هوش مصنوعي و اتوماسيون به كسب و كارها كمك مي كند تا كارهاي دستي يا فيزيكي را كاهش دهند. قيمت اينورتر آيمستر در اين مقاله، براي ارزيابي هوش مصنوعي و اتوماسيون فناوري اطلاعات، اجزاي هر يك را به طور جداگانه بررسي خواهيم كرد، سپس چگونگي استفاده از آنها را با هم در عمليات فناوري اطلاعات بررسي خواهيم كرد.
هوش مصنوعي و اتوماسيون به اصطلاحاتي تبديل شده اند كه اغلب به جاي يكديگر استفاده مي شوند. خواه يك ساختار مكانيكي باشد كه يك خودرو را مونتاژ مي كند يا مشتري شما يك روز پس از تكميل سفارش يك ايميل پيگيري دريافت مي كند، نرم افزار يا ربات هاي فيزيكي مي توانند با سيستم هاي ديگري مرتبط شوند كه ما را قادر مي سازند كارآمدتر و موثرتر كار كنيم. با اين حال، تفاوت هاي بسيار زيادي بين سطح پيچيدگي اين دو سيستم وجود دارد. اتوماسيون اساساً توسط سخت افزار يا نرم افزار انجام مي شود كه مي تواند كارها را به طور خودكار و بدون دخالت انسان انجام دهد.
به گفته جان مك كارتي كه اين اصطلاح را ابداع كرد، هوش مصنوعي (AI) علم و مهندسي ساخت ماشينهاي هوشمند است. هوش مصنوعي در مورد تلاش براي تقليد از ماشين ها يا نرم افزارها و در نهايت پيشي گرفتن از رفتار و هوش انسان است. اتوماسيون ممكن است مبتني بر هوش مصنوعي باشد يا نباشد. اتوماسيون صنعتي را مي توان با قرار دادن چند سنسور و انجام يك عمل مربوطه بر روي خوانش سنسورها به دست آورد.
عمل اتوماسيون در واقع به آنچه امروز مي دانيم بين انقلاب هاي صنعتي اول و سوم تبديل شد. به عنوان مثال مي توان به سيستم هاي تست و كنترل خودكار، نيروي كار مكانيكي، تجهيزات عملياتي و البته توليد كامپيوتري اشاره كرد. تمام عبارات اتوماسيون كه در اطراف ما ظاهر مي شوند بر اساس برنامه نويسي و قوانين واضح هستند. اگر مي خواهيد همين كار را با هوش مصنوعي انجام دهيد، بايد اين سيستم ها را با داده هاي بزرگ آموزش دهيد و پرورش دهيد
هوش مصنوعي چيست؟
هوش مصنوعي (AI) ماشينهايي است كه فرآيندهاي هوش انساني را شبيهسازي ميكنند. از هوش مصنوعي در خانه هاي هوشمند و خودروهاي خود پاركينگ نيز استفاده مي شود. همانطور كه جهان و مردم به ارتباط با يكديگر با دستگاه هاي مختلف ادامه مي دهند، تأثير هوش مصنوعي بر زندگي ما همچنان افزايش خواهد يافت.
هوش مصنوعي به دو دسته تقسيم مي شود. اينها به عنوان ضعيف و قوي تعريف مي شوند. هوش مصنوعي ضعيف يا محدود با هدف خاصي طراحي و آموزش داده شده است. از سوي ديگر هوش مصنوعي قوي نشان دهنده توانايي ها و ظرفيت مغز انسان است.
AIOps چيست؟
هوش مصنوعي براي عمليات فناوري اطلاعات (معروف به AIOps) وظايف معمول فناوريهاي هوش مصنوعي مانند تجزيه و تحليل دادههاي بزرگ و يادگيري ماشين را خودكار ميكند و مشكلات فناوري اطلاعات را شناسايي و حل ميكند. ساير زمينههايي كه AIOps در آنها كاربرد دارند عبارتند از نظارت بر عملكرد، تجزيه و تحليل دادهها، اتوماسيون عمومي، عيبيابي و ثبت رويداد.
براي مديريت اين پروژه ها، تيم هاي فناوري اطلاعات مي توانند به ابزارهاي مختلف AIOps متوسل شوند. پنج قابليت مختلف براي انتخاب ابزار AIOps وجود دارد:
رعايت قوانين
يادگيري واقعي
پيوند دادن الگوها به مسائل شناخته شده
شهودي باشد
موتور رويداد هوش مصنوعي
برخي از سازمانها زماني كه شروع به اضافه كردن هوش مصنوعي به فرآيندهاي خود ميكنند، ممكن است فقط به عملكرد محدود AIOps نياز داشته باشند.
اتوماسيون فناوري اطلاعات چيست؟
اتوماسيون فناوري اطلاعات به تكميل مكرر يك فرآيند يا كار بدون دخالت انسان اشاره دارد. در حالي كه هوش مصنوعي براي تكميل وظايف خود به الگوريتم ها متكي است. اتوماسيون فناوري اطلاعات از ابزارهاي نرم افزاري استفاده مي كند كه به محرك ها (دستي يا خودكار) براي عمل بستگي دارد. در حال حاضر سناريوهاي زيادي در محيط IT وجود دارد كه در آن اتوماسيون به جاي انسان، وظيفه اي را انجام مي دهد. به عنوان مثال، يك مدير مي تواند از نرم افزار جنكينز براي خودكارسازي خطوط لوله CI/CD استفاده كند.
سازمانهايي كه ميخواهند گردش كار فناوري اطلاعات خود را خودكار كنند، ميتوانند از بين وظايف مختلفي انتخاب كنند. به طور كلي، مديران فناوري اطلاعات مي توانند مديريت رويداد، استقرار برنامه، امنيت و وظايف انطباق را خودكار كنند. براي انجام اين كار، سازمان ها به ابزارهاي اتوماسيون فناوري اطلاعات متكي هستند.
يك ابزار اتوماسيون بايد تغييرات را به طور قابل اعتماد و مكرر اجرا كند. اين الزام در بسياري از جنبه هاي گردش كار فناوري اطلاعات اعمال مي شود. به عنوان مثال، ابزارهاي مديريت پيكربندي مانند Ansible و Puppet فرآيندها را خودكار مي كنند. اين به تيم هاي فناوري اطلاعات كمك مي كند تا وضعيت مطلوب را حفظ كنند، كارايي كلي را افزايش دهند و مشكلات ناشي از خطاي انساني را كاهش يا حتي حذف كنند.
تيمهاي فناوري اطلاعات ميتوانند از فناوريهاي زيرساختي مانند الگوهاي مديريت منابع Azure يا Terraform براي مديريت، نظارت و اتوماسيون منابع زيرساخت فناوري اطلاعات استفاده كنند.
ادامه مطلب
بازدید: