حلول الذكاء الاصطناعي
خطط لنشر أنظمة الذكاء الاصطناعي ومراقبتها وصيانتها بعد البناء الأولي. نربط تشغيل النماذج والتحليل التشغيلي الذكي بمسؤوليات واضحة ومقاييس جودة وإجراءات للتعافي.
النموذج التجريبي مرحلة ضمن الخدمة. يحتاج التشغيل الفعلي إلى نشر مضبوط وإصدارات موثقة ومراقبة مناسبة وخطة للاستجابة عند تغير الجودة أو البيانات أو الخدمات المرتبطة. وتحتاج استخدامات AIOps إلى قواعد لمراجعة التنبيهات والتصرف بناءً عليها.
تخطيط البيئات وفحوص الإصدار والتوثيق والرجوع إلى الإصدار السابق عند الحاجة.
متابعة الجودة وزمن الاستجابة والاستخدام والتكلفة ومؤشرات تغير البيانات المناسبة.
تقييم اكتشاف الأنماط غير المعتادة ومساعدة فرز الحوادث حسب السجلات والبيانات المتاحة.
تحديد التنبيهات والتصعيد وملكية الحوادث وآلية مراجعة التحسينات.
تناسب الخدمة المنشآت التي تنقل تطبيق ذكاء اصطناعي إلى تشغيل مستمر أو تقيّم دعم عمليات التقنية بالذكاء الاصطناعي. نحدد النطاق بما يتوافق مع مسؤوليات البنية التحتية والأمن الحالية.
جهّز بنية النشر الحالية وأهداف الخدمة وتفاصيل النموذج أو التطبيق وبيانات المراقبة المتاحة. نحدد الضوابط اللازمة قبل وضع نموذج التشغيل وترتيبات الصيانة.
تختص MLOps بدورة حياة وتشغيل أنظمة تعلم الآلة، بينما تستخدم AIOps الذكاء الاصطناعي لتحليل بيانات التشغيل ومساعدة اكتشاف الحالات غير المعتادة وفرز الحوادث.
يمكن تضمين مؤشرات الاستخدام والتكلفة والسرعة والجودة المناسبة ضمن نطاق المراقبة المتفق عليه.
ليس تلقائياً بشكل افتراضي. يحدد النطاق آلية مراجعة النتائج والإجراءات المسموحة والحالات التي تتطلب موافقة مسؤول التشغيل.
شاركنا مسار العمل والنتيجة التي تريد الوصول إليها لنحدد الخطوة المناسبة ونطاقاً واضحاً للتنفيذ.
