- AIOps, statik izlemeyi makine öğrenimiyle değiştirerek anormallikleri tespit eder ve ilgili olayları gerçek zamanlı olarak birbirine bağlar.
- Büyük altyapılarda, AIOps platformları binlerce eşzamanlı olayı tarayarak acil müdahale gerektiren az sayıdaki olayı öne çıkarır.
- AIOps, AI ajanlarıyla birlikte kullanıldığında, Jira, Slack ve AWS gibi araçlarda çözüm sürecine de rehberlik eder.
- Sürekli geri bildirim döngüleri, tespit modellerini yeniden eğitir ve her olay platformun gelecekteki doğruluğunu artırır.
- Ağ izleme veya uygulama sağlığı gibi alanlarda yapılan hedefli dağıtımlar, daha hızlı sonuçlar ve sorunsuz ölçeklenme sağlar.
Günümüzde BT operasyonlarını yönetmek, her zamankinden daha büyük, hızlı ve birbirine bağlı ortamlarla başa çıkmayı gerektiriyor. Geleneksel izleme ve kural tabanlı sistemler, hizmetlerin istikrarını sağlamak için artık yeterli değil.
AIOps, canlı sistem sinyallerine makine öğrenimi uygulayarak ve kurumsal AI ajanları kullanarak olaylar arasında daha dinamik bir şekilde analiz yaparak operasyonları yeniden şekillendiriyor.
Ortamlar öngörülemez şekilde değiştikçe, bu yaklaşım ekiplerin statik izlemenin ötesine geçip daha uyarlanabilir tepkiler vermesini sağlıyor.
AIOps nedir?
BT Operasyonları için Yapay Zeka (AIOps), makine öğrenimi ve gelişmiş analitik yöntemlerini operasyonel verilere uygulayarak BT sistemlerinin sağlığını ve performansını manuel müdahaleye gerek kalmadan yönetir.
Gartner tarafından 2016'da ortaya atılan bu terim, statik kurallar yerine gerçek zamanlı sistem verilerinden öğrenerek anormallik tespiti, olay ilişkilendirme, kök neden bulma ve olaylara yanıt verme gibi temel operasyon görevlerini otomatikleştiren platformları tanımlar.
Modern AIOps çözümleri daha da ileri gider: Tespit modellerini AI ajanları ile eşleştirerek ilgili sorunları birbirine bağlar ve çözüm sürecine rehberlik eder, böylece operasyonları daha dinamik ve daha az reaktif hale getirir.
Temel AIOps Kavramları
AIOps, MLOps ve DevOps arasındaki fark nedir?
Otomasyon ve veri odaklı iş akışları BT ve yazılım uygulamalarında yaygınlaştıkça, AIOps, MLOps ve DevOps terimleri sıkça birlikte anılıyor.
Hepsi güvenilirlik, ölçeklenebilirlik ve hızlı yanıt gibi ortak hedeflere sahip olsa da, teknoloji yaşam döngüsünün farklı aşamalarında çalışırlar. Üçü de karmaşıklığı yönetmek için otomasyondan yararlandığı için, rolleri kolayca karıştırılabiliyor.
AIOps Nasıl Çalışır?
AIOps, makine öğrenimini günlük operasyonlara dahil ederek sistemlerin sorunları erken fark etmesine ve otomatik olarak yanıt vermesine yardımcı olur.
Alışılmadık davranışları arar, ilgili sorunları birbirine bağlar ve birinin müdahalesine gerek kalmadan yanıtlar tetikler.
Bu akışı örneklemek için, bir e-ticaret şirketinin ödeme sürecinin yoğun saatlerde aniden yavaşladığını hayal edin.
Adım 1: Operasyonel verileri toplama ve hazırlama
Ödeme sürecindeki yavaşlamayı erken yakalamak için, AIOps platformu web sunucuları, API'ler ve veritabanlarından canlı metrikleri toplar.
Gecikme verilerini, işlem hatalarını ve sistem günlüklerini temizleyip hizalayarak gerçek zamanlı bir görünüm oluşturur; böylece tespit modelleri analiz için tutarlı ve güvenilir sinyallere sahip olur.
Adım 2: Karmaşık sistemlerde anormallikleri tespit etme
Trafik zirveye ulaştığında, platform öğrenilmiş eşiklerle karşılaştırıldığında alışılmadık ödeme yanıt sürelerini tespit eder.
AI ajanları bu anormallikleri sınırlar aşılmadan önce öne çıkarır, böylece yavaşlama erken müdahale ile giderilebilir.
Ajanlar AIOps yapısının sadece bir parçası olsa da, AI ajanı oluşturma rehberi onların sinyaller arasında nasıl akıl yürüttüğünü ve karar verdiğini açıklar.
Bazı platformlar, doğruluğu artırmak için bulut altyapısı, ağ veya veritabanı gibi alanlara özel olarak eğitilmiş dikey AI ajanları kullanır.
Adım 3: Farklı ortamlardaki olayları ilişkilendirme
Platform, ödeme sürecindeki gecikmeleri aynı anda yaşanan veritabanı sorgu gecikmeleri ve ağ paketi kaybı ile ilişkilendirir.
AI ajanları, ilgili sinyaller arasında analiz yaparak tüm olayı yeniden oluşturur ve yavaşlamanın yalnızca ön uçtaki bir sorundan değil, arka uçtaki yüklenmenin sistemler arasında yayılmasından kaynaklandığını belirler.
Bu yetenekler, AI ajanı orkestrasyonunun bir örneğidir; burada özel modeller birlikte çalışarak olayların genel bir görünümünü oluşturur.
Yaygın bir örnek, kullanıcıların ödeme hatalarıyla karşılaşması ve kök nedenin uygulamanın kendisinden değil, bir AWS örneği arızasından kaynaklanmasıdır.
Adım 4: Kritik olaylara otomatik yanıt verme
AIOps platformu, AWS örneği arızalarının ödeme performansını etkilediğini doğruladığında, önceden tanımlanmış eylemleri tetikler.
Bunlar arasında ödeme API'larının otomatik ölçeklendirilmesi veya veritabanı trafiğinin yeniden yönlendirilmesi yer alabilir; böylece tam bir kesinti yaşanmadan platformun istikrarı sağlanır.
Adım 5: Sürekli model öğrenimi ve ayarlama
Çözüm sisteme geri bildirildiğinde, tüm süreçten elde edilen operasyonel geri bildirimler anormallik tespit modellerini yeniden eğitir.
Bu geri bildirim, AI ajanlarının olaylar arasında daha etkili analiz yapmasına ve daha iyi otomatik yanıt kararları almasına yardımcı olur.
Bu sayede AIOps platformları, ortamlar değiştikçe erken anormallikleri daha iyi tespit edebilir, ilgili olayları daha doğru ilişkilendirebilir ve daha etkili otomatik yanıtlar tetikleyebilir.
AIOps'un başlıca kullanım alanları nelerdir?
AIOps sistemleri geliştikçe, araştırmacılar geleneksel BT sistemlerini büyük dil modelleri (LLM) ile birleştirerek uzun süredir devam eden operasyonel zorlukları ele alıyor.
2025 tarihli “AIOps'u Güçlendirmek” başlıklı ve ACM Yazılım Mühendisliği Sempozyumu'nda sunulan bir makale, LLM'lerin sistem günlükleri ve olay raporları gibi yapılandırılmamış verileri yorumlayabildiğini ve AI tabanlı içgörülerin anlaşılabilirliğini artırdığını vurguluyor.
Bu değişim, AI sistemlerinin benimsenmesinde önemli bir adım — ve giderek daha karmaşık ortamlarda hız ve kaliteyi koruması gereken ekipler için artık vazgeçilmez hale geliyor.
Bu yetenekler, AIOps'un yapabileceklerinin kapsamını özellikle optimizasyon, sistem sağlığı izleme, siber güvenlik ve kaynak tahsisi alanlarında genişletiyor.
Sistem sağlığını izleme ve olayları tespit etme
AIOps, API performansındaki düşüş veya arka uçtaki yüklenme gibi istikrarsızlığın erken işaretlerini öne çıkarır; böylece sorunlar, kullanıcıları ve kritik hizmetleri etkileyecek kesintilere dönüşmeden yakalanabilir.
Açık kaynaklı bir AIOps platformu olan Keep'in kurucu ortağı Matvey Kukuy'un dediği gibi,
“Büyük bir kurumsal altyapıyı yönetirken, sürekli bir şeylerin olduğu bir ortamda, muhtemelen binlerce olayla uğraşıyorsunuz.”
Bu hacim, olayları elle takip etmeyi neredeyse imkansız kılar — AIOps platformları ekiplerin en önemli olayları öne çıkarmasına yardımcı olur.
Ağ performansını optimize etme
İzleme, erken uyarı işaretlerini öne çıkarırken, AIOps daha da ileri giderek değişen koşullarda hız ve erişilebilirliği korumak için ağ yollarını dinamik olarak optimize eder.
Düğümler arasında yükü dengeler, yoğunluk dönemlerinde ağ rotalarını ayarlar ve kritik uygulama trafiğine öncelik vererek gecikmeyi en aza indirir ve hizmet kesintilerini önler.
Siber güvenlik savunmalarını güçlendirme
Operasyonel ve güvenlik sinyallerini ilişkilendirerek, AIOps geleneksel izleme yöntemlerinden kaçan gizli tehditleri ortaya çıkarır.
Ekiplerin ortamlar içinde yatay hareketleri tespit etmesine ve ortaya çıkan saldırı modellerine daha hızlı yanıt vermesine yardımcı olur.
Kaynak ve kapasite ihtiyaçlarını öngörme
Canlı sistem sağlığını yönetmenin yanı sıra, AIOps ekiplerin gelecekteki büyümeyi planlamasına yardımcı olur.
Kapasitenin ne zaman ve nerede gerekeceğini öngörerek, daha akıllı altyapı ölçeklendirmesi ve uzun vadeli kaynak planlaması sağlar.
Bir AIOps stratejisi nasıl oluşturulmalı?
Başarılı bir AIOps stratejisi oluşturmak, yalnızca otomasyon araçlarını devreye almaktan fazlasını gerektirir.
Ekiplerin güçlü bir operasyonel temele, güvenilir veri uygulamalarına ve yapay zekâ destekli operasyonların neleri yapıp neleri yapamayacağı konusunda gerçekçi beklentilere ihtiyacı vardır.
1. Sistem izleme ve gözlemlenebilirlik verilerini merkezileştirin
AIOps, sistemlerinizin eksiksiz ve gerçek zamanlı bir görünümüne ihtiyaç duyar. Günlükleri, metrikleri, izleri ve olayları tek bir gözlemlenebilirlik katmanında birleştirin.
İzleme kapsamındaki boşluklar veya dağınık araçlar, desen tanımayı ve olay tespitini zayıflatır. Gözlemlenebilirliğin güçlendirilmesi, AIOps platformlarının doğru içgörüler sunabilmesi için gereken sinyal akışını sağlar.
2. Olay yönetimi süreçlerini standartlaştırın
Açık bir yükseltme yolu olmadan, AIOps çözüm adımlarını etkili bir şekilde otomatikleştiremez ve bu da daha fazla karışıklık ve hayal ürünü sonuçlara yol açar.
AIOps mevcut olay yönetimine entegre olur, bu nedenle otomasyon katmanları eklenmeden önce istikrar ve tutarlılık kritik önemdedir.
3. Yüksek kaliteli bir operasyonel veri akışı oluşturun
AIOps modelleri, anormallikleri güvenilir şekilde tanımak için gerçek zamanlı ve normalize edilmiş girdilere dayanır.
Ekipler, güvenilir bir operasyonel veri temeli oluşturmak için veri alım kalitesini doğrulamalı, olay formatlarını standartlaştırmalı ve gereksiz veya düşük değerli metrikleri temizlemelidir.
4. Dağıtım için ilk alanı seçin
AIOps'u tüm ortama birdenbire uygulamak, kontrolsüz gereksiz karmaşıklık yaratır.
Ağ izleme, bulut altyapısı veya uygulama sağlığı gibi odaklanmış bir operasyonel alanda başlayın.
Sınırlı bir alanı hedeflemek, modellerin daha hızlı ayarlanmasını, erken sonuçların daha kolay ölçülmesini ve ileride daha sorunsuz ölçeklenmeyi sağlar.
5. Ekipleri gerçekçi AIOps beklentileri konusunda hizalayın
AIOps tespit ve önceliklendirmeyi hızlandırır, ancak neyin otomatikleştirileceğine dair net beklentiler, insan kararını rastgele şekilde devre dışı bırakmak yerine desteklemesini ve güçlendirmesini sağlar.
TIAA Kıdemli Direktörü Jay Rudrachar'ın Gartner'a açıkladığı gibi,
Sonuçta, en büyük faydamız nedir? Müşteri tarafında yaşanan kesinti ve hizmet dışı kalma sürelerini mümkün olduğunca azaltmak ve proaktif olmaktır.
Bu bakış açısıyla, ekipler otomasyona uygun olmayan veya gerekmeyen şeylerin peşinden koşmak yerine, kullanıcı üzerindeki etkiyi azaltan gerçek sorunları çözmeye odaklanabilir.
6. AIOps çözümlerini dikkatlice değerlendirin
Her AIOps çözümü her ortama eşit derecede uygun değildir. Değerlendirme, gözlemlenebilirlik entegrasyonu, otomasyon esnekliği ve gerçek operasyonel uyumluluğa odaklanmalıdır.
Bazı AIOps sertifikaları bulunsa da, platform bilgisi ve mimari uyum, resmi belgelerden daha önemlidir. Veri mimariniz ve sistem ihtiyaçlarınızla uyumlu çözümleri tercih edin.
En İyi 5 AIOps Platformu
Doğru AIOps platformunu seçmek, ekiplerin sistem sorunlarına ne kadar hızlı yanıt verebileceğini ve altyapı büyümesini ne kadar güvenle planlayabileceğini belirler.
Amaç yalnızca daha hızlı uyarı vermek değil, otomasyonu günlük operasyonlara yeni kör noktalar oluşturmadan entegre etmektir.
1. PagerDuty
PagerDuty, gerçek zamanlı olay müdahalesi, otomasyon ve olay zekâsına odaklanan bir AIOps platformudur. İzleme araçlarını, gözlemlenebilirlik platformlarını ve nöbetçi ekipleri birbirine bağlayarak sorunların daha hızlı tespit edilmesini, teşhis edilmesini ve yanıt verilmesini sağlar.
Yapay zekâ destekli biletleme kurulumlarında yaygın olarak kullanılır; uyarılar, Jira veya ServiceNow gibi entegre ITSM araçları aracılığıyla otomatik olarak olay biletleri oluşturur ve bunları yükseltir.
Gürültüyü azaltmak ve kritik olayları öne çıkarmak için yapay zekâ destekli olay ilişkilendirme kullanır. Ekipler, uyarıları zenginleştiren, eylemleri tetikleyen ve ciddiyete göre yükselten otomatik iş akışları kurabilir.
PagerDuty, Slack, ServiceNow, Jira, Datadog ve AWS CloudWatch gibi araçlarla entegrasyonları destekler. Olay orkestrasyonu, uyarlanabilir öğrenme modelleri ve müdahale rehberleriyle ekiplerin olayları proaktif şekilde yönetmesine yardımcı olur.
Başlıca Özellikler:
- Gerçek zamanlı olay ilişkilendirme ve gürültü azaltma
- Çalışma kitapları ve dinamik yönlendirme ile olay müdahale otomasyonu
- Yapay zekâ tabanlı anomali tespiti ve uyarı gruplama
- İzleme, biletleme ve iş birliği araçlarıyla entegrasyonlar
Fiyatlandırma:
- Ücretsiz Plan: Küçük ekipler için temel olay yönetimi
- Profesyonel: Kullanıcı başına aylık 21$ — nöbetçi planlama ve uyarı gruplama ekler
- İşletme: Kullanıcı başına aylık 41$ — olay orkestrasyonu ve otomasyon özellikleri dahil
- Kurumsal: Büyük ölçekli operasyonlar ve gelişmiş uyumluluk için özel fiyatlandırma
2. Botpress
Botpress, ekiplerin operasyonel iş akışlarını düzenlemesine, olay müdahalelerini otomatikleştirmesine ve farklı ortamlarda altyapı olaylarını yönetmesine yardımcı olan kodsuz bir yapay zekâ ajan platformudur.
Gerçek zamanlı sistem sinyallerini bir araya getirmek için tasarlanan Botpress ajanları, Slack, Jira, GitHub Actions ve Grafana Cloud gibi araçlar üzerinden uyarı tetikleyebilir, bilet açabilir, sorunları yükseltebilir ve çözüm adımlarını otomatikleştirebilir — tümü Entegrasyon Merkezi üzerinden erişilebilir.
Statik boru hatlarına dayanan geleneksel izleme yığınlarının aksine, platform, yapay zekâ ajanlarını canlı sistem koşullarına göre operasyonel akışları ayarlamak için kullanmanıza olanak tanır; bu, modern yapay zekâ iş akışı otomasyonu ortamlarında temel bir gereksinimdir.
Altyapı operasyonları için bir orkestrasyon katmanı olarak hareket eder; ekiplerin yükseltmeleri yönetmesini, kararları otomatikleştirmesini ve sistem eylemlerini doğrudan sohbet ortamlarından kontrol etmesini sağlar.
Başlıca Özellikler:
- Ajanlar, API'ler ve olay iş akışları için kodsuz oluşturucu
- Boru hattı sinyalleri ve olay tetikleyicileri için webhook ve API desteği
- Dinamik yükseltmeler için hafıza ve koşullu yönlendirme
- Dahili ve dışa dönük uygulamalarda çok kanallı dağıtım
Fiyatlandırma:
- Ücretsiz Plan: Ayda 0$ — 5$’lık yapay zeka kullanımı dahil
- Plus: Ayda 89$ — canlı temsilci yönlendirme ve akış testi ekler
- Team: Ayda 495$ — SSO, işbirliği ve erişim kontrolü için
- Enterprise: Ölçek ve uyumluluk için özel fiyatlandırma
3. Splunk ITSI
Splunk IT Service Intelligence (ITSI), sistem sağlığını izleyen, olayları ilişkilendiren ve karmaşık BT ortamlarında kesintileri öngören bir gözlemlenebilirlik ve AIOps platformudur.
Bu yetenekler, gerçek zamanlı sinyal ilişkilendirmenin büyük ağlarda çalışma süresini korumak için kritik olduğu telekomda yapay zekâ senaryolarında özellikle değerlidir.
Makine öğrenimi tabanlı analizlerle anormallikleri tespit eder, servis bağımlılıklarını izler ve olayları iş etkisine göre önceliklendirir. ITSI, metrikleri, günlükleri ve izleri tek bir görünümde birleştirerek ekiplerin sistem performansını tam olarak görmesini sağlar.
ITSI'nin öngörücü analizleri, hizmet bozulmalarını önceden tahmin etmeye yardımcı olurken, olay ilişkilendirme motoru uyarı gürültüsünü azaltır ve eyleme geçirilebilir olayları öne çıkarır.
Başlıca Özellikler:
- Metrikler, günlükler ve izler genelinde birleşik izleme
- Servis bağımlılığı haritalama ve sağlık puanlaması
- Erken kesinti tespiti için öngörücü analizler
- Olay ilişkilendirme ve kümeleme ile gürültü azaltma
Fiyatlandırma:
- Veri alım hacmine ve kullanıcı ihtiyaçlarına göre özel fiyatlandırma
- Genellikle Splunk Cloud veya Splunk Enterprise dağıtımlarının bir parçası olarak sunulur
4. IBM Cloud Pak
IBM Cloud Pak for AIOps, IBM tarafından geliştirilen modüler ve yapay zeka destekli bir BT operasyonları platformudur. Operasyon ekiplerinin hibrit ve çoklu bulut ortamlarında olayları tespit etmesine, teşhis etmesine ve çözmesine yardımcı olmak için tasarlanmıştır.
Açık standartlar üzerine inşa edilen ve IBM’in Cloud Pak paketinin bir parçası olan bu platform, açıklanabilir yapay zeka ve politika tabanlı otomasyon kullanarak uyarı yorgunluğunu azaltır, temel nedenleri ortaya çıkarır ve sistem çalışma süresini artırır.
Platform, ilgili uyarıları gruplar, anormallikleri gerçek zamanlı olarak tespit eder ve çözüm için çalışma kitapları ile entegrasyon politikaları kullanır.
ServiceNow, IBM Db2 ve Netcool/Impact gibi araçlarla entegre çalışır; mevcut yatırımlarını terk etmeden operasyon altyapılarını modernleştirmek isteyen ekipler için idealdir.
Başlıca Özellikler:
- Akıllı uyarı ilişkilendirme ve temel neden tespiti
- Gerçek zamanlı anomali tespiti ve gürültü bastırma
- Koşullu yürütme ile politika tabanlı iş akışları
- ITSM platformları, gözlemlenebilirlik araçları ve IBM sistemleri ile entegrasyonlar
Fiyatlandırma:
- Dağıtım boyutuna göre özel fiyatlandırma
5. Ignio
Digitate tarafından geliştirilen Ignio, yapay zeka, otomasyon ve analitiği birleştirerek BT operasyonel sorunlarını tespit eden, teşhis eden ve düzelten bir AIOps platformudur. Sistem davranışını öğrenerek olayları proaktif olarak yöneten otonom operasyonlara odaklanır.
Ignio’nun gücü, sistemleri haritalayan, arızaları öngören ve manuel müdahale beklemeden kendi kendini iyileştiren eylemleri tetikleyen şablon tabanlı modellerinde yatmaktadır.
ServiceNow, AWS, Azure ve SAP ortamları gibi kurumsal BT sistemleriyle entegrasyonları destekler.
Öngörücü analitik ile otomasyonu birleştirerek, Ignio ekiplerin kesinti süresini azaltmasına, kaynak kullanımını optimize etmesine ve ek yük oluşturmadan operasyonları ölçeklendirmesine yardımcı olur.
Temel Özellikler:
- Öğrenilmiş sistem kalıplarıyla kendi kendini iyileştiren olay yanıtı
- Dinamik bağımlılık haritalama ve öngörücü analitik
- Rutin operasyonel görevlerin otomasyonu
- Bulut, ERP ve hizmet yönetim platformlarıyla entegrasyon
Fiyatlandırma: Kamuya açık değil
Bugün bir AIOps iş akışı başlatın
Botpress, ekiplerin operasyonel sinyalleri ölçekli olarak işlemesine, sistem olayları etrafında dinamik kurallar belirlemesine ve yanıtları statik iş akışlarını yeniden oluşturmadan ayarlamasına olanak tanır.
Botpress ajanları, konuşmaları, çözümleri ve yönlendirmeleri gerçek zamanlı olarak kaydederek ekiplerin yeni olaylar ortaya çıktıkça operasyonel süreçlerini geliştirmesine yardımcı olur.
Jira, GitHub Actions, AWS ve Grafana Cloud ile entegrasyonlar sayesinde Botpress, güncellemeleri tetikleyebilir, görevleri yönlendirebilir ve metrikleri doğrudan olay iş akışlarına çekebilir.
Bugün oluşturmaya başlayın – ücretsizdir.
Sıkça Sorulan Sorular
1. Kuruluşumun AIOps'a hazır olup olmadığını nasıl belirlerim?
Kuruluşunuzun AIOps’a hazır olup olmadığını anlamak için ekiplerinizin uyarı yorgunluğundan bunalmış olup olmadığını veya olaylara çoğunlukla tepkisel yaklaşıp yaklaşmadığını değerlendirin. Zaten yapılandırılmış gözlemlenebilirlik verileri (loglar, metrikler, izler) topluyorsanız ve akıllı otomasyonla MTTR’yi (Ortalama Çözüm Süresi) azaltmak istiyorsanız, hazırsınız demektir.
2. AIOps hakkında yaygın yanılgılar nelerdir?
AIOps hakkında yaygın bir yanlış kanı, insan operatörlerin yerini aldığıdır; oysa aslında uyarı gürültüsünü filtreleyip temel nedenleri daha hızlı bularak onları destekler. Bir diğer yanlış kanı ise AIOps’un sadece büyük işletmeler için olduğudur; oysa birçok modern AIOps aracı orta ölçekli kuruluşlar için de iyi ölçeklenir.
3. AIOps, izole veya çevrimdışı ortamlarda çalışabilir mi?
Evet, AIOps kapalı ortamlarda, kurum içi çözümlerle dağıtıldığında çalışabilir; ancak bu kurulumlarda bulut zekası veya harici veri zenginleştirme için gerçek zamanlı güncellemeler bulunmaz. Yalnızca yerel telemetri ve geçmiş verilere dayanarak içgörü elde edebilirsiniz.
4. AIOps platformlarında yapay zeka ajanlarının aldığı kararların sorumluluğu kimdedir?
AIOps platformlarında yapay zeka ajanlarının verdiği kararların sorumluluğu operasyon ekibindedir. Yapay zeka ajanları eylem önerebilir veya önceden tanımlanmış yanıtları otomatikleştirebilir; ancak politika belirleme ve sonuçların takibinden insan operatörler sorumludur.
5. Yapay zeka destekli operasyonel kararlarda açıklanabilirlik nasıl sağlanır?
Yapay zeka destekli operasyonel kararlarda açıklanabilirlik, ayrıntılı günlükler, temel neden analiz ağaçları, ilişkilendirme grafikleri ve bir uyarının neden tetiklendiğini veya bir eylemin neden alındığını açıklayan doğal dil özetleriyle sağlanır. Birçok AIOps platformu ayrıca katkıda bulunan faktörleri ve güven düzeylerini vurgulayarak şeffaflığı destekler.
.webp)
