مفهوم AIOps (الذكاء الاصطناعي لعمليات تكنولوجيا المعلومات): الأهداف والتقنيات وكيفية التطبيق

تعتمد تقنيات AIOps على تحليل البيانات الضخمة والمعلومات الواردة من مصادر مختلفة في بنية تكنولوجيا المعلومات، مثل سجلات الأحداث والإشعارات والمراقبة المستمرة، حيث يتم استخدام الذكاء الاصطناعي وتقنيات التعلم الآلي لتحليل هذه البيانات واكتشاف الأنماط والتصورات والاستنتاجات التي يصعب اكتشافها يدويًا.

الذكاء الاصطناعي لعمليات تكنولوجيا المعلومات (AIOps)

يتيح AIOps لفرق إدارة تكنولوجيا المعلومات تحسين الكفاءة وتسريع عمليات الاستجابة والتعامل مع المشكلات والأعطال بشكل أكثر فعالية. وبفضل تحليل البيانات المتقدم والتوصيات التلقائية، يمكن للنظام أن يتنبأ بالمشكلات المحتملة ويتخذ إجراءات تصحيحية قبل حدوث أي تأثير سلبي على أداء النظام.

كما يمكن باستخدام تقنيات AIOps تحسين التخطيط وإدارة الموارد وتحسين استخدامها بشكل أفضل. ويمكن للنظام توفير توصيات حول توزيع الموارد وتحسين كفاءة استخدامها وتوجيه القرارات الاستراتيجية لفرق إدارة تكنولوجيا المعلومات.

مفهوم الذكاء الاصطناعي لعمليات تكنولوجيا المعلومات

الذكاء الاصطناعي لعمليات تكنولوجيا المعلومات (AIOps) هو مصطلح يشير إلى تطبيق التقنيات ومفاهيم الذكاء الاصطناعي في إدارة وتشغيل بنية تكنولوجيا المعلومات (IT) وأنظمة المراقبة والتحليل. ويهدف AIOps إلى تحسين كفاءة عمليات إدارة البنية التكنولوجية وتحسين استجابة النظام واستقراره.

ويهدف AIOps إلى تحقيق تحسينات كبيرة في إدارة تكنولوجيا المعلومات من خلال الاستفادة من القدرات التحليلية والتوصيات الذكية التي يوفرها الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي.

صورة من المواد التعليمية المقدمة في بكه فيما يتعلق بدورات ITIL وتكنولوجيا المعلومات.

أهمية الذكاء الاصطناعي لعمليات تكنولوجيا المعلومات

الذكاء الاصطناعي لعمليات تكنولوجيا المعلومات (AIOps) يلعب دورًا مهمًا في تعزيز فعالية وكفاءة إدارة وتشغيل بنية تكنولوجيا المعلومات، كما يلي:

1. اكتشاف الأعطال والمشكلات المبكرة

يساعد AIOps في اكتشاف الأعطال والمشكلات المحتملة في البنية التكنولوجية قبل أن يتسببوا في تأثير سلبي على أداء النظام. وذلك عن طريق تحليل البيانات والأنماط لتحديد السلوك غير العادي والمؤشرات المبكرة عن المشكلات، مما يتيح للفرق التقنية التدخل المبكر وتجنب انقطاع الخدمة أو حدوث تأثيرات سلبية أخرى.

2. تحسين استجابة النظام

يمكن لـ AIOps تحسين استجابة النظام من خلال تحليل البيانات المتنوعة والمتكاملة، حيث يمكنه الكشف عن الأنماط والتقديرات والتوصيات التلقائية، مما يمكن الفرق التقنية من اتخاذ إجراءات سريعة وفعالة لحل المشكلات واستعادة الخدمات بأسرع وقت ممكن.

3. تحسين التخطيط وإدارة الموارد

يساهم AIOps في تحسين التخطيط وإدارة الموارد من خلال تحليل استخدام الموارد والأحمال والاستفادة القصوى منها. كما يمكنه تقديم توصيات بشأن توزيع الموارد وتحسين كفاءتها، وذلك بناءً على تحليل البيانات التاريخية والاستنتاجات الذكية، مما يؤدي إلى تحسين الأداء وتحقيق توازن أفضل في استخدام الموارد.

4. تحسين تجربة المستخدم

من خلال اكتشاف الأعطال المبكرة وتحسين استجابة النظام، يمكن لـ AIOps تحسين تجربة المستخدم النهائي. كما يمكن الحد من انقطاع الخدمة وتقليل وقت التوقف وزيادة الاستقرار العام للنظام، مما يؤدي إلى تحسين رضا المستخدمين وتحقيق أهداف الأعمال.

الهدف من الذكاء الاصطناعي لعمليات تكنولوجيا المعلومات

هناك العديد من الأهداف الرئيسية لاستخدام الذكاء الاصطناعي لعمليات تكنولوجيا المعلومات (AIOps) ، منها:

• اكتشاف المشكلات والأعطال في البنية التكنولوجية قبل أن تؤثر سلبًا على أداء النظام.
• تحسين استجابة النظام عن طريق تحليل البيانات واستخلاص التصورات والتوصيات.
• تحسين التخطيط وإدارة الموارد في بنية تكنولوجيا المعلومات.
• تعزيز تجربة المستخدم النهائي من خلال توفير أداء أفضل للنظام وتجنب انقطاع الخدمة والمشكلات التقنية.

تقنيات AIOps

تستفيد تقنيات AIOps (الذكاء الاصطناعي لعمليات تكنولوجيا المعلومات) من الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي والتحليلات المتقدمة لتعزيز وأتمتة الجوانب المختلفة لعمليات تكنولوجيا المعلومات، حيث تم تصميم هذه التقنيات لتحسين كفاءة وموثوقية وأداء أنظمة تكنولوجيا المعلومات. ومن تقنيات AIOps الرئيسية ما يلي:

1. التعلم الآلي (ML)

يعد التعلم الآلي تقنية أساسية في AIOps. تقوم خوارزميات ML بتحليل البيانات التاريخية وفي الوقت الفعلي لتحديد الأنماط والاتجاهات. وهذا يمكّن النظام من عمل تنبؤات وأتمتة عمليات صنع القرار.

2. التحليلات التنبؤية

تتضمن التحليلات التنبؤية التنبؤ بالأحداث أو القضايا المستقبلية بناءً على البيانات التاريخية. وفي سياق AIOps، فإنه يساعد على توقع مشكلات تكنولوجيا المعلومات المحتملة قبل حدوثها، مما يسمح بحل استباقي.

3. تحليل السجل

تستخدم منصات AIOps تقنيات تحليل السجل المتقدمة لمعالجة وتحليل بيانات السجل التي تم إنشاؤها بواسطة أنظمة تكنولوجيا المعلومات. ويساعد ذلك في تحديد المشكلات واستكشاف الأخطاء وإصلاحها عن طريق ربط إدخالات السجل عبر المكونات المختلفة.

4. ارتباط الحدث

يتضمن ارتباط الأحداث تحديد العلاقات بين الأحداث المختلفة لفهم تأثيرها على عمليات تكنولوجيا المعلومات. وتستخدم تقنيات AIOps محركات الارتباط لربط النقاط بين الأحداث المختلفة وتوفير رؤية شاملة لبيئة تكنولوجيا المعلومات.

5. تحليل السبب الجذري (RCA)

تستخدم منصات AIOps RCA لتحديد الأسباب الجذرية لحوادث ومشكلات تكنولوجيا المعلومات. ومن خلال تحليل العلاقات بين الأحداث المختلفة ونقاط البيانات، فإنها تساعد فرق تكنولوجيا المعلومات على تحديد أصل المشكلات ومعالجتها بكفاءة.

6. العلاج الآلي

تتضمن المعالجة الآلية استخدام الذكاء الاصطناعي لحل مشكلات تكنولوجيا المعلومات الشائعة تلقائيًا دون تدخل بشري. ويمكن أن يشمل ذلك على إعادة تشغيل الخدمات، أو ضبط التكوينات، أو تنفيذ إجراءات تصحيحية محددة مسبقًا بناءً على الأنماط التي تم تعلمها.

7. عمليات تكنولوجيا المعلومات الخوارزمية (AIOps)

غالبًا ما تتضمن منصات AIOps أساليب خوارزمية لتحسين عمليات تكنولوجيا المعلومات. ويمكن لهذه الخوارزميات تحسين تخصيص الموارد وتوزيع عبء العمل والمعلمات التشغيلية الأخرى لتحسين الأداء العام للنظام.

8. رسم الخرائط الطوبولوجية

تقوم أدوات AIOps بإنشاء خرائط هيكلية ديناميكية تصور العلاقات والتبعيات بين المكونات المختلفة للبنية التحتية لتكنولوجيا المعلومات. وهذا يساعد في فهم الهيكل العام وتأثير التغييرات على النظام.

9. روبوتات الدردشة ومعالجة اللغات الطبيعية (NLP)

تتضمن بعض منصات AIOps روبوتات الدردشة وإمكانيات البرمجة اللغوية العصبية (NLP) لتسهيل الاتصال بين فرق تكنولوجيا المعلومات والنظام. مما يسمح بتفاعل أكثر سهولة وحل المشكلات بشكل أسرع.

10. التكامل مع أدوات إدارة خدمات تكنولوجيا المعلومات (ITSM)

غالبًا ما تتكامل تقنيات AIOps مع أدوات ITSM لتبسيط إدارة الحوادث وإدارة التغيير وعمليات تكنولوجيا المعلومات الأخرى. مما يضمن اتباع نهج متماسك لعمليات تكنولوجيا المعلومات.

كيفية تطبيق الذكاء الاصطناعي لعمليات تكنولوجيا المعلومات

تطبيق الذكاء الاصطناعي لعمليات تكنولوجيا المعلومات (AIOps) يتضمن عدة خطوات ومكونات، كما يلي:

1. جمع البيانات

يبدأ التطبيق بجمع البيانات من مصادر متعددة في بنية تكنولوجيا المعلومات. يتم جمع البيانات من السجلات والأحداث وأجهزة الاستشعار والأدوات المراقبة وغيرها. وتشمل هذه البيانات على المعلومات الخاصة بأداء النظام وتحميل الموارد وسجلات الأخطاء والتنبؤات والمؤشرات الأخرى ذات الصلة.

2. تحليل البيانات

بعد جمع البيانات، يتم تحليلها باستخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة. ويتم استخدام الخوارزميات والنماذج الذكية لاستخلاص الأنماط والاستنتاجات من البيانات. ويتم تحليل البيانات للكشف عن المشكلات المحتملة والتنبؤ بالأعطال وتحديد السلوك غير العادي في النظام.

3. اتخاذ القرارات التلقائية

استنادًا إلى التحليلات والاستنتاجات التي تم الحصول عليها، يمكن لـ AIOps اتخاذ قرارات تلقائية. والتي يمكن أن تشمل على تشغيل أو إيقاف خدمات معينة، تعديل توزيع الموارد، تنفيذ إجراءات إصلاح تلقائية، إرسال تنبيهات إلى الفرق التقنية. بهدف تحقيق استجابة سريعة وفعالة للتحديات التقنية.

4. التعلم المستمر

يعتمد AIOps على التعلم المستمر لتحسين أدائه ودقته. ويتم رصد النتائج والتحليلات وتحديث النماذج والخوارزميات بناءً على البيانات الجديدة. ويتعلم النظام من الأخطاء والتحسينات المتواصلة، مما يؤدي إلى تحسين أداء AIOps بمرور الوقت.

5. التفاعل البشري

بالرغم من أن AIOps يهدف إلى القيام بالعديد من العمليات تلقائيًا، إلا أن التفاعل البشري لا يزال ضروريًا. لذا فأن النظام يتعاون مع الفرق التقنية والمسؤولين لتقديم تقارير وتوصيات ومعلومات استراتيجية. وذلك حتى يتمكن البشر من اتخاذ القرارات النهائية وتنفيذ الإجراءات.

مجلات استخدام الذكاء الاصطناعي لعمليات تكنولوجيا المعلومات

تتنوع مجالات استخدام الذكاء الاصطناعي لعمليات تكنولوجيا المعلومات (AIOps) ويمكن تطبيقه في العديد من المجالات المختلفة، كما يلي:

1. إدارة عمليات الشبكة

يمكن استخدام AIOps لرصد وتحليل شبكات الكمبيوتر والشبكات السحابية والشبكات اللاسلكية. ويتم استخدام التحليلات الذكية للكشف عن أعطال الشبكة وتحليل أداء الشبكة وتحديد الأنماط غير العادية والتنبؤ بالمشكلات المحتملة. كما يمكن أن يساعد AIOps في تحسين استقرار الشبكة وتحسين وقت التوفر واكتشاف الأخطاء وإصلاحها بشكل أسرع.

2. إدارة أداء التطبيقات

يمكن استخدام AIOps لرصد وتحليل أداء التطبيقات والخوادم والأنظمة. عن طريق جمع البيانات الصادرة عن التطبيقات وتحليلها لتحديد التحسينات المحتملة والحد من الأعطال وتحسين أداء التطبيقات. كما يمكن استخدام AIOps لتحليل سجلات الأخطاء وتحديد أسباب المشكلات وتوفير توصيات للإصلاح أيضًا.

3. إدارة التكوين والتغيير

يمكن استخدام AIOps لتحليل ومراقبة التغييرات في بنية تكنولوجيا المعلومات والأنظمة والتطبيقات. ويمكن للنظام استخدام التحليلات الذكية لتحديد التغييرات غير المخطط لها وتحليل تأثيرها المحتمل على الأنظمة وتوفير توصيات لإدارة التغيير. كما يمكن أن يساعد AIOps في تقليل المخاطر المرتبطة بالتغييرات غير المخطط لها وتحسين عملية إدارة التكوين.

4. دعم اتخاذ القرار

يمكن لـ AIOps أن يوفر تحليلات وتوصيات لدعم عملية اتخاذ القرار في بنية تكنولوجيا المعلومات. كما يمكن أن يستخدم النظام الذكاء الاصطناعي لتحليل البيانات واستخلاص الأنماط وتوفير توصيات استراتيجية للفرق التقنية وإدارة التكنولوجيا. ويمكن أن يساعد AIOps في تحسين كفاءة العمليات واتخاذ قرارات أكثر دقة.

5. تنبؤات الأعطال والصيانة التوقعية

يمكن استخدام AIOps للتنبؤ بالأعطال والصيانة التوقعية في بنية تكنولوجيا المعلومات. يقوم النظام بتحليل البيانات التاريخية والتحليل الاحصائي وتعلم الآلة لتحديد الأنماط والمؤشرات المبكرة للأعطال المحتملة. كما يمكن لـ AIOps أن يوفر توصيات للصيانة المستقبلية والإصلاح الوقائي لتجنب حدوث أعطال وتقليل تأثيرها على الأنظمة.

أنواع الذكاء الاصطناعي لعمليات تكنولوجيا المعلومات

هناك عدة أنواع من التقنيات والمفاهيم المستخدمة في AIOps، منها:

1. تحليل البيانات الضخمة (Big Data Analytics)

يعتمد AIOps على تحليل كميات ضخمة من البيانات من مصادر متعددة مثل سجلات الأحداث والمتغيرات الأدائية. تساعد تقنيات تحليل البيانات الضخمة في اكتشاف الأنماط والتقارير الاستثنائية.

2. التعلم الآلي (Machine Learning)

يستخدم تعلم الآلة للكشف عن السلوكيات غير العادية وتنبؤ المشكلات المحتملة. ويمكن للنظم المبنية على ML تعلم الأنماط من البيانات التاريخية وتكوين نماذج لتحليل البيانات المستقبلية.

3. التحليل التنبؤي (Predictive Analytics)

يعتمد على تحليل البيانات التي تتنبأ بالمشكلات المحتملة أو الأحداث المستقبلية. ويمكن أن يساعد في اتخاذ الإجراءات الوقائية قبل حدوث مشاكل.

4. التشغيل التلقائي (Automated Operations)

يشير إلى قدرة النظام على اتخاذ إجراءات تلقائية بناءً على التحليل والتنبؤ. ويمكن أن تشمل هذه الإجراءات على تنفيذ إصلاحات ذاتية أو التنسيق مع أنظمة أخرى لحل المشكلات.

5. رصد الأداء (Performance Monitoring)

يركز على مراقبة أداء النظام وتقديم إحصائيات مستمرة. وتستخدم هذه المعلومات للكشف عن تغييرات في الأداء والتصدي للتحديات.

6. تحليل سلوك المستخدم (User Behavior Analytics)

يراقب سلوك المستخدمين لتحديد الأنشطة غير العادية التي يمكن أن تشير إلى حدوث بعض المشكلات الأمنية أو مشكلات الأداء.

7. التفاعل اللامراقب (Unsupervised Learning)

يسمح للأنظمة بالكشف عن الأنماط بدون إشراف، مما يتيح اكتشاف الاستثناءات بشكل ذاتي. ويتيح استخدام هذه التقنيات لـ AIOps أن يكون نظامًا ذكيًا يستجيب لتحديات البيئات.

الفرق بين الذكاء الاصطناعي لعمليات تكنولوجيا المعلومات وبين غيره من الأنظمة

يختلف الذكاء الاصطناعي لعمليات تكنولوجيا المعلومات (AIOps) عن الأنظمة الأخرى، وذلك بفضل التكنولوجيا والتقنيات التي يعتمد عليها لتحسين وتبسيط إدارة عمليات التشغيل والصيانة في مجال تكنولوجيا المعلومات. ومن أهم هذه الفروق الرئيسية:

1. استخدام التعلم الآلي والتحليل التنبؤي

يعتمد بشكل كبير على تقنيات التعلم الآلي والتحليل التنبؤي لتحليل البيانات وتوقع المشكلات المحتملة واتخاذ إجراءات تلقائية. بينما يمكن للأنظمة الأخرى استخدام  تكنولوجيا معينة ولكن قد لا تكون قادرة على تحليل البيانات بنفس الطريقة التلقائية أو التنبؤ بالأحداث المستقبلية بنفس الدقة.

2. ربط بين البيانات والأحداث

يربط (AIOps) بين الأحداث والبيانات من مصادر متعددة لتحقيق رؤية شاملة للبيئة التكنولوجية وفهم أفضل للعلاقات بين الأحداث.

بينما تقوم الأنظمة الأخرى برصد الأحداث ولكن قد لا تكون قادرة على تحليلها بشكل متقدم لاستخراج معانٍ أو تقديم توجيهات دقيقة.

3. الاستجابة التلقائية

يشمل (AIOps) على التفاعل التلقائي مع الأحداث واتخاذ إجراءات تلقائية لتصحيح المشكلات أو تجنبها. بينما تتطلب الأنظمة الأخرى على تدخل يدوي أكثر من قبل البشر للتفاعل مع المشكلات واتخاذ الإجراءات اللازمة.

4. تكامل مع أنظمة العمل الآلي

يدمج (AIOps) بشكل طبيعي مع نظم العمل الآلي لتحسين كفاءة العمليات. أما الأنظمة الأخرى قد لا تكون مصممة للتكامل بشكل مثالي مع أنظمة العمل الآلي أو قد تحتاج إلى جهد إضافي للتكامل.

5. تحليل السلوك ومراقبة المستخدم

يستخدم (AIOps) تحليل السلوك ومراقبة المستخدم لتحديد الأنشطة غير العادية التي قد تشير إلى مشكلات أمان أو أداء. ولكن قد تفتقد الأنظمة الأخرى القدرة على تحليل سلوك المستخدم بشكل شامل.

بشكل عام، يتميز AIOps بقدرته على استخدام التكنولوجيا المتقدمة والتحليل الذكي لتحسين وتبسيط عمليات تكنولوجيا المعلومات بشكل أكبر مما يمكن تحقيقه بواسطة الأنظمة التقليدية. كما يساهم AIOps في تحسين الكفاءة والاستقرار والاستجابة في إدارة وتشغيل بنية تكنولوجيا المعلومات، مما يعزز أداء النظام وتجربة المستخدم ويقلل من تأثيرات الأعطال الفنية. ويمكن لـ AIOps توفير رؤى قيمة وتحسين عمليات إدارة التكنولوجيا والمعلومات. ويمكن استخدام هذه الرؤى لاتخاذ قرارات استراتيجية وتشغيلية أكثر دقة وفهمًا.

أفضل الدورات المعتمدة في إدارة الموارد وإدارة تكنولوجيا المعلومات:

افتح أبواب التقدم الوظيفي والتطوير المهني بلا مثيل مع دوراتنا التدريبية المعتمدة في سلاسل الإمداد والتوريد واللوجستيات. يمكنك الآن الانضمام لمنصة بكة، حيث أنها توفر فهمًا شاملاً لعمليات إدارة الإمداد بما في ذلك التخطيط والتنسيق والتحكم في السلع والخدمات من نقطة المصنع إلى نقطة الاستهلاك. ومن أهم الدورات المتوفرة لدى شركة بكة ما يلي.

اغمر نفسك في عالم إدارة الإنتاج والمخزون مع دورة التدريب للحصول على الشهادات التالي:

1. شهادة CPIM 8.0، المصممة لتزويدك بالمهارات اللازمة لتحسين كفاءة التشغيل ورفع أداء الأعمال. 
2. شهادة CSCP: كن منارة الخبرة في مجال سلسلة التوريد مع دورة تدريبية تمكنك من إتقان فن إدارة سلسلة التوريد والحصول على تفوق تنافسي في الصناعة. 
3. دورة CLTD: حيث ستتلقى تدريبًا شاملاً لتصبح محترفًا معتمدًا في اللوجستيات والنقل والتوزيع. 

وتقدم بكه أيضًا العديد من دورات حوكمة نظم المعلومات ومنها التالي:

• دورة أساسيات ITIL
• شهادة معتمدة COBIT5
• شهادة ودورة DevOps

كل دورة مصممة بعناية لتقديم لك رؤى عميقة ومعرفة عملية، مما يضمن تميزك في المشهد التجاري المتطور باستمرار. سجل الآن وابدأ رحلتك نحو التميز المهني!