В области информационных технологий (ИТ) и управления системами аналитика ИТ-операций (ITOA) представляет собой подход или метод для получения, анализа и представления данных для ИТ-операций. ITOA может применять аналитику больших данных к большим наборам данных для получения бизнес-аналитики. [1] [2] В 2014 году Gartner предсказал, что его использование может увеличить доходы или сократить расходы. [3] К 2017 году прогнозируется, что 15% предприятий будут использовать технологии аналитики ИТ-операций. [2]
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 «зашумленных» данных о доступности и производительности ИТ-систем. [6] Forrester Research определил 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 к приложениям ITOA.
Исследование операций как дисциплина возникла во время Второй мировой войны для повышения военной эффективности и принятия решений на поле боя. [8] Тем не менее, только с появлением технологии машинного обучения в начале 2000-х годов платформа операционной аналитики с искусственным интеллектом смогла фактически начать использовать высокоуровневое распознавание образов , которое могло бы адекватно удовлетворить потребности бизнеса. [1] Важнейшим катализатором развития ITOA стал рост Google , который впервые разработал модель предиктивной аналитики , представлявшую собой первую попытку прочесть закономерности человеческого поведения в Интернете .. Затем ИТ-специалисты применили прогнозную аналитику в ИТ-индустрии, разработав платформы, которые могут просеивать данные для получения информации без необходимости вмешательства человека. [1]
Из-за повсеместного распространения облачных вычислений и растущего желания предприятий внедрять больше методов работы с большими данными индустрия ITOA значительно выросла с 2010 года. Опрос крупных и средних корпораций ExtraHop 2016 года показывает, что 65 процентов опрошенных предприятий будут стремятся интегрировать свои хранилища данных либо в этом, либо в следующем году. [9] Текущие цели платформ ITOA заключаются в повышении точности их сервисов APM , облегчении лучшей интеграции с данными и расширении их возможностей прогнозной аналитики.
Системы ITOA, как правило, используются операционными ИТ-командами, и Gartner описывает семь приложений систем ITOA: [10]
В своей статье «Рост данных требует единой архитектурной платформы для аналитики ИТ-операций» компания Gartner Research описывает пять типов технологий аналитики: [11]