Аналитика ИТ-операций

В области информационных технологий (ИТ) и управления системами аналитика ИТ-операций (ITOA) представляет собой подход или метод извлечения, анализа и составления отчетов по данным для ИТ-операций. ITOA может применять аналитику больших данных к большим наборам данных для получения бизнес-информации. [1] [2] В 2014 году Gartner предсказал, что ее использование может увеличить доход или сократить расходы. [3] К 2017 году компания предсказала, что 15% предприятий будут использовать технологии аналитики ИТ-операций. [2]

Определение

Технологии аналитики ИТ-операций (ITOA) (также известные как расширенная операционная аналитика [4] или аналитика ИТ-данных [5] ) в основном используются для обнаружения сложных закономерностей в больших объемах часто «шумных» данных о доступности и производительности ИТ-систем. [6] Forrester Research определила аналитику ИТ как «использование математических алгоритмов и других инноваций для извлечения значимой информации из моря необработанных данных, собранных технологиями управления и мониторинга». [7] Обратите внимание, что ITOA отличается от AIOps , который фокусируется на применении искусственного интеллекта и машинного обучения к приложениям ITOA.

История

Исследование операций как дисциплина возникло во время Второй мировой войны для повышения военной эффективности и принятия решений на поле боя. [8] Однако только с появлением технологии машинного обучения в начале 2000-х годов платформа оперативной аналитики с искусственным интеллектом смогла фактически начать заниматься высокоуровневым распознаванием образов , которое могло бы адекватно обслуживать потребности бизнеса. [1] Критически важным катализатором развития ITOA стал рост Google , который стал пионером в области модели предиктивной аналитики , представлявшей собой первую попытку считывания образов человеческого поведения в Интернете . Затем ИТ-специалисты применили предиктивную аналитику в ИТ-индустрии, выступив с платформами, которые могут просеивать данные для получения информации без необходимости вмешательства человека. [1]

Благодаря широкому распространению облачных вычислений и растущему желанию компаний внедрять больше методов работы с большими данными , индустрия ITOA значительно выросла с 2010 года. Опрос крупных и средних корпораций ExtraHop за 2016 год показал, что 65 процентов опрошенных компаний попытаются интегрировать свои хранилища данных либо в этом, либо в следующем году. [9] Текущие цели платформ ITOA — повысить точность своих услуг APM , облегчить интеграцию с данными и расширить возможности предиктивной аналитики.

Приложения

Системы ITOA, как правило, используются ИТ-отделами, и Gartner описывает семь вариантов применения систем ITOA: [10]

  • Анализ первопричин: модели, структуры и описания шаблонов отслеживаемой ИТ-инфраструктуры или стека приложений могут помочь пользователям выявить детальные и ранее неизвестные первопричины общих патологий поведения системы.
  • Проактивный контроль производительности и доступности услуг: прогнозирует будущие состояния системы и влияние этих состояний на производительность.
  • Постановка проблемы: определяет, как проблемы могут быть решены, или, по крайней мере, направляет результаты выводов наиболее подходящим лицам или сообществам на предприятии для решения проблем.
  • Анализ воздействия на обслуживание: если известно несколько основных причин, выходные данные аналитической системы используются для определения и ранжирования относительного воздействия, чтобы можно было направить ресурсы на устранение неисправности наиболее своевременным и экономически эффективным способом.
  • Дополнение к лучшим в своем классе технологиям: модели, структуры и описания шаблонов отслеживаемой ИТ-инфраструктуры или стека приложений используются для исправления или расширения выходных данных других ориентированных на обнаружение инструментов с целью повышения точности информации, используемой в операционных задачах (например, карты зависимостей служб, топологии архитектуры среды выполнения приложений, топологии сетей).
  • Изучение поведения приложений в реальном времени: изучает и сопоставляет поведение приложения на основе шаблона пользователя и базовой инфраструктуры с различными шаблонами приложений, создает метрики таких коррелированных шаблонов и сохраняет их для дальнейшего анализа.
  • Динамически устанавливает базовые пороговые значения: изучает поведение инфраструктуры на основе различных шаблонов пользователей приложений и определяет оптимальное поведение инфраструктуры и технологических компонентов, эталонные значения и базовые значения для нижних и верхних пределов для конкретных сред, а также динамически изменяет базовые значения эталонных значений в соответствии с изменяющимися шаблонами инфраструктуры и пользователей без какого-либо ручного вмешательства.

Типы

В своей работе « Рост данных требует единой, архитектурно-ориентированной платформы аналитики ИТ-операций» компания Gartner Research описывает пять типов аналитических технологий: [11]

  • Анализ журнала
  • Индексация, поиск и вывод неструктурированного текста (UTISI)
  • Топологический анализ (ТА)
  • Многомерный поиск и анализ базы данных (MDSA)
  • Обработка событий сложных операций (COEP)
  • Статистическое обнаружение и распознавание образов (SPDR)

Инструменты и платформы ITOA

В сфере ITOA работает ряд поставщиков:

Смотрите также

Ссылки

  1. ^ abc "The Time Has Come: Analytics Delivers for IT Operations". Data Center Journal. Архивировано из оригинала 24 февраля 2013 г. Получено 18 февраля 2013 г.
  2. ^ Флетчер, Колин (24 июня 2014 г.), Применение аналитики ИТ-операций к более широким наборам данных для лучшего понимания бизнеса , получено 29 сентября 2015 г.[ мертвая ссылка ]
  3. ^ "Аналитика ИТ-операций: Изменение перспективы ИТ". Information Age . Получено 13 марта 2014 г.
  4. ^ «Расширенная аналитика операций — что показывают данные!». APM Digest . Получено 17 сентября 2014 г.
  5. ^ "Quintica предлагает TrueSight от BMC". IT-Online . Получено 27 октября 2014 г.
  6. ^ "Hype Cycle for IT Operations Management, 2013". Gartner . Получено 23 июля 2013 г.
  7. ^ «Turn Big Data Indoor With IT Analytics». Forrester Research. Архивировано из оригинала 13 ноября 2014 года . Получено 5 декабря 2012 года .
  8. ↑ Кирби, стр. 117 Архивировано 27 августа 2013 г. на Wayback Machine
  9. ^ "Состояние ITOA сегодня" (PDF) . ExtraHop . ExtraHop . Получено 21 июня 2016 г. .
  10. ^ "IT Market Clock for IT Operations Management, 2013". Gartner . Получено 13 августа 2013 г.
  11. ^ «Рост данных требует единой, архитектурно-ориентированной платформы аналитики ИТ-операций». Gartner . Получено 30 сентября 2013 г.
  • Пейзаж ITOA: Пейзаж ITOA
  • International Data Corporation (IDC): Управление услугами: большие данные открывают широкие возможности для аналитики ИТ-операций (май 2014 г.)
  • NetworkWorld: Понимание аналитики больших данных (7 июля 2014 г.)
  • Enterprise Management Associates (EMA): Многогранность расширенной операционной аналитики (23 сентября 2014 г.)
  • ITOperationsAnalytics.net: Основы аналитики ИТ-операций
Взято с "https://en.wikipedia.org/w/index.php?title=Анализ_ИТ_операций&oldid=1243008857"