları azaltır.
McKinsey'in "AI in Manufacturing" raporuna göre, AIOps uygulayan üretim tesisleri, ekipman arıza sürelerini %50'ye kadar azaltabilirken, genel ekipman etkinliğini (OEE) %15'e kadar artırabiliyor.
Telekom şirketleri, AIOps'u ağ performansını izlemek, kesintileri öngörmek ve müşteri deneyimini iyileştirmek için kullanır. Örneğin, büyük bir telekom operatörü, AIOps çözümüyle ağ anormalliklerini gerçek zamanlı olarak tespit ederek müşteri şikayetlerini %40 oranında azalttı.
IBM'in "Telco Cloud Transformation" raporuna göre, AIOps uygulayan telekom şirketleri, ağ sorunlarına müdahale süresini ortalama %60 oranında kısaltabilirken, operasyonel maliyetleri %25'e kadar düşürebiliyor.
AIOps teknolojisi, hızla gelişmeye devam ediyor. Önümüzdeki dönemde öne çıkması beklenen trendler şunlardır:
Otonom Operasyonlar: AIOps'un gelecek aşaması, minimum insan müdahalesi gerektiren tam otonom BT operasyonları olacak. Sistemler, sadece sorunları tespit etmekle kalmayacak, aynı zamanda karmaşık kararlar alarak otomatik düzeltici aksiyonlar uygulayabilecek.
Zenginleştirilmiş Veri Analitiği: Gelecekteki AIOps çözümleri, daha gelişmiş veri analitiği yeteneklerine sahip olacak. Derin öğrenme algoritmaları, karmaşık veri setlerindeki gizli desenleri tespit ederek daha doğru tahminler yapabilecek.
DevOps Entegrasyonu: AIOps ve DevOps yaklaşımlarının daha sıkı entegrasyonu, "DevAIOps" olarak adlandırılan yeni bir yaklaşımı ortaya çıkaracak. Bu, yazılım geliştirme ve operasyon süreçlerinin uçtan uca otomatizasyonunu ve optimizasyonunu sağlayacak.
Çoklu Bulut Optimizasyonu: Artan çoklu bulut kullanımıyla birlikte, AIOps çözümleri farklı bulut ortamlarının yönetimini ve optimizasyonunu sağlayan yeteneklere odaklanacak.
IDC'nin "Future of Operations" raporuna göre, 2026 yılına kadar Fortune 500 şirketlerinin %60'ı ileri düzey AIOps çözümlerini tam entegre etmiş olacak ve bu, BT operasyonlarında %40'a varan verimlilik artışı sağlayacak.
AIOps yatırımı yaparken dikkat edilmesi gereken bazı kritik noktalar vardır:
Veri Kalitesi ve Erişilebilirliği: AIOps'un etkinliği, kullanılan verilerin kalitesi ve erişilebilirliğiyle doğrudan ilişkilidir. Veri siloları, eksik veriler veya kalitesiz veriler, AIOps uygulamasının başarısını olumsuz etkileyebilir.
Organizasyonel Hazırlık: AIOps uygulaması, teknolojik bir dönüşümün ötesinde organizasyonel bir değişimi de gerektirir. Ekiplerin yeni teknolojilere ve süreçlere adaptasyonu için gerekli hazırlıklar yapılmalıdır.
Entegrasyon Yetenekleri: Seçilen AIOps çözümünün mevcut BT altyapısı ve araçlarıyla entegrasyonu büyük önem taşır. Entegrasyon sorunları, beklenen faydaların elde edilmesini engelleyebilir.
Ölçeklenebilirlik: AIOps çözümü, organizasyonun büyümesine ve değişen ihtiyaçlarına uyum sağlayabilecek ölçeklenebilirliğe sahip olmalıdır.
Toplam Sahip Olma Maliyeti: AIOps yatırımı değerlendirilirken, sadece başlangıç maliyetleri değil, uzun vadeli bakım, güncelleme ve destek maliyetleri de göz önünde bulundurulmalıdır.
Güvenlik ve Gizlilik: AIOps çözümleri, hassas BT verilerine erişim gerektirdiğinden, güvenlik ve gizlilik önlemleri dikkatle değerlendirilmelidir.
Digital Enterprise Journal'ın araştırmasına göre, AIOps uygulamalarında başarısız olan organizasyonların %67'sinde temel sorun, teknoloji seçiminden ziyade organizasyonel hazırlık ve değişim yönetimi eksikliğidir.
Yapay zeka destekli operasyonlar, modern BT departmanlarının karmaşık dijital altyapıları verimli bir şekilde yönetmeleri için vazgeçilmez bir araç haline geldi. AIOps, sadece BT operasyonlarını iyileştirmekle kalmıyor, aynı zamanda işletmelerin dijital dönüşüm yolculuklarını hızlandırıyor ve rekabet avantajı sağlıyor. Başarılı bir AIOps uygulaması için, teknolojik yeterliliğin yanı sıra organizasyonel hazırlık, net hedefler ve sürekli iyileştirme yaklaşımı büyük önem taşıyor.
İşletmeniz AIOps yolculuğuna başlarken, güncel teknolojik trendleri takip etmek ve uzmanlarla iş birliği yapmak, bu karmaşık ama değerli teknolojiden maksimum fayda sağlamanıza yardımcı olacaktır. Dijital dönüşüm stratejinizin bir parçası olarak AIOps'u değerlendirmek, operasyonel mükemmelliğe ulaşmanız için önemli bir adım olabilir. Bugünün değil, yarının BT operasyonlarına hazır olmak için harekete geçin.
Autoregressive models, özellikle yapay zeka ve zaman serisi analizlerinde kullanılan güçlü bir yöntemdir. Bu modeller, geçmiş verileri kullanarak gelecekteki değerleri tahmin etmek için geliştirilmiştir.
Zero-shot learning (ZSL), makine öğrenimi modellerinin hiç eğitim verisi olmadan, daha önce karşılaşmadığı görevleri veya sınıfları öğrenebilmesini sağlayan bir yapay zeka tekniğidir.
Agile Proje Yönetimi, bir projeyi tüm yaşam döngüsü boyunca teslim etmenize izin veren bir çalışma şeklidir.
Sektöründe öncü 120'den fazla şirket ile 200'den fazla başarılı proje geliştirerek Türkiye'nin alanında lider şirketleri ile çalışıyoruz.
Siz de başarılı iş ortaklarımız arasındaki yerinizi alın.
Formu doldurarak çözüm danışmanlarımızın tarafınıza en hızlı şekilde ulaşmasını sağlayın.
30+ yıllık birikim ve tecrübemizi ekosistemimizdeki mükemmeliyet merkezleri ile birleştirerek kurumunuzu dijital dönüşüme liderlik etmesi için hazırlıyoruz!
Komtaş A.Ş. | 2022
Tüm Hakları Saklıdır.
