Intelligenza artificiale

AIOps: cos’è e come sta migliorando le soluzioni per il retail



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L’AIOps punta a rendere la gestione delle operazioni IT più efficiente, proattiva e meno soggetta a errori umani, sfruttando la potenza dell’intelligenza artificiale. Ecco alcuni casi d’uso nel retail, per esempio per la gestione da remoto dei negozi

Pubblicato il 1 feb 2024



AIOps
AIOps (Foto di Lisa Fotios)

Per migliorare la parte informatica della gestione dei negozi è indispensabile l’AiOps,

Cos’è l’AIOps

L’AIOps, che sta per Artificial Intelligence for IT Operations, è l‘applicazione dell’intelligenza artificiale (IA) alla gestione delle operazioni informatiche. L’obiettivo principale di AIOps è migliorare e automatizzare i processi decisionali nell’ambito delle operazioni IT. Questo viene realizzato attraverso l’analisi di grandi quantità di dati generati dai sistemi IT con l’uso di algoritmi di machine learning, deep learning, analisi predittiva e altre tecnologie di IA. In pratica AIOps punta a rendere la gestione delle operazioni IT più efficiente, proattiva e meno soggetta a errori umani, sfruttando la potenza dell’intelligenza artificiale.

Il termine è stato coniato da Gartner per definire una soluzione che utilizza big data e ML per automatizzare i processi operativi IT, come il rilevamento delle anomalie e la verifica del nesso di causalità.

A cosa serve l’AIOps

Gli approcci AIOps possono aiutare le organizzazioni IT nelle seguenti operazioni:

  1. Rilevamento e risoluzione automatica degli incidenti: AIOps può identificare automaticamente gli incidenti o le anomalie nei sistemi IT, spesso prima che diventino problemi evidenti per gli utenti, e può anche suggerire o attuare automaticamente misure correttive.
  2. Analisi predittiva: Utilizzando l’analisi dei dati storici, AIOps può prevedere gli incidenti o le prestazioni degradate prima che accadano, consentendo al team IT di intervenire preventivamente.
  3. Ottimizzazione delle prestazioni: AIOps può analizzare continuamente i dati operativi per identificare le aree di miglioramento, ottimizzando le prestazioni e l’efficienza dei sistemi IT.
  4. Gestione degli allarmi: AIOps può aiutare a ridurre il rumore degli allarmi aggregando e correlando gli avvisi correlati, identificando gli allarmi critici che richiedono attenzione.
  5. Automazione: Attraverso la comprensione dei modelli nei dati IT, AIOps può automatizzare una serie di compiti operativi ripetitivi, liberando il personale IT per compiti più strategici.

AI networking, sottoinsieme dell’AIOps

Servizi di rete, di archiviazione e di supporto si inseriscono in questo contesto prendendo il nome, sempre coniato da Gartner, di AI Networking. Sottoinsieme dell’AIOps, l’AI Networking è considerato un modo più efficiente per gestire le Day-2 operations di rete, ovvero quelle successive alla progettazione e all’implementazione, quando il team analizza e ottimizza il sistema di rete.

In sostanza, l’AIOps si riferisce all’infrastruttura più ampia gestita dai team I&O (Information and Operations). L’AI Networking, invece, si colloca all’interno dell’infrastruttura più ampia, ma si occupa nello specifico delle reti cablate, wireless e WAN. L’AIOps, e più specificamente l’AI Networking, offre un’automazione intelligente che consente di individuare e rispondere rapidamente ai problemi di connettività o addirittura di prevenire le interruzioni di rete. Dato l’enorme volume di servizi basati su cloud, utenti e dispositivi IoT presenti nelle varie sedi che il tuo network deve supportare, l’AI Networking consente di gestire questo lavoro molto più velocemente di quanto sia umanamente possibile.

Casi d’uso dell’AIOps nel retail

1.Gestione da remoto di negozi

Come spiega Edoardo Accenti di HPE Aruba Networking. è importante la funzionalità dell’AI Networking per team IT centralizzati che gestiscono sedi remote, offrendo visibilità quasi in tempo reale e la capacità di identificare dispositivi connessi, problemi di LAN/WAN e raccogliere registri di dati essenziali, oltre a fornire alert basati sull’IA per valutare e risolvere problemi critici.

2.Identificazione precisa dei problemi

L’AI Networking utilizza modelli ML (machine learning) per identificare pattern di comportamento e le loro deviazioni, evidenziando problemi di gateway wireless, cablati e WAN non rilevabili con strumenti tradizionali, discriminando tra guasti hardware e problemi risolvibili con aggiornamenti firmware.

3.Miglioramento dell’esperienza utente

Le avanzate funzionalità dell’AI Networking consentono ai reparti IT di ottimizzare le prestazioni della rete senza costosi aggiornamenti, soddisfacendo le aspettative operative e migliorando l’esperienza dei clienti, anche in ambienti con scarse competenze tecniche.

4.Capacità di rilevare comportamenti anomali

L’AI Networking, addestrato su dati di migliaia di installazioni, può rilevare comportamenti anomali segnalando possibili guasti o violazioni di sicurezza, grazie anche alla tecnologia di clustering che considera le specificità di ciascuna sede.

5.Generazione di insights strategiche

Le soluzioni AIOps avanzate trasformano i dati in raccomandazioni attuabili, come la modifica delle impostazioni dei punti di accesso Wi-Fi per ridurre il consumo energetico o la sostituzione di cavi per eliminare problemi wireless, semplificando la gestione dei problemi.

6.Approccio Zero Trust full-stack

Le soluzioni AIOps e AI Networking implementano un approccio Zero Trust sull’intera rete, migliorando sia l’efficienza che la sicurezza. Le funzionalità basate sull’IA forniscono informazioni precise su clienti e dispositivi, identificando comportamenti anomali come segnali di potenziali problemi di sicurezza.

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