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Artificial Intelligence for IT Operations: piattaforme, step evolutivi e competenze

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L’Artificial Intelligence for IT Operations rappresenta una delle risposte più convincenti alla sfida moderna della complessità nell’IT: quali sono i 3 componenti fondamentali che lo caratterizzano? Cos’è l’observability e come cambia il monitoring? Come integrare l’AIOps nei contesti DevOps? Qual è il ruolo dei system integrator che utilizzano l’AIOps?

31 Marzo 2021

L’Artificial Intelligence for IT Operations permette di automatizzare i processi di IT Operations, il rilevamento delle anomalie e la determinazione della causalità combinando big data e machine learning. Secondo un rapporto di Proficient Market, il mercato globale dell’AIOps raggiungerà i 6,88 miliardi entro il 2025, con un tasso annuo di crescita composto pari al 29,89%.

A guidare questa crescita è lo spostamento del core business aziendale verso il cloud e l’incremento di applicazioni end-to-end, a cui va aggiunta la capacità delle piattaforme di fornire dati in tempo reale, un migliore tracciamento e una gestione ottimizzata dei dati. Il principale freno all’espansione dell’Artificial Intelligence for IT Operations, invece, è legato alla mancanza di competenze specifiche: per questo i system integrator in grado di offrire un’implementazione di soluzioni AIOps possono contare su una leva competitiva superiore rispetto alla concorrenza.

Questo white paper, fornito da Beta80 Group, offre una guida chiara ed esaustiva all’AIOps adoption. Continuando la lettura, scoprirete:

  • cosa fare per un utilizzo proficuo delle piattaforme di Artificial Intelligence for IT Operations
  • quali sono i 3 componenti fondamentali che caratterizzano l’AIOps
  • come strutturare la roadmap di adozione dell’Artificial Intelligence for IT Operations
  • cos’è l’observability e come cambia il monitoring
  • come integrare l’AIOps nei contesti DevOps
  • qual è il ruolo dei system integrator che utilizzano l’AIOps

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