AIOPs: Lợi ích, nguyên tắc hoạt động và ứng dụng của AIOPs

Hoàng

May 7, 2025

17 phút đọc

Phát hiện bất thường

Một trong những ứng dụng nền tảng của AIOps là phát hiện bất thường.

Sử dụng các thuật toán học máy, hệ thống AIOps học cách nhận biết hành vi “bình thường” trên các ứng dụng, hệ thống và mạng dựa trên dữ liệu lịch sử.

Vì vậy hỗ trợ giám sát liên tục theo thời gian thực để tự động xác định bất kỳ sai lệch đáng kể nào so với hoạt động bình thường.

Những bất thường này thường đóng vai trò như dấu hiệu cảnh báo sớm về các vấn đề tiềm ẩn.

Ví dụ: các vấn đề phần cứng không mong đợi như sụt pin đột ngột, lỗi quạt làm mát, hoặc lỗi bộ nhớ có thể được phát hiện trước khi chúng gây ra sự cố hệ thống.

Tương tự, AIOps có thể phát hiện sự chậm trễ hiệu suất ứng dụng, tắc nghẽn mạng, hoặc các sự kiện bảo mật bất thường như lưu lượng mạng bất thường hoặc hành vi đăng nhập không điển hình.

Ví dụ: Một ngân hàng lớn đã triển khai hệ thống AIOps giám sát liên tục hơn 500 máy chủ giao dịch, phát hiện sự gia tăng 0.2% trong thời gian phản hồi API thanh toán.

Tuy chỉ là một thay đổi nhỏ nhưng bất thường đã giúp phát hiện sớm lỗi phần mềm tiềm ẩn trước khi ảnh hưởng đến khách hàng.

Phát hiện sớm nên đội ngũ IT can thiệp chủ động, ngăn chặn những bất thường nhỏ phát triển thành sự cố lớn.

Khả năng này nâng cao độ tin cậy của hệ thống và giảm thiểu thời gian ngừng hoạt động bằng cách phát hiện vấn đề ngay từ khi mới xuất hiện.

Phân tích nguyên nhân gốc (RCA)

Khi sự cố xảy ra, xác định chính xác nguyên nhân gốc rễ thay vì chỉ giải quyết các triệu chứng bề mặt là rất quan trọng để giải quyết hiệu quả và ngăn ngừa tái diễn.

AIOps nổi bật trong lĩnh vực này khi tự động liên kết khối lượng dữ liệu khổng lồ bao gồm nhật ký, số liệu, sự kiện, dấu vết và thay đổi cấu hình được thu thập từ nhiều thành phần trong hệ sinh thái IT.

Ví dụ: nếu một ứng dụng gặp độ trễ, AIOps có thể phân tích dữ liệu để xác định liệu vấn đề xuất phát từ chính máy chủ ứng dụng, sự chậm trễ của cơ sở dữ liệu, lỗi dịch vụ phụ thuộc, hoặc thậm chí là cấu hình bộ nhớ không đúng.

Chẩn đoán chính xác giúp đội ngũ IT tập trung nỗ lực vào việc sửa chữa vấn đề thực sự thay vì lãng phí thời gian khắc phục sự cố ở các thành phần không liên quan.

Ví dụ: Một trang thương mại điện tử gặp sự cố chậm thanh toán. Hệ thống AIOps đã phân tích hàng ngàn điểm dữ liệu và xác định nguyên nhân không phải từ máy chủ web hay cơ sở dữ liệu như đội IT ban đầu nghi ngờ, mà là từ thay đổi cấu hình mạng gần đây khiến kết nối tới cổng thanh toán bị ảnh hưởng.

Bằng cách đẩy nhanh việc xác định nguyên nhân gốc rễ, AIOps giảm thời gian trung bình để sửa chữa (MTTR) và cải thiện hiệu quả giải quyết sự cố tổng thể.

Giám sát và tối ưu hóa hiệu suất

AIOps cung cấp giám sát liên tục và toàn diện về hiệu suất trên các ứng dụng, cơ sở hạ tầng (máy chủ, các lớp ảo hóa, container), mạng và các thành phần khác.

Ngoài việc đơn giản báo cáo các số liệu cơ bản như thời gian phản hồi, tỷ lệ lỗi và mức sử dụng tài nguyên, AIOps còn cung cấp những hiểu biết sâu hơn về các yếu tố cơ bản ảnh hưởng đến hiệu suất.

Ví dụ: nó có thể phân tích các mẫu làm giảm khả năng phản hồi của ứng dụng hoặc xác định điểm nghẽn trong các đường dẫn mạng.

Dựa trên phân tích này, AIOps có thể đề xuất điều chỉnh cấu hình hoặc phân bổ lại tài nguyên để tối ưu hóa hiệu suất.

Trong một số trường hợp, các nền tảng AIOps còn tiến xa hơn bằng cách tự động hóa các hành động tối ưu hóa.

Ví dụ: nếu tài nguyên CPU đang chịu tải nặng trong khi các bộ xử lý chuyên dụng như NPU hoặc GPU đang được sử dụng dưới mức, hệ thống có thể chuyển các tác vụ xử lý AI tương ứng để cân bằng khối lượng công việc một cách hiệu quả.

Một công ty game trực tuyến sử dụng AIOps để giám sát và tối ưu hóa máy chủ game theo thời gian thực.

Khi phát hiện mức tăng đột biến người dùng tại một khu vực địa lý cụ thể, hệ thống tự động điều chuyển tài nguyên từ các khu vực ít hoạt động và điều chỉnh cấu hình bộ nhớ cache để đảm bảo trải nghiệm mượt mà.

Khả năng phân tích và tự động hóa này đảm bảo môi trường IT vẫn phản hồi nhanh và hiệu quả ngay cả khi nhu cầu thay đổi.

Tự động và khắc phục tự động

Dựa trên phát hiện bất thường, phân tích nguyên nhân gốc rễ và hiểu biết về giám sát hiệu suất, AIOps triển khai tự động hóa các quy trình khắc phục để giảm sự can thiệp thủ công và đẩy nhanh việc giải quyết vấn đề.

Các quy trình làm việc hoặc sổ tay hướng dẫn được xác định trước có thể được kích hoạt tự động khi các sự cố phổ biến xảy ra.

Ví dụ: tự khởi động lại các dịch vụ bị treo mà không cần sự can thiệp của con người, cấp phát thêm tài nguyên dự đoán trước khi tải tăng, áp dụng các bản vá bảo mật ngay khi phát hiện lỗ hổng hoặc định tuyến lại lưu lượng mạng để tránh tắc nghẽn.

AIOps cũng tự động hóa nhiều yếu tố của quản lý sự cố như tạo phiếu yêu cầu, phân loại, định tuyến đến các đội hoặc cá nhân thích hợp và cập nhật trạng thái.

Do đó hợp lý hóa quy trình hoạt động và giảm lỗi do con người.

Tự động hóa không chỉ rút ngắn thời gian ngừng hoạt động mà còn giải phóng nhân viên IT để tập trung vào các dự án chiến lược thay vì khắc phục sự cố thường xuyên.

Ví dụ: Tại một trung tâm dữ liệu lớn, hệ thống AIOps theo dõi nhiệt độ của 10.000 máy chủ và tự động điều chỉnh hệ thống làm mát dựa trên các dự báo tải công việc.

Khi một máy chủ phát hiện dấu hiệu quá nhiệt, hệ thống tự động di chuyển khối lượng công việc sang máy chủ khác và điều chỉnh không khí lạnh đến khu vực cụ thể.

Tất cả đều không cần sự can thiệp của kỹ thuật viên.

Cảnh báo thông minh, giảm nhiễu

Một trong những điểm đau lớn nhất trong hoạt động IT truyền thống là sự phổ biến của “bão cảnh báo” hoặc “mệt mỏi do cảnh báo.”

Các đội IT có thể bị quá tải bởi hàng loạt cảnh báo khi nhiều trong số đó không liên quan, trùng lặp, hoặc cảnh báo giả.

Quá tải khiến việc xác định các vấn đề thực sự quan trọng trở nên khó khăn và thường dẫn đến thời gian phản hồi chậm hơn hoặc bỏ sót sự cố.

Ví dụ: Một công ty viễn thông đã giảm hơn 85% số lượng cảnh báo nhờ triển khai AIOps.

Trước đây, đội vận hành mạng nhận hơn 10.000 cảnh báo mỗi ngày, nhưng sau khi áp dụng công nghệ tương quan thông minh, họ chỉ phải xử lý khoảng 1.500 cảnh báo có ý nghĩa.

Vì vậy giúp phát hiện và xử lý các sự cố nghiêm trọng nhanh hơn 60%.

AIOps giải quyết vấn đề này bằng cách sử dụng các kỹ thuật tương quan và phân cụm để nhóm các cảnh báo liên quan thành một sự cố duy nhất.

Nó lọc bỏ các cảnh báo nhiễu hoặc không cần thiết và ưu tiên chúng dựa trên tác động tiềm tàng đến hoạt động kinh doanh.

Khi đảm bảo chỉ những cảnh báo có thể hành động và quan trọng mới đến được với các đội IT, AIOps giúp tập trung nguồn lực vào nơi cần thiết nhất.

Giảm nhiễu không chỉ cải thiện hiệu quả hoạt động mà còn giảm căng thẳng và kiệt sức cho nhân viên IT.

Lập kế hoạch và quản lý năng lực

Dự đoán chính xác nhu cầu tài nguyên trong tương lai là điều cần thiết để duy trì hiệu suất hệ thống trong khi kiểm soát chi phí.

AIOps phân tích dữ liệu sử dụng tài nguyên lịch sử bao gồm CPU, bộ nhớ, lưu trữ và băng thông mạng để xác định xu hướng tăng trưởng và dự báo nhu cầu năng lực.

Ví dụ: Một doanh nghiệp thương mại điện tử sử dụng AIOps để phân tích dữ liệu mùa vụ trong ba năm qua, dự đoán chính xác nhu cầu tài nguyên cho mùa mua sắm lễ hội với độ chính xác 95%.

Công ty đã tiết kiệm 28% chi phí đám mây bằng cách tăng giảm tài nguyên tự động dựa trên dự báo thông minh thay vì cung cấp dư thừa theo phương pháp truyền thống.

Những dự đoán này giúp các nhà quản lý IT đưa ra quyết định chính xác về thời điểm nâng cấp hoặc bổ sung tài nguyên.

Như vậy giúp tránh cả việc cung cấp quá mức, gây lãng phí ngân sách cho năng lực không sử dụng, và cung cấp không đủ, có thể gây ra tắc nghẽn hiệu suất và sự cố.

Tối ưu hóa phân bổ tài nguyên dựa trên dự báo định hướng dữ liệu, AIOps hỗ trợ việc sử dụng cơ sở hạ tầng hiệu quả hơn và chất lượng dịch vụ tốt hơn.

Chủ động phát hiện mối đe dọa

Mặc dù AIOps không phải là giải pháp thay thế cho các công cụ bảo mật chuyên dụng như nền tảng Quản lý Thông tin và Sự kiện Bảo mật (SIEM) nhưng nó cải thiện đáng kể khả năng bảo mật khi cung cấp các lớp phát hiện mối đe dọa bổ sung.

AIOps phân tích các mẫu bất thường trong nhật ký hệ thống, lưu lượng mạng và hành vi người dùng để phát hiện dấu hiệu sớm của các cuộc tấn công mạng như nhiễm ransomware, hoạt động khai thác tiền điện tử trái phép, hoặc các nỗ lực truy cập trái phép.

Ví dụ: Một tổ chức tài chính đã phát hiện một cuộc tấn công APT (Advanced Persistent Threat) phức tạp nhờ hệ thống AIOps phát hiện các mẫu truy cập dữ liệu bất thường vào ban đêm từ các tài khoản hợp lệ.

Mặc dù các công cụ bảo mật truyền thống không phát hiện ra bất thường, nhưng AIOps đã nhận ra các hành vi truy cập này không phù hợp với mẫu lịch sử của nhân viên cụ thể.

Hơn nữa, nó hỗ trợ các cuộc điều tra bảo mật bằng cách cung cấp thông tin theo ngữ cảnh và dữ liệu tương quan.

Do đó giúp các nhà phân tích hiểu phạm vi và nguồn gốc của các sự cố bảo mật.

Khả năng phát hiện mối đe dọa chủ động này tăng cường khả năng của tổ chức trong việc bảo vệ chống lại các mối đe dọa mạng ngày càng tinh vi.

Quản lý môi trường phức tạp

AIOps đóng vai trò quan trọng trong việc hỗ trợ các sáng kiến chuyển đổi số vì cung cấp khả năng hiển thị và kiểm soát cần thiết để quản lý hiệu quả môi trường IT phức tạp ngày nay.

Kiến trúc đám mây lai và đa đám mây phân phối ứng dụng và tài nguyên trên các nền tảng đa dạng, làm tăng độ phức tạp trong vận hành.

AIOps giúp giảm rủi ro liên quan đến việc di chuyển lên đám mây bằng cách giám sát hiệu suất và tính khả dụng trong suốt quá trình chuyển đổi.

Ví dụ: Một công ty phần mềm quốc tế đã sử dụng AIOps để quản lý hệ thống vi dịch vụ phức tạp gồm hơn 2.000 container trên nhiều nền tảng đám mây.

Nhờ đó, họ giảm thời gian xác định các vấn đề tích hợp giữa các dịch vụ từ nhiều giờ xuống còn vài phút, đồng thời tự động hóa 70% công việc khắc phục sự cố thường gặp.

Ngoài ra, nó hỗ trợ quy trình DevOps thông qua tự động hóa và hiểu biết thời gian thực giúp đẩy nhanh chu kỳ phát triển, kiểm thử và triển khai.

AIOps đặc biệt có giá trị trong việc quản lý các công nghệ mới như container và vi dịch vụ.

Đây là những công nghệ tạo ra khối lượng dữ liệu động, phức tạp với số lượng lớn.

Bằng cách phân tích dữ liệu này, AIOps giúp duy trì sự ổn định và tối ưu hóa hiệu suất trong môi trường phát triển nhanh chóng.