В области информационных технологий (ИТ) и управления системами , ИТ - операции аналитика (ITOA) является подход или метод для извлечения, анализа и данные отчета для ИТ - операций. ITOA может применять аналитику больших данных к большим наборам данных для получения бизнес-информации. [1] [2] В 2014 году Gartner прогнозировал, что его использование может увеличить доход или снизить расходы. [3] К 2017 году прогнозируется, 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 ИТ-аналитику как «использование математических алгоритмов и других инноваций для извлечения значимой информации из моря необработанных данных, собранных с помощью технологий управления и мониторинга». [7] Обратите внимание, что ITOA отличается от AIOps , который фокусируется на применении искусственного интеллекта и машинного обучения в приложениях ITOA.
История
Исследование операций как дисциплина возникло во время Второй мировой войны с целью повышения военной эффективности и повышения эффективности принятия решений на поле боя. [8] Однако только с появлением технологий машинного обучения в начале 2000-х годов платформа оперативной аналитики с искусственным интеллектом могла действительно начать участвовать в распознавании образов высокого уровня, что могло бы адекватно удовлетворить потребности бизнеса. [1] Решающим катализатором развития ITOA стал рост компании Google , которая стала пионером модели прогнозной аналитики, которая представляет собой первую попытку вникнуть в шаблоны человеческого поведения в Интернете . Затем ИТ-специалисты применили прогнозную аналитику в ИТ-индустрии, предложив платформы, которые могут анализировать данные для получения информации без вмешательства человека. [1]
Благодаря широкому распространению облачных вычислений и растущему желанию компаний применять больше методов больших данных , отрасль ITOA значительно выросла с 2010 года. Исследование ExtraHop, проведенное в 2016 году среди крупных и средних корпораций, показывает, что 65 процентов опрошенных предприятий будут стремятся интегрировать свои хранилища данных либо в этом году, либо в следующем. [9] Текущие цели платформ ITOA - повысить точность своих служб APM , облегчить лучшую интеграцию с данными и расширить возможности прогнозной аналитики.
Приложения
Системы ITOA, как правило, используются группами ИТ-операций, и Gartner описывает семь приложений систем ITOA: [10]
- Анализ первопричин: модели, структуры и описания шаблонов ИТ-инфраструктуры или стека приложений, за которыми ведется мониторинг, могут помочь пользователям точно определить мелкие и ранее неизвестные первопричины общих патологий поведения системы.
- Упреждающий контроль производительности и доступности услуг: прогнозирует будущие состояния системы и влияние этих состояний на производительность.
- Назначение проблем: определяет, как проблемы могут быть решены, или, по крайней мере, направляет результаты выводов наиболее подходящим лицам или сообществам на предприятии для решения проблемы.
- Анализ воздействия на обслуживание: когда известно несколько основных причин, результаты системы аналитики используются для определения и ранжирования относительного воздействия, чтобы ресурсы можно было направить на устранение неисправности наиболее своевременным и экономичным способом.
- Дополнение лучшей в своем классе технологии: модели, структуры и описания шаблонов ИТ-инфраструктуры или стека приложений, за которыми ведется мониторинг, используются для исправления или расширения результатов других ориентированных на обнаружение инструментов для повышения точности информации, используемой в операционных задачах (например, карты зависимостей сервисов, топологии архитектуры времени выполнения приложений, сетевые топологии).
- Изучение поведения приложения в реальном времени: изучает и коррелирует поведение приложения на основе пользовательского шаблона и базовой инфраструктуры для различных шаблонов приложений, создает показатели таких коррелированных шаблонов и сохраняет их для дальнейшего анализа.
- Пороговое значение динамических базовых показателей: изучает поведение инфраструктуры в различных пользовательских шаблонах приложений и определяет оптимальное поведение инфраструктуры и технологических компонентов, контрольные показатели и базовые уровни нижней и верхней отметки для конкретных сред и динамически изменяет базовые показатели производительности с изменяющейся инфраструктурой. и пользовательские шаблоны без какого-либо ручного вмешательства
Типы
В их росте данных требует единого, архитектура ИТ Operations Analytics Platform , Gartner Research описывает пять типов аналитических технологий: [11]
- Анализ журнала
- Индексирование, 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:
- Альгомокс
- Апномические системы
- AppDynamics
- BMC
- CA
- CloudFabrix
- Dynatrace
- Эластичный
- ЭМС
- Evolven
- Сети ExtraHop
- HP
- IBM
- Микро Фокус
- Moogsoft
- Настель
- NetApp
- OpsRamp
- Oracle
- Разрешить системы
- Русло реки
- SAP SE
- ScienceLogic
- SignalFx
- SolarWinds
- Splunk
- StackState
- Сумо-логика
- TeamQuest
- Разгадывать данные
- VMTurbo
- VMware
- ZETALY
- ЗИФ
Смотрите также
- Управление производительностью приложений
- Большое количество данных
- Инструменты бизнес-аналитики
- Информационные технологии
Рекомендации
- ^ a b c «Время пришло: аналитика для ИТ-операций» . Журнал центра обработки данных. Архивировано из оригинального 24 февраля 2013 года . Проверено 18 февраля 2013 года .
- ^ а б Флетчер, Колин (24 июня 2014 г.), « Применение аналитики ИТ-операций к более широким наборам данных для лучшего понимания бизнеса» , получено 29 сентября 2015 г.
- ^ «Аналитика ИТ-операций: изменение точки зрения ИТ» . Информационный век . Проверено 13 марта 2014 .
- ^ «Расширенная операционная аналитика - что показывают данные!» . Дайджест APM . Проверено 17 сентября 2014 года .
- ^ «Quintica предлагает BMC TrueSight» . IT-Online . Проверено 27 октября 2014 года .
- ^ «Цикл ажиотажа для управления ИТ-операциями, 2013» . Gartner . Проверено 23 июля 2013 года .
- ^ «Превратите большие данные внутрь с помощью ИТ-аналитики» . Forrester Research . Проверено 5 декабря 2012 года .
- ^ Кирби, стр. 117 Архивировано 27 августа 2013 года в Wayback Machine.
- ^ «Состояние ITOA сегодня» (PDF) . ExtraHop . ExtraHop . Проверено 21 июня 2016 года .
- ^ «Часы ИТ-рынка для управления ИТ-операциями, 2013» . Gartner . Проверено 13 августа 2013 года .
- ^ «Рост данных требует единой архитектурной платформы аналитики ИТ-операций» . Gartner . Проверено 30 сентября 2013 года .
Внешние ссылки
- Пейзаж ITOA : Пейзаж ITOA
- Международная корпорация данных (IDC): Управление услугами: большие возможности данных для аналитики ИТ-операций (май 2014 г.)
- NetworkWorld: понимание аналитики больших данных (7 июля 2014 г.)
- Enterprise Management Associates (EMA): Многоликая расширенная операционная аналитика (23 сентября 2014 г.)
- ITOperationsAnalytics.net: основы аналитики ИТ-операций