- AIOps zastępuje statyczne monitorowanie uczeniem maszynowym, które wykrywa anomalie i łączy powiązane incydenty w czasie rzeczywistym.
- W dużych infrastrukturach platformy AIOps analizują tysiące jednoczesnych zdarzeń, wyłaniając te nieliczne, które wymagają natychmiastowej reakcji.
- W połączeniu z agentami AI, AIOps wspiera także rozwiązywanie problemów w narzędziach takich jak Jira, Slack czy AWS.
- Ciągłe pętle informacji zwrotnej ponownie trenują modele wykrywania, dzięki czemu każdy incydent poprawia przyszłą skuteczność platformy.
- Ukierunkowane wdrożenia w obszarach takich jak monitorowanie sieci czy kondycja aplikacji pozwalają szybciej osiągać rezultaty i łatwiej skalować rozwiązania.
Zarządzanie operacjami IT dziś to praca w coraz większych, szybszych i bardziej połączonych środowiskach. Tradycyjne monitorowanie i systemy oparte na regułach nie wystarczają już, by utrzymać stabilność usług.
AIOps zmienia sposób działania, wykorzystując uczenie maszynowe do analizy sygnałów systemowych na żywo i stosując agentów AI dla przedsiębiorstw, by dynamiczniej reagować na incydenty.
W miarę jak środowiska zmieniają się nieprzewidywalnie, to podejście pozwala zespołom wyjść poza statyczne monitorowanie i reagować bardziej elastycznie.
Czym jest AIOps?
Sztuczna inteligencja dla operacji IT (AIOps) wykorzystuje uczenie maszynowe i zaawansowaną analitykę do przetwarzania danych operacyjnych, by zarządzać kondycją i wydajnością systemów IT bez konieczności ręcznej interwencji.
Termin ten, wprowadzony przez Gartnera w 2016 roku, opisuje platformy automatyzujące kluczowe zadania operacyjne — takie jak wykrywanie anomalii, korelowanie zdarzeń, identyfikowanie przyczyn i reagowanie na incydenty — ucząc się na podstawie danych systemowych w czasie rzeczywistym zamiast statycznych reguł.
Nowoczesne rozwiązania AIOps idą dalej: łączą modele wykrywania z agentami AI, które powiązują ze sobą problemy i wspierają ich rozwiązywanie w różnych narzędziach, czyniąc operacje bardziej dynamicznymi i mniej reaktywnymi.
Kluczowe pojęcia AIOps
Czym AIOps różni się od MLOps i DevOps?
Wraz z upowszechnieniem automatyzacji i pracy opartej na danych w IT i oprogramowaniu, terminy takie jak AIOps, MLOps i DevOps często pojawiają się razem.
Łączy je dążenie do poprawy niezawodności, skalowalności i szybkości reakcji, ale działają na różnych etapach cyklu życia technologii. Ponieważ wszystkie trzy wykorzystują automatyzację do zarządzania złożonością, łatwo pomylić ich role.
Jak działa AIOps?
AIOps wprowadza uczenie maszynowe do codziennych operacji, pomagając systemom wcześnie wykrywać problemy i automatycznie na nie reagować.
Wyszukuje nietypowe zachowania, łączy powiązane problemy i uruchamia reakcje bez potrzeby ręcznej interwencji.
Aby zobrazować ten proces, wyobraźmy sobie sytuację, w której proces finalizacji zakupów w sklepie internetowym nagle zwalnia w godzinach szczytu.
Krok 1: Pobieranie i przygotowanie danych operacyjnych
Aby wcześnie wykryć spowolnienie, platforma AIOps pobiera na żywo metryki z serwerów WWW, API i baz danych.
Czyści i synchronizuje dane o opóźnieniach, błędach transakcji i logach systemowych, by zbudować aktualny obraz sytuacji i zapewnić modelom wykrywania spójne, wiarygodne sygnały do analizy.
Krok 2: Wykrywanie anomalii w złożonych systemach
Gdy ruch osiąga szczyt, platforma wykrywa nietypowe czasy odpowiedzi podczas finalizacji zakupów w porównaniu do wyuczonych wzorców.
Agenci AI wskazują te anomalie, zanim zostaną przekroczone limity, umożliwiając szybką reakcję na spowolnienie.
Chociaż agenci to tylko część stosu AIOps, ten przewodnik po budowaniu agenta AI wyjaśnia, jak są skonstruowani, by analizować sygnały i podejmować decyzje.
Niektóre platformy wdrażają wertykalnych agentów AI, szkolonych specjalnie dla domen, takich jak infrastruktura chmurowa, sieci czy bazy danych, by zwiększyć precyzję.
Krok 3: Łączenie incydentów w różnych środowiskach
Platforma koreluje rosnące opóźnienia podczas zakupów z jednoczesnymi opóźnieniami zapytań do bazy danych i utratą pakietów w sieci.
Agenci AI wspierają analizę powiązanych sygnałów, odtwarzają pełny przebieg incydentu i identyfikują, że spowolnienie wynika z przeciążenia zaplecza rozprzestrzeniającego się na różne systemy, a nie tylko z problemów po stronie frontendu.
Te możliwości odzwierciedlają orkiestrację agentów AI, gdzie wyspecjalizowane modele współpracują, by zbudować całościowy obraz sytuacji.
Typowym przykładem są błędy podczas zakupów, których przyczyna leży w awarii instancji AWS, a nie w samej aplikacji.
Krok 4: Automatyczna reakcja na krytyczne zdarzenia
Gdy platforma AIOps potwierdzi, że awarie instancji AWS wpływają na wydajność zakupów, uruchamia zdefiniowane wcześniej działania.
Może to obejmować automatyczne skalowanie API zakupów lub przekierowanie ruchu do bazy danych, co stabilizuje platformę zanim dojdzie do poważnej awarii.
Krok 5: Ciągłe uczenie i dostrajanie modeli
Po przekazaniu informacji o rozwiązaniu do systemu, cała wymiana operacyjna służy do ponownego trenowania modeli wykrywania anomalii.
Ta informacja zwrotna pomaga też agentom AI lepiej analizować incydenty i podejmować trafniejsze decyzje o automatycznych reakcjach.
Dzięki temu platformy AIOps mogą skuteczniej wykrywać wczesne anomalie, dokładniej łączyć powiązane zdarzenia i uruchamiać bardziej efektywne automatyczne reakcje w zmieniających się środowiskach.
Jakie są główne zastosowania AIOps?
W miarę rozwoju systemów AIOps, badacze łączą tradycyjne systemy IT z dużymi modelami językowymi (LLM), by rozwiązywać długotrwałe wyzwania operacyjne.
W artykule z 2025 roku zatytułowanym „Empowering AIOps”, zaprezentowanym na ACM Symposium on Software Engineering, opisano, jak LLM potrafią interpretować nieustrukturyzowane dane, takie jak logi systemowe i raporty incydentów, a także poprawiać przejrzystość wniosków generowanych przez AI.
To podejście jest ważnym krokiem w kierunku wdrażania systemów AI — i staje się niezbędne dla zespołów, które muszą utrzymać tempo i jakość w coraz bardziej złożonych środowiskach.
Te możliwości poszerzają zakres zastosowań AIOps, szczególnie w obszarach optymalizacji, monitorowania kondycji systemów, cyberbezpieczeństwa i alokacji zasobów.
Monitorowanie kondycji systemu i wykrywanie incydentów
AIOps sygnalizuje wczesne oznaki niestabilności, takie jak spadek wydajności API czy przeciążenie zaplecza, pozwalając wykryć problemy zanim przerodzą się w awarie zakłócające działanie użytkowników i kluczowych usług.
Jak mówi Matvey Kukuy, współzałożyciel Keep, otwartoźródłowej platformy AIOps,
„Zarządzając dużą infrastrukturą korporacyjną, gdzie zawsze coś się dzieje, masz do czynienia z tysiącami zdarzeń.”
Taka skala sprawia, że ręczne śledzenie incydentów jest praktycznie niemożliwe — platformy AIOps pomagają zespołom wyłonić to, co najważniejsze.
Optymalizacja wydajności sieci
Podczas gdy monitorowanie pozwala wychwycić pierwsze sygnały ostrzegawcze, AIOps idzie dalej, dynamicznie optymalizując ścieżki sieciowe, by utrzymać szybkość i dostępność w zmiennych warunkach.
Pomaga równoważyć obciążenie między węzłami, dostosowywać trasy sieciowe w okresach przeciążenia i priorytetyzować ruch kluczowych aplikacji, by zminimalizować opóźnienia i uniknąć zakłóceń usług.
Wzmacnianie ochrony przed cyberatakami
Poprzez korelowanie sygnałów operacyjnych i bezpieczeństwa, AIOps ujawnia ukryte zagrożenia, które umykają tradycyjnemu monitorowaniu.
Pomaga zespołom wykrywać ruchy boczne w środowiskach i szybciej reagować na pojawiające się wzorce ataków.
Prognozowanie zapotrzebowania na zasoby i pojemność
Oprócz zarządzania bieżącym stanem systemu, AIOps wspiera zespoły w planowaniu przyszłego rozwoju.
Dzięki prognozowaniu, kiedy i gdzie będą potrzebne zasoby, umożliwia inteligentniejsze skalowanie infrastruktury i długoterminowe planowanie zasobów.
Jak opracować strategię AIOps?
Budowanie skutecznej strategii AIOps to coś więcej niż wdrożenie narzędzi automatyzacji.
Zespoły potrzebują solidnych podstaw operacyjnych, rzetelnych praktyk dotyczących danych oraz realistycznych oczekiwań co do możliwości i ograniczeń operacji opartych na AI.
1. Scentralizuj monitorowanie systemu i dane obserwowalności
AIOps wymaga pełnego, aktualnego obrazu Twoich systemów. Skonsoliduj logi, metryki, ślady i zdarzenia w jednej warstwie obserwowalności.
Luki w monitoringu lub rozproszone narzędzia utrudniają rozpoznawanie wzorców i wykrywanie incydentów. Wzmocnienie obserwowalności zapewnia platformom AIOps przepływ sygnałów niezbędny do dostarczania trafnych informacji.
2. Ustandaryzuj procesy zarządzania incydentami
Bez jasnych ścieżek eskalacji AIOps nie może skutecznie automatyzować rozwiązywania problemów, co prowadzi do większego zamieszania i błędnych interpretacji.
AIOps integruje się z istniejącym zarządzaniem incydentami, dlatego stabilność i spójność są kluczowe przed dodaniem warstw automatyzacji.
3. Zbuduj wysokiej jakości strumień danych operacyjnych
Modele AIOps opierają się na aktualnych, znormalizowanych danych wejściowych, aby niezawodnie rozpoznawać anomalie.
Zespoły muszą weryfikować jakość pobieranych danych, standaryzować formaty zdarzeń i usuwać zbędne lub mało wartościowe metryki, by stworzyć zaufaną bazę operacyjną.
4. Wybierz początkową domenę wdrożenia
Wdrażanie AIOps w całym środowisku bez kontroli wprowadza niepotrzebną złożoność.
Rozpocznij od wybranego obszaru operacyjnego, np. monitorowania sieci, infrastruktury chmurowej lub kondycji aplikacji.
Skupienie się na ograniczonym obszarze pozwala szybciej dostroić modele, łatwiej mierzyć pierwsze efekty i płynniej skalować rozwiązanie.
5. Uzgodnij realistyczne oczekiwania wobec AIOps w zespole
AIOps przyspiesza wykrywanie i klasyfikację incydentów, ale jasne określenie, co powinno być automatyzowane, sprawia, że technologia wspiera i wzmacnia zespół zamiast przypadkowo zastępować ludzką ocenę.
Jak wyjaśnia Jay Rudrachar, Senior Director w TIAA, w rozmowie z Gartnerem,
„Ostatecznie, co jest dla nas największą korzyścią? Zminimalizować awarie i przestoje widoczne dla klienta oraz działać proaktywnie.”
Z takim podejściem zespoły unikają automatyzowania rzeczy, których nie da się lub nie trzeba automatyzować, i skupiają się na rozwiązywaniu realnych problemów ograniczających wpływ na użytkownika.
6. Dokładnie oceniaj rozwiązania AIOps
Nie każde rozwiązanie AIOps pasuje do każdego środowiska. Ocena powinna skupiać się na integracji z obserwowalnością, elastyczności automatyzacji i praktycznej adaptacji do operacji.
Chociaż istnieją certyfikaty AIOps, ważniejsze są znajomość platformy i dopasowanie architektury niż formalne uprawnienia. Wybieraj rozwiązania zgodne z Twoją architekturą danych i potrzebami systemu.
Top 5 platform AIOps
Wybór odpowiedniej platformy AIOps wpływa na szybkość reakcji zespołów na problemy systemowe oraz pewność w planowaniu rozwoju infrastruktury.
Celem nie jest tylko szybsze powiadamianie, ale wbudowanie automatyzacji w codzienne operacje bez tworzenia nowych luk w nadzorze.
1. PagerDuty
PagerDuty to platforma AIOps skupiona na reagowaniu na incydenty w czasie rzeczywistym, automatyzacji i inteligencji zdarzeń. Łączy narzędzia monitorujące, platformy obserwowalności i zespoły dyżurne, by szybciej wykrywać, diagnozować i rozwiązywać problemy.
Jest szeroko stosowana w AI ticketingu, gdzie alerty automatycznie generują i eskalują zgłoszenia incydentów przez zintegrowane narzędzia ITSM, takie jak Jira czy ServiceNow.
Wykorzystuje korelację zdarzeń opartą na AI, by ograniczać szum i wyłaniać kluczowe incydenty. Zespoły mogą ustawiać automatyczne przepływy pracy do wzbogacania alertów, uruchamiania akcji i eskalacji w zależności od wagi problemu.
PagerDuty obsługuje integracje z narzędziami takimi jak Slack, ServiceNow, Jira, Datadog czy AWS CloudWatch. Jej orkiestracja zdarzeń, adaptacyjne modele uczenia i playbooki reakcji pomagają zespołom proaktywnie zarządzać incydentami.
Kluczowe funkcje:
- Korelacja zdarzeń w czasie rzeczywistym i redukcja szumu
- Automatyzacja reakcji na incydenty z wykorzystaniem runbooków i dynamicznego routingu
- Wykrywanie anomalii i grupowanie alertów oparte na AI
- Integracje z narzędziami do monitoringu, zgłoszeń i współpracy
Cennik:
- Plan darmowy: Podstawowe zarządzanie incydentami dla małych zespołów
- Professional: 21 USD/użytkownik/miesiąc — dodaje harmonogramy dyżurów i grupowanie alertów
- Business: 41 USD/użytkownik/miesiąc — obejmuje orkiestrację zdarzeń i funkcje automatyzacji
- Enterprise: Indywidualna wycena dla dużych wdrożeń i zaawansowanej zgodności
2. Botpress
Botpress to platforma AI agentów bez kodowania, która pomaga zespołom orkiestrwać przepływy operacyjne, automatyzować reakcje na incydenty i zarządzać zdarzeniami infrastrukturalnymi w różnych środowiskach.
Zaprojektowane do konsolidacji sygnałów systemowych w czasie rzeczywistym, agenci Botpress mogą wywoływać alerty, otwierać zgłoszenia, eskalować problemy i automatyzować kroki rozwiązywania w narzędziach takich jak Slack, Jira, GitHub Actions czy Grafana Cloud — wszystko dostępne przez Integration Hub.
W przeciwieństwie do tradycyjnych stosów monitorujących opartych na statycznych pipeline’ach, platforma pozwala używać agentów AI do dostosowywania przepływów operacyjnych na podstawie bieżących warunków systemowych, co jest kluczowe w nowoczesnych środowiskach AI workflow automation.
Działa jako warstwa orkiestracji operacji infrastrukturalnych, umożliwiając zespołom zarządzanie eskalacjami, automatyzowanie decyzji i kontrolowanie działań systemowych bezpośrednio z poziomu czatu.
Kluczowe funkcje:
- Kreator bez kodowania do tworzenia agentów, API i przepływów zdarzeń
- Obsługa webhooków i API dla sygnałów z pipeline’ów i wyzwalaczy incydentów
- Pamięć i warunkowe kierowanie dla dynamicznych eskalacji
- Wielokanałowe wdrożenia w aplikacjach wewnętrznych i publicznych
Cennik:
- Plan darmowy: 0$/miesiąc z 5$ na wykorzystanie AI
- Plus: 89$/miesiąc — dodaje przekierowanie do agenta na żywo i testowanie przepływów
- Team: 495$/miesiąc — dla SSO, współpracy i kontroli dostępu
- Enterprise: Cena ustalana indywidualnie dla dużych wdrożeń i zgodności
3. Splunk ITSI
Splunk IT Service Intelligence (ITSI) to platforma obserwowalności i AIOps, która monitoruje kondycję systemu, koreluje zdarzenia i przewiduje awarie w złożonych środowiskach IT.
Te możliwości są szczególnie cenne w scenariuszach AI w telekomunikacji, gdzie korelacja sygnałów w czasie rzeczywistym jest kluczowa dla utrzymania dostępności dużych sieci.
Wykorzystuje analitykę opartą na uczeniu maszynowym do wykrywania anomalii, śledzenia zależności usług i priorytetyzowania incydentów według wpływu na biznes. ITSI konsoliduje metryki, logi i ślady w jednym widoku, zapewniając pełną widoczność wydajności systemu.
Predykcyjna analityka ITSI pomaga przewidywać pogorszenie usług, a silnik korelacji zdarzeń ogranicza szum alertów i wyłania incydenty wymagające działania.
Kluczowe funkcje:
- Zunifikowane monitorowanie metryk, logów i śladów
- Mapowanie zależności usług i ocena kondycji
- Analityka predykcyjna do wczesnego wykrywania awarii
- Redukcja szumu przez korelację i grupowanie zdarzeń
Cennik:
- Indywidualna wycena w zależności od wolumenu danych i potrzeb użytkownika
- Zazwyczaj sprzedawany jako część wdrożeń Splunk Cloud lub Splunk Enterprise
4. IBM Cloud Pak
IBM Cloud Pak for AIOps to modułowa platforma do zarządzania operacjami IT oparta na sztucznej inteligencji, opracowana przez IBM. Została zaprojektowana, aby pomagać zespołom operacyjnym wykrywać, diagnozować i rozwiązywać incydenty w środowiskach hybrydowych i wielochmurowych.
Zbudowana na otwartych standardach i będąca częścią pakietu IBM Cloud Pak, wykorzystuje wyjaśnialną sztuczną inteligencję oraz automatyzację opartą na politykach, by ograniczać zmęczenie alertami, wskazywać przyczyny problemów i poprawiać dostępność systemów.
Platforma grupuje powiązane alerty, wykrywa anomalie w czasie rzeczywistym i prowadzi użytkownika przez proces rozwiązywania problemów za pomocą runbooków i polityk integracyjnych.
Łączy się z narzędziami takimi jak ServiceNow, IBM Db2 czy Netcool/Impact, dzięki czemu jest idealna dla zespołów chcących unowocześnić swoje środowisko operacyjne bez rezygnowania z dotychczasowych inwestycji.
Kluczowe funkcje:
- Inteligentna korelacja alertów i wykrywanie przyczyn źródłowych
- Wykrywanie anomalii w czasie rzeczywistym i redukcja szumu informacyjnego
- Przepływy pracy sterowane politykami z warunkowym wykonywaniem
- Integracje z platformami ITSM, narzędziami do obserwowalności i systemami IBM
Cennik:
- Indywidualna wycena w zależności od wielkości wdrożenia
5. Ignio
Ignio firmy Digitate to platforma AIOps łącząca sztuczną inteligencję, automatyzację i analitykę do wykrywania, diagnozowania i rozwiązywania problemów operacyjnych IT. Skupia się na autonomicznych operacjach, ucząc się zachowań systemu i proaktywnie zarządzając incydentami.
Mocną stroną Ignio są modele oparte na schematach, które mapują systemy, przewidują awarie i uruchamiają działania samonaprawcze bez konieczności ręcznej interwencji.
Obsługuje integracje z systemami IT klasy korporacyjnej, takimi jak ServiceNow, AWS, Azure czy środowiska SAP.
Łącząc analitykę predykcyjną z automatyzacją, Ignio pomaga zespołom skracać przestoje, optymalizować wykorzystanie zasobów i skalować operacje bez zwiększania nakładów pracy.
Najważniejsze funkcje:
- Samonaprawiająca się reakcja na incydenty dzięki nauczonym wzorcom systemowym
- Dynamiczne mapowanie zależności i analityka predykcyjna
- Automatyzacja rutynowych zadań operacyjnych
- Integracja z platformami chmurowymi, ERP i zarządzania usługami
Cennik: niedostępny publicznie
Wdróż workflow AIOps już dziś
Botpress umożliwia zespołom przetwarzanie sygnałów operacyjnych na dużą skalę, ustalanie dynamicznych reguł dla zdarzeń systemowych oraz dostosowywanie reakcji bez konieczności przebudowywania statycznych workflow.
Agenci rejestrują rozmowy, rozwiązania i eskalacje w czasie rzeczywistym, pomagając zespołom udoskonalać procesy operacyjne w miarę pojawiania się nowych incydentów.
Integracje z Jira, GitHub Actions, AWS i Grafana Cloud pozwalają Botpress na wyzwalanie aktualizacji, eskalowanie zadań i pobieranie metryk bezpośrednio do workflow incydentów.
Rozpocznij budowę już dziś – to nic nie kosztuje.
Najczęściej zadawane pytania
1. Jak mogę ocenić, czy moja organizacja jest gotowa na AIOps?
Aby ocenić gotowość organizacji na AIOps, sprawdź, czy Twoje zespoły są przeciążone alertami lub działają głównie reaktywnie w odpowiedzi na incydenty. Jesteś gotowy, jeśli już zbierasz uporządkowane dane obserwowalności (logi, metryki, ślady) i chcesz skrócić MTTR (średni czas rozwiązania problemu) dzięki inteligentnej automatyzacji.
2. Jakie są najczęstsze nieporozumienia dotyczące AIOps?
Częstym nieporozumieniem jest przekonanie, że AIOps zastępuje operatorów, podczas gdy w rzeczywistości wspiera ich, filtrując szum alertów i szybciej wskazując przyczyny problemów. Innym mitem jest to, że AIOps jest tylko dla dużych firm, choć wiele nowoczesnych narzędzi AIOps dobrze sprawdza się także w średnich organizacjach.
3. Czy AIOps może działać w środowiskach odizolowanych lub offline?
Tak, AIOps może działać w środowiskach odizolowanych, jeśli jest wdrożony lokalnie, jednak takie konfiguracje nie mają dostępu do aktualizacji w czasie rzeczywistym z chmury ani zewnętrznych źródeł danych. W takim przypadku trzeba polegać wyłącznie na lokalnej telemetrii i danych historycznych.
4. Kto ponosi odpowiedzialność za decyzje podejmowane przez agentów AI na platformach AIOps?
Za decyzje podejmowane przez agentów AI w platformach AIOps odpowiada zespół operacyjny. Agenci AI mogą sugerować działania lub automatyzować zdefiniowane odpowiedzi, ale to operatorzy ustalają polityki i ponoszą odpowiedzialność za wyniki.
5. W jaki sposób zapewniana jest wyjaśnialność decyzji operacyjnych opartych na AI?
Wyjaśnialność decyzji podejmowanych przez AI w operacjach zapewniają szczegółowe logi, drzewa analizy przyczyn, grafy korelacji oraz podsumowania w języku naturalnym, które opisują, dlaczego wywołano alert lub podjęto określone działanie. Wiele platform AIOps wskazuje także czynniki wpływające i poziom pewności, by zapewnić przejrzystość.
.webp)
