Otomasi operasional TI yang disempurnakan oleh kecerdasan buatan, secara drastis mengurangi daftar tugas administrator. Untuk menangkap gelombang transformasi digital tanpa tenggelam di dalamnya, profesional IT harus menerapkan alat pemantauan dan pengelolaan yang canggih yang memungkinkan infrastruktur TI swalayan, dan menerjemahkan bit dan byte menjadi nilai bisnis.

Jika profesional TI tidak mau memahami bahwa otomasi operasional TI adalah hal yang sangat dibutuhkan, ini sama saja perusahaan sedang menyimpan bom waktu masalah.

Penyisihan deklarasi dan alat manajemen memungkinkan tim TI membuat template infrastruktur yang sesuai dengan persyaratan aplikasi dan skala permintaan. Template analog dengan cetakan; bayangkan sebuah peti dibangun dengan tangan untuk setiap pengguna, versus cetakan yang menghasilkan peti baru yang identik berulang-ulang. Konfigurasi manajemen dan alat otomasi adalah platform injection molding infrastruktur TI.

Setelah swalayan IT terpasang, alat pemantau modern menerjemahkan sejumlah besar data operasional ke dalam tindakan yang bermakna dengan bantuan algoritma kecerdasan buatan. Alat menelan informasi tentang pemanfaatan memori, latency CPU dan aspek operasional lainnya dan secara otomatis menghubungkannya dengan ambang batas yang ditetapkan oleh administrator.

Studi Kasus Otomasi Operasional TI Pada Perusahaan Penyedia Komunikasi Air-to-Ground

Dengan tujuan untuk menciptakan pengembang mandiri, penyedia internet di pesawat dan jaringan entertainment, Gogo, menciptakan rangkaian template infrastruktur TI swalayan dan dasbor pemantauan yang disesuaikan. Secara tradisional, tim operasi memutar server untuk penyebaran kode kemudian menyesuaikan penyebaran selama beberapa siklus aplikasi, menyesuaikan bagian bangunan setiap saat.

Kini, para pengembang mendorong penempatan mereka ke produksi dengan memilih contoh layanan infrastruktur-as-a-service Gogo yang berbasis Amazon. Manajer dapat merevisi persyaratan sumber daya, mungkin menambahkan penggelaran ke grup Auto Scaling untuk fleksibilitas masa depan, sebelum go-live.

Contoh penggunaan metrik pemanfaatan langsung secara otomatis melalui antarmuka pemrograman aplikasi (API) ke alat analisis dan analisis Graphite dan Sumo Logic, yang secara otomatis memicu lansiran di VictorOps setiap kali sebuah metrik melebihi ambang persentil. VictorOps kemudian mengikuti pola respon dan eskalasi yang sesuai dengan situasi. Laporan dihasilkan di Graphana.

Tanpa VictorOps dan seluruh suite pemantauan di tempat, pengguna dapat masuk ke setiap sistem yang berbeda dan mengidentifikasi pola tanpa melihat semuanya dipetakan di satu tempat. Dengan kesadaran situasional ini, pengguna dapat melihat jenis peringatan dari berbagai sistem yang mungkin berkorelasi.

Otomasi Operasional TI Harus Disesuaikan Dengan Tujuan Bisnis

Kemajuan dari administrasi reaktif ke otomasi operasional TI ini memerlukan pemahaman yang kuat tentang apa yang harus dipantau dan apa alasannya. Para ahli menganjurkan tim TI untuk membangun strategi pemantauan dan manajemen secara empiris. Ini akan lebih efektif ketimbang membuat daftar teoritis berdasarkan pada tujuan TI.

Ada mitos tentang TI atau bisnisnya, namun kenyataannya, hanya ada bisnisnya. Oleh karena itu, setiap orang di TI harus secara eksplisit berpikir dan berbicara tentang nilai bisnis setiap usaha TI. Setiap perubahan yang mempengaruhi basis pengguna seharusnya dipikirkan dan direncanakan sebelumnya.

Banyak profesional TI tidak tahu bagaimana berkomunikasi secara efektif dengan pebisnis. Tapi ketika ditanya apa yang tidak berhasil, mereka punya banyak jawaban. Kemungkinan mereka telah menyampaikan semua rincian pada aplikasi dan infrastruktur yang orang-orang di luar TI tidak peduli, dan teknologi pembuatan dan operasional TI yang abstrak dari pandangan luar.

Sebaliknya, para ahli menyarankan untuk menghubungkan kinerja TI dengan tujuan bisnis. Apa nilai bisnis inti yang mendukung misi perusahaan, seperti pengurangan biaya atau mitigasi risiko?

Pertimbangkan bagaimana sebuah layanan TI mendukung nilai-nilai ini, kemudian menguraikan metrik spesifik yang dilacak untuk memastikan bahwa layanan memenuhi kebutuhan bisnis. Itu adalah dukungan TI berbasis bisnis yang menjanjikan alat pemantauan dan pengelolaan dapat diterapkan.

Studi kasus ini memungkinkan insinyur operasional TI berbicara bahasa yang sama dengan profesional bisnis. Sebagai contoh, di sebuah perusahaan kedirgantaraan, operasional TI meninjau laporan analisis dampak bisnis dengan tim kesinambungan bisnis, yang memimpin TI untuk membentuk kembali rencana pemulihan bencana. Tim TI menyadari bahwa mereka tidak perlu membahas bagaimana cara mendapatkan satu ton aplikasi dan layanan kembali dan berjalan – mereka perlu mengetahui mana yang paling penting.

Kemajuan AI Yang Mengerikan

Baurkan otomasi operasional TI dan intelijen ke dalam penyediaan, pemantauan dan dukungan. Teknisi TI mungkin mempertanyakan peran apa yang mereka miliki di perusahaan itu. Profesional TI harus mengerti bagaimana memasukkan kekuatan ke tangan pengembang, ikuti petunjuk yang ditetapkan oleh bisnis, dan jalankan secara bersamaan.

Dengan otomasi operasional TI dan pemantauan berbasis API, pekerjaan menjadi ramping. Misal dengan hanya memperbaiki dasbor untuk memenuhi kebutuhan kelompok tertentu, mendapatkan metrik pemantauan berbasis data, dan menciptakan toleransi kesalahan untuk infrastruktur.

Seperti pada contoh kasus diatas, pekerjaan team TI mereka saat ini untuk menyesuaikan dasbor dan lansiran untuk kebutuhan pengembang, insinyur operasional dan manajemen – mencakup penggunaan memori granular dalam sepotong kode aplikasi, kinerja pada tumpukan infrastruktur swalayan, dan data historis mengenai jumlah jam kerja peringatan tim ditangani pada minggu terakhir.

Platform TI self-service otomatis dapat mengurangi jumlah profesional TI yang dibutuhkan pada sebuah organisasi. Ini memang dapat membuat karyawan dan manajer khawatir tentang keamanan dan pengaruh pada pekerjaan mereka.

Salah satu pekerjaan yang dapat lakukan pada admin yang bekerja di bidang infrastruktur adalah untuk otomasi operasional TI. Minggu kerja dikurangi menjadi beberapa menit, kemudian detik, oleh alat pemulihan bencana yang cerdas. Tapi itu tidak menghilangkan nilai ke organisasi. Perannya berubah menjadi fokus pada model dan strategi operasi TI.

Tidak semua orang akan melakukan transisi itu, tapi tidak ada gunanya bergantung pada proses manual dan intensif waktu atas nama kelanggengan pekerjaan. Ini merupakan kenyataan sebagai dampai dari Artificial Intellegent.

Bisnis selalu bisa mencari tempat lain untuk layanan mandiri TI. Layanan cloud menerapkan otomasi operasional TI ke setiap aspek yang mungkin dari platform TI pada skala utilitas. Infrastruktur as a Service memenuhi kebutuhan aplikasi khusus, dan Software as a Service menggantikan sebagian besar fungsi komoditas.

Kesimpulan:

Eksekutif TI saat ini berusaha untuk menghilangkan kebutuhan untuk mempekerjakan staff operasional TI. Sebagai gantinya, fokus pada pengembangan layanan TI untuk membantu lini operasi bisnis dan / atau pengembangan produk.

Staf operasi yang melihat masa depan di TI akan mengalihkan operasi rutin ke layanan cloud dan memberi nilai dalam cara mereka mengelola penerapan dan dukungan aplikasi. Dengan melakukan otomasi pada operasional TI, maka perusahaan dapat menghemat biaya operasional TI secara terus menerus.