AIOps - როგორ გარდაქმნის ხელოვნური ინტელექტი ღრუბლოვანი  ინფრასტრუქტურის ოპერაციებს
Authors: Devdariani, Sandri, Gulua, David
Type: Thesis
Published: 2025

<p>ღრუბლოვანი გამოთვლების სწრაფმა გავრცელებამ და თანამედროვე<br>საინფორმაციო ტექნოლოგიების (IT) ინფრასტრუქტურის მზარდმა კომპლექსურობამ<br>ორგანიზაციებს სისტემების მართვისა და დაკვირვების ახალი ამოცანები დაუსახა,<br>შესაბამისად, ტრადიციული, რეაგირებაზე დაფუძნებული მართვის მოდელები ხშირად<br>ვეღარ უმკლავდება ამ მასშტაბის სირთულეებს. აქედან გამომდინარე, წინამდებარე<br>ნაშრომის მთავარი მიზანია, სიღრმისეულად გაანალიზდეს, თუ როგორ ცვლის და<br>აუმჯობესებს ხელოვნური ინტელექტი IT ოპერაციებისთვის (AIOps) ღრუბლოვანი<br>ინფრასტრუქტურის მართვის პროცესებს. ამასთან ერთად, კვლევა ისახავს ამოცანად,<br>გამოავლინოს AIOps-ის მოქმედების ძირითადი პრინციპები, მისი დანერგვით მიღწევადი<br>სარგებელი და ამ პროცესში არსებული სირთულეები. კვლევის მიზნებიდან<br>გამომდინარე, გამოყენებულ იქნა თვისებრივი კვლევის მიდგომა, კერძოდ, არსებული<br>აკადემიური ლიტერატურის, სამეცნიერო სტატიებისა და დარგობრივი პუბლიკაციების<br>ანალიზი (desk research).<br>კვლევის შედეგად გამოვლინდა, რომ AIOps ეფექტიანად იყენებს ხელოვნურ<br>ინტელექტსა და მანქანურ სწავლებას ღრუბლოვანი ოპერაციების ავტომატიზაციის,<br>პროგნოზებზე დაფუძნებული ანალიზისა და პრობლემების პროაქტიულად<br>გამოვლენისათვის, რაც, თავის მხრივ, იწვევს ანომალიების გამოვლენის სიზუსტის<br>ზრდას, სისტემის შეფერხებების შემცირებას, ინციდენტებზე რეაგირების ეფექტიანობის<br>ამაღლებასა და ხარჯების ოპტიმიზაციას. თვისებრივი სარგებელი კი მოიცავს IT<br>პერსონალის რუტინული ამოცანებისგან გათავისუფლებასა და დეველოპერებისა და<br>ოპერაციების გუნდებს შორის თანამშრომლობის გაუმჯობესებას. მიუხედავად ამისა,<br>AIOps-ის დანერგვა დაკავშირებულია მონაცემთა ხარისხის, კვალიფიციური კადრებისა<br>და კულტურული ცვლილებების გამოწვევებთან, რომელთა დაძლევაც შესაძლებელია<br>შესაბამისი სტრატეგიების გამოყენებით. დამატებით, AIOps ტრანსფორმაციას ახდენს<br>რესურსების მართვის, მონიტორინგის, მასშტაბირებისა და უსაფრთხოების<br>ტრადიციული მიდგომებისა, კერძოდ, გადადის რა რეაქტიულიდან პროაქტიურ და<br>ჰოლისტიკურ მართვაზე. საბოლოო ჯამში, AIOps წარმოადგენს ღრუბლოვანი ოპერაციების ეფექტიანობის, მდგრადობისა და უსაფრთხოების ფუნდამენტურ<br>ინსტრუმენტს, თუმცა, მისი პოტენციალის სრულად რეალიზებისთვის საჭიროა<br>შემდგომი ლოკალური ემპირიული კვლევების ჩატარება.</p>
<p> </p>
<p> </p>
<p>The rapid spread of cloud computing and the increasing complexity of modern information<br>technology (IT) infrastructure have presented organizations with new tasks for managing and<br>monitoring systems, and traditional, response-based management models often cannot cope with<br>the complexity of this scale. Therefore, the main goal of this paper is to analyze in depth how<br>artificial intelligence for IT operations (AIOps) is changing and improving the processes of<br>managing cloud infrastructure. In addition, the study aims to identify the main principles of<br>AIOps, the benefits that can be achieved by its implementation, and the difficulties encountered<br>in this process. Given the objectives of the study, a qualitative research approach was used,<br>namely, the analysis of existing academic literature, scientific articles, and industry publications<br>(desk research).<br>The study found that AIOps effectively leverages artificial intelligence and machine<br>learning to automate cloud operations, perform predictive analytics, and proactively detect<br>problems, which in turn leads to increased anomaly detection accuracy, reduced system<br>downtime, improved incident response efficiency, and cost optimization. Qualitative benefits<br>include relieving IT staff of routine tasks and improving collaboration between developers and<br>operations teams. However, the implementation of AIOps is associated with challenges in data<br>quality, skilled personnel, and cultural change, which can be overcome with the use of appropriate<br>strategies. In addition, AIOps transforms traditional approaches to resource management,<br>monitoring, scaling, and security, moving from reactive to proactive and holistic management. Ultimately, AIOps is a fundamental tool for the efficiency, sustainability, and security of cloud<br>operations, however, further local empirical research is needed to fully realize its potential.</p>