AIOps: Tránh Những Sai Lầm Phổ Biến Khi Tự Động Hóa IT Ops

Quản lý vận hành CNTT ngày nay đồng nghĩa với việc phải xử lý các môi trường lớn hơn, nhanh hơn và kết nối phức tạp hơn bao giờ hết. Các hệ thống giám sát truyền thống và dựa trên quy tắc không còn đủ để giữ dịch vụ ổn định.

AIOps đang thay đổi cách vận hành bằng cách áp dụng học máy vào các tín hiệu hệ thống trực tiếp và sử dụng tác nhân AI doanh nghiệp để phân tích linh hoạt hơn trên các sự cố.

Khi môi trường thay đổi khó lường, sự chuyển đổi này cho phép các nhóm vượt qua giám sát tĩnh để hướng tới phản ứng thích ứng hơn.

AIOps là gì?

Trí tuệ nhân tạo cho vận hành CNTT (AIOps) áp dụng học máy và phân tích nâng cao lên dữ liệu vận hành để quản lý sức khỏe và hiệu suất hệ thống CNTT mà không cần can thiệp thủ công.

Thuật ngữ này do Gartner đặt ra năm 2016, mô tả các nền tảng tự động hóa các tác vụ vận hành chính — như phát hiện bất thường, liên kết sự kiện, tìm nguyên nhân gốc và phản hồi sự cố — bằng cách học từ dữ liệu hệ thống thời gian thực thay vì các quy tắc tĩnh.

Các hệ thống AIOps hiện đại còn tiến xa hơn: chúng kết hợp mô hình phát hiện với tác nhân AI để liên kết sự cố và hướng dẫn xử lý trên nhiều công cụ, giúp vận hành linh hoạt và chủ động hơn.

Các khái niệm chính của AIOps

AIOps khác gì so với MLOps và DevOps?

Khi tự động hóa và quy trình dựa trên dữ liệu ngày càng phổ biến trong CNTT và phát triển phần mềm, các thuật ngữ như AIOps, MLOps và DevOps thường được nhắc đến cùng nhau.

Chúng có chung mục tiêu nâng cao độ tin cậy, khả năng mở rộng và phản ứng nhanh, nhưng mỗi lĩnh vực lại tập trung vào một giai đoạn khác nhau trong vòng đời công nghệ. Vì cả ba đều dùng tự động hóa để quản lý phức tạp, nên dễ bị nhầm lẫn vai trò của chúng.

AIOps hoạt động như thế nào?

AIOps đưa học máy vào vận hành hàng ngày bằng cách giúp hệ thống phát hiện sớm vấn đề và tự động phản hồi.

Nó tìm kiếm hành vi bất thường, liên kết các sự cố liên quan và kích hoạt phản ứng mà không cần người can thiệp.

Để minh họa quy trình này, hãy tưởng tượng một công ty thương mại điện tử có quy trình thanh toán đột ngột chậm lại vào giờ cao điểm.

Bước 1: Thu thập và chuẩn bị dữ liệu vận hành

Để phát hiện sớm sự chậm lại khi thanh toán, nền tảng AIOps thu thập chỉ số trực tiếp từ máy chủ web, API và cơ sở dữ liệu.

Nó làm sạch và đồng bộ dữ liệu độ trễ, lỗi giao dịch và log hệ thống để tạo cái nhìn thời gian thực, đảm bảo mô hình phát hiện có tín hiệu nhất quán, đáng tin cậy để phân tích.

Bước 2: Phát hiện bất thường trong hệ thống phức tạp

Khi lưu lượng tăng cao, nền tảng phát hiện thời gian phản hồi thanh toán bất thường so với chuẩn đã học.

Tác nhân AI làm nổi bật các bất thường này trước khi vượt ngưỡng, cho phép xử lý sớm sự cố.

Dù tác nhân chỉ là một phần trong hệ thống AIOps, hướng dẫn về xây dựng tác nhân AI này giải thích cách chúng được cấu trúc để phân tích tín hiệu và ra quyết định.

Một số nền tảng triển khai tác nhân AI theo chiều dọc được huấn luyện riêng cho các lĩnh vực như hạ tầng đám mây, mạng hoặc cơ sở dữ liệu để tăng độ chính xác.

Bước 3: Liên kết sự cố trên nhiều môi trường

Nền tảng liên kết độ trễ thanh toán tăng với độ trễ truy vấn cơ sở dữ liệu và mất gói mạng xảy ra cùng lúc.

Tác nhân AI hỗ trợ bằng cách phân tích các tín hiệu liên quan, tái dựng toàn bộ sự cố và xác định nguyên nhân là do quá tải backend lan rộng, không chỉ là vấn đề frontend riêng lẻ.

Những khả năng này phản ánh một dạng điều phối tác nhân AI, nơi các mô hình chuyên biệt phối hợp để xây dựng cái nhìn tổng thể về các sự cố.

Ví dụ phổ biến là người dùng gặp lỗi thanh toán, nhưng nguyên nhân gốc lại xuất phát từ sự cố máy chủ AWS chứ không phải ứng dụng.

Bước 4: Tự động phản hồi các sự kiện quan trọng

Khi nền tảng AIOps xác nhận sự cố máy chủ AWS ảnh hưởng đến hiệu suất thanh toán, nó sẽ kích hoạt các hành động đã định sẵn.

Các hành động này có thể bao gồm tự động mở rộng API thanh toán hoặc chuyển hướng lưu lượng cơ sở dữ liệu, giúp ổn định nền tảng trước khi xảy ra sự cố lớn.

Bước 5: Học và điều chỉnh mô hình liên tục

Sau khi xử lý xong và phản hồi được gửi về hệ thống, phản hồi vận hành từ toàn bộ quá trình sẽ được dùng để huấn luyện lại mô hình phát hiện bất thường.

Phản hồi này cũng giúp tác nhân AI phân tích sự cố hiệu quả hơn và đưa ra quyết định phản hồi tự động tốt hơn.

Nhờ vậy, nền tảng AIOps có thể phát hiện sớm bất thường, liên kết sự kiện chính xác hơn và kích hoạt phản ứng tự động hiệu quả hơn khi môi trường tiếp tục thay đổi.

Các trường hợp sử dụng hàng đầu của AIOps là gì?

Khi hệ thống AIOps phát triển, các nhà nghiên cứu đang kết hợp hệ thống CNTT truyền thống với mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) để giải quyết các thách thức vận hành lâu dài.

Một bài báo năm 2025 có tên “Empowering AIOps” được trình bày tại Hội nghị ACM về Kỹ thuật Phần mềm, nêu bật cách LLM có thể diễn giải dữ liệu phi cấu trúc như log hệ thống và báo cáo sự cố, đồng thời nâng cao khả năng giải thích của các phân tích do AI tạo ra.

Sự thay đổi này là bước tiến lớn trong việc áp dụng hệ thống AI — và ngày càng trở nên thiết yếu cho các nhóm cần duy trì tốc độ và chất lượng trong môi trường ngày càng phức tạp.

Những khả năng này đang mở rộng phạm vi ứng dụng của AIOps, đặc biệt trong tối ưu hóa, giám sát sức khỏe hệ thống, an ninh mạng và phân bổ tài nguyên.

Giám sát sức khỏe hệ thống và phát hiện sự cố

AIOps phát hiện sớm các dấu hiệu bất ổn như hiệu suất API giảm hoặc backend quá tải, giúp xử lý vấn đề trước khi chúng leo thang thành sự cố ảnh hưởng đến người dùng và dịch vụ quan trọng.

Theo lời của Matvey Kukuy, đồng sáng lập Keep, một nền tảng AIOps mã nguồn mở:

‍“Khi bạn quản lý hạ tầng doanh nghiệp lớn, nơi luôn có điều gì đó xảy ra, bạn có thể phải xử lý hàng nghìn sự kiện.”

Khối lượng này khiến việc theo dõi sự cố thủ công gần như không thể — nền tảng AIOps giúp các nhóm tập trung vào những gì quan trọng nhất.

Tối ưu hóa hiệu suất mạng

Trong khi giám sát giúp phát hiện sớm dấu hiệu cảnh báo, AIOps còn tiến xa hơn bằng cách tối ưu hóa động các tuyến mạng để duy trì tốc độ và khả năng sẵn sàng khi điều kiện thay đổi.

Nó giúp cân bằng tải giữa các nút, điều chỉnh tuyến mạng khi có áp lực và ưu tiên lưu lượng ứng dụng quan trọng để giảm độ trễ và tránh gián đoạn dịch vụ.

Tăng cường phòng thủ an ninh mạng

Bằng cách liên kết các tín hiệu vận hành và bảo mật, AIOps phát hiện ra các mối đe dọa tiềm ẩn mà các phương pháp giám sát truyền thống bỏ sót.

Giải pháp này giúp các nhóm phát hiện chuyển động ngang trong hệ thống và phản ứng nhanh hơn với các kiểu tấn công mới xuất hiện.

Dự báo nhu cầu tài nguyên và dung lượng

Ngoài việc quản lý tình trạng hệ thống hiện tại, AIOps còn hỗ trợ các nhóm lên kế hoạch phát triển trong tương lai.

Bằng cách dự báo khi nào và ở đâu cần tăng dung lượng, AIOps giúp mở rộng hạ tầng thông minh hơn và lập kế hoạch tài nguyên dài hạn.

Bạn nên xây dựng chiến lược AIOps như thế nào?

Xây dựng chiến lược AIOps thành công không chỉ đơn giản là triển khai các công cụ tự động hóa.

Các nhóm cần có nền tảng vận hành vững chắc, quy trình dữ liệu đáng tin cậy và kỳ vọng thực tế về những gì AI có thể và không thể làm trong vận hành.

1. Tập trung dữ liệu giám sát và quan sát hệ thống

AIOps cần có cái nhìn đầy đủ, theo thời gian thực về hệ thống của bạn. Hãy hợp nhất log, chỉ số, trace và sự kiện vào một lớp quan sát duy nhất.

Việc thiếu sót trong phạm vi giám sát hoặc công cụ phân mảnh sẽ làm giảm khả năng nhận diện mẫu và phát hiện sự cố. Tăng cường khả năng quan sát giúp nền tảng AIOps nhận đủ tín hiệu để đưa ra phân tích chính xác.

2. Chuẩn hóa quy trình quản lý sự cố

Nếu không có lộ trình xử lý rõ ràng, AIOps sẽ không thể tự động hóa các bước giải quyết hiệu quả, dẫn đến nhầm lẫn và kết quả không chính xác.

AIOps tích hợp vào quy trình quản lý sự cố hiện tại, vì vậy sự ổn định và nhất quán là yếu tố then chốt trước khi bổ sung các lớp tự động hóa.

3. Xây dựng luồng dữ liệu vận hành chất lượng cao

Các mô hình AIOps phụ thuộc vào dữ liệu đầu vào theo thời gian thực và đã được chuẩn hóa để nhận diện bất thường một cách đáng tin cậy.

Các nhóm cần xác thực chất lượng dữ liệu đầu vào, chuẩn hóa định dạng sự kiện và loại bỏ các chỉ số dư thừa hoặc ít giá trị để xây dựng nền tảng dữ liệu vận hành đáng tin cậy.

4. Chọn miền triển khai ban đầu

Triển khai AIOps trên toàn bộ môi trường ngay từ đầu sẽ gây phức tạp không cần thiết và khó kiểm soát.

Hãy bắt đầu ở một lĩnh vực vận hành cụ thể như giám sát mạng, hạ tầng đám mây hoặc sức khỏe ứng dụng.

Tập trung vào một phạm vi nhỏ giúp điều chỉnh mô hình nhanh hơn, dễ đo lường kết quả ban đầu và mở rộng quy mô thuận lợi về sau.

5. Thống nhất kỳ vọng thực tế về AIOps trong nhóm

AIOps giúp phát hiện và phân loại sự cố nhanh hơn, nhưng cần xác định rõ những gì nên tự động hóa để hỗ trợ và nâng cao hiệu quả, thay vì thay thế hoàn toàn quyết định của con người.

Như Jay Rudrachar, Giám đốc cấp cao tại TIAA chia sẻ với Gartner,

‍“Cuối cùng, lợi ích lớn nhất của chúng ta là gì? Là giảm tối đa thời gian gián đoạn và sự cố ảnh hưởng đến khách hàng, đồng thời chủ động phòng ngừa.”

Với tư duy đó, các nhóm sẽ tránh chạy theo tự động hóa cho những việc không thể hoặc không cần tự động hóa, thay vào đó tập trung giải quyết các vấn đề thực sự để giảm tác động đến người dùng.

6. Đánh giá kỹ lưỡng các giải pháp AIOps

Không phải giải pháp AIOps nào cũng phù hợp với mọi môi trường. Việc đánh giá nên tập trung vào khả năng tích hợp quan sát, tính linh hoạt của tự động hóa và khả năng thích ứng thực tế.

Dù có một số chứng chỉ AIOps, kiến thức về nền tảng và sự phù hợp với kiến trúc hệ thống quan trọng hơn bằng cấp chính thức. Hãy chọn giải pháp phù hợp với kiến trúc dữ liệu và nhu cầu hệ thống của bạn.

Top 5 nền tảng AIOps hàng đầu

Việc lựa chọn nền tảng AIOps phù hợp quyết định tốc độ phản ứng của nhóm với sự cố hệ thống và khả năng lập kế hoạch mở rộng hạ tầng một cách tự tin.

Mục tiêu không chỉ là cảnh báo nhanh hơn, mà còn tích hợp tự động hóa vào vận hành hàng ngày mà không tạo ra những điểm mù mới.

1. PagerDuty

PagerDuty là nền tảng AIOps tập trung vào phản hồi sự cố theo thời gian thực, tự động hóa và phân tích sự kiện thông minh. Nền tảng này kết nối các công cụ giám sát, hệ thống quan sát và nhóm trực để phát hiện, chẩn đoán và xử lý sự cố nhanh hơn.

PagerDuty được sử dụng rộng rãi trong các hệ thống AI ticketing, nơi cảnh báo tự động tạo và nâng cấp ticket sự cố thông qua các công cụ ITSM tích hợp như Jira hoặc ServiceNow.

Nó sử dụng liên kết sự kiện dựa trên AI để giảm nhiễu và làm nổi bật các sự cố quan trọng. Các nhóm có thể thiết lập quy trình tự động để bổ sung thông tin cảnh báo, kích hoạt hành động và nâng cấp dựa trên mức độ nghiêm trọng.

PagerDuty hỗ trợ tích hợp với các công cụ như Slack, ServiceNow, Jira, Datadog và AWS CloudWatch. Khả năng điều phối sự kiện, mô hình học thích ứng và playbook phản hồi giúp nhóm chủ động quản lý sự cố.

Tính năng chính:

• Liên kết sự kiện theo thời gian thực và giảm nhiễu cảnh báo
• Tự động hóa phản hồi sự cố với runbook và định tuyến linh hoạt
• Phát hiện bất thường và nhóm cảnh báo dựa trên AI
• Tích hợp với các công cụ giám sát, ticketing và cộng tác

Giá:

• Gói miễn phí: Quản lý sự cố cơ bản cho nhóm nhỏ
• Gói Professional: $21/người/tháng — bổ sung lịch trực và nhóm cảnh báo
• Gói Business: $41/người/tháng — bao gồm điều phối sự kiện và tính năng tự động hóa
• Gói Enterprise: Giá tùy chỉnh cho vận hành quy mô lớn và tuân thủ nâng cao

2. Botpress

Botpress là nền tảng AI agent không cần mã hóa giúp các nhóm điều phối quy trình vận hành, tự động hóa phản hồi sự cố và quản lý các sự kiện hạ tầng trên nhiều môi trường.

Được xây dựng để hợp nhất tín hiệu hệ thống theo thời gian thực, các agent của Botpress có thể kích hoạt cảnh báo, mở ticket, nâng cấp sự cố và tự động hóa các bước xử lý trên các công cụ như Slack, Jira, GitHub Actions và Grafana Cloud — tất cả đều truy cập qua Integration Hub.

Khác với các hệ thống giám sát truyền thống dựa vào pipeline tĩnh, nền tảng này cho phép sử dụng AI agent để điều chỉnh quy trình vận hành theo điều kiện hệ thống thực tế, đây là yêu cầu cốt lõi trong môi trường AI workflow automation hiện đại.

Nó đóng vai trò là lớp điều phối cho vận hành hạ tầng, cho phép nhóm quản lý nâng cấp, tự động hóa quyết định và kiểm soát hành động hệ thống trực tiếp từ môi trường chat.

Tính năng chính:

• Trình xây dựng agent, API và quy trình sự kiện không cần mã hóa
• Hỗ trợ webhook và API cho tín hiệu pipeline và kích hoạt sự cố
• Bộ nhớ và định tuyến điều kiện cho nâng cấp linh hoạt
• Triển khai đa kênh trên ứng dụng nội bộ và hướng người dùng

Giá:

• Gói miễn phí: $0/tháng với $5 sử dụng AI
• Plus: $89/tháng — bổ sung định tuyến tới nhân viên trực tiếp và kiểm thử flow
• Team: $495/tháng — dành cho SSO, cộng tác và kiểm soát truy cập
• Enterprise: Giá tùy chỉnh cho quy mô lớn và tuân thủ

3. Splunk ITSI

Splunk IT Service Intelligence (ITSI) là nền tảng quan sát và AIOps giúp giám sát sức khỏe hệ thống, liên kết sự kiện và dự đoán sự cố trên các môi trường CNTT phức tạp.

Những khả năng này đặc biệt hữu ích trong các kịch bản AI cho viễn thông, nơi việc liên kết tín hiệu theo thời gian thực rất quan trọng để duy trì thời gian hoạt động trên các mạng lớn.

Nó sử dụng phân tích dựa trên machine learning để phát hiện bất thường, theo dõi phụ thuộc dịch vụ và ưu tiên sự cố dựa trên tác động kinh doanh. ITSI hợp nhất chỉ số, log và trace vào một giao diện duy nhất giúp nhóm có cái nhìn toàn diện về hiệu suất hệ thống.

Phân tích dự đoán của ITSI giúp dự báo suy giảm dịch vụ, trong khi công cụ liên kết sự kiện giảm nhiễu cảnh báo và làm nổi bật các sự cố có thể xử lý.

Tính năng chính:

• Giám sát hợp nhất trên chỉ số, log và trace
• Lập bản đồ phụ thuộc dịch vụ và chấm điểm sức khỏe
• Phân tích dự đoán để phát hiện sự cố sớm
• Giảm nhiễu nhờ liên kết và gom nhóm sự kiện

Giá:

• Giá tùy chỉnh dựa trên khối lượng dữ liệu và nhu cầu người dùng
• Thường được bán kèm với Splunk Cloud hoặc Splunk Enterprise

4. IBM Cloud Pak

IBM Cloud Pak for AIOps là một nền tảng vận hành CNTT dựa trên AI, có tính mô-đun do IBM phát triển. Nền tảng này giúp các nhóm vận hành phát hiện, chẩn đoán và xử lý sự cố trên môi trường lai và đa đám mây.

Được xây dựng trên các tiêu chuẩn mở và là một phần của bộ Cloud Pak của IBM, nền tảng này tận dụng AI có khả năng giải thích và tự động hóa dựa trên chính sách để giảm mệt mỏi do cảnh báo, xác định nguyên nhân gốc và nâng cao thời gian hoạt động của hệ thống.

Nền tảng này nhóm các cảnh báo liên quan, phát hiện bất thường theo thời gian thực và hướng dẫn xử lý thông qua runbook và chính sách tích hợp.

Nó kết nối với các công cụ như ServiceNow, IBM Db2 và Netcool/Impact, phù hợp cho các nhóm muốn hiện đại hóa hệ thống vận hành mà không phải bỏ đi các khoản đầu tư hiện có.

Tính năng chính:

• Liên kết cảnh báo thông minh và phát hiện nguyên nhân gốc
• Phát hiện bất thường theo thời gian thực và giảm nhiễu cảnh báo
• Quy trình làm việc dựa trên chính sách với điều kiện thực thi linh hoạt
• Tích hợp với các nền tảng ITSM, công cụ quan sát và hệ thống IBM

Giá:

• Giá tùy chỉnh dựa trên quy mô triển khai

5. Ignio

Ignio của Digitate là nền tảng AIOps kết hợp AI, tự động hóa và phân tích để phát hiện, chẩn đoán và khắc phục sự cố vận hành CNTT. Nền tảng này tập trung vào vận hành tự động bằng cách học hành vi hệ thống và chủ động quản lý sự cố.

Điểm mạnh của Ignio là các mô hình dựa trên bản thiết kế giúp lập bản đồ hệ thống, dự đoán sự cố và kích hoạt hành động tự phục hồi mà không cần chờ can thiệp thủ công.

Nó hỗ trợ tích hợp với các hệ thống CNTT doanh nghiệp như ServiceNow, AWS, Azure và môi trường SAP.

Bằng cách kết hợp phân tích dự đoán với tự động hóa, Ignio giúp các nhóm giảm thời gian ngừng hoạt động, tối ưu hóa sử dụng tài nguyên và mở rộng vận hành mà không tăng thêm gánh nặng.

Tính năng chính:

• Phản hồi sự cố tự phục hồi dựa trên mẫu hành vi hệ thống đã học
• Lập bản đồ phụ thuộc động và phân tích dự đoán
• Tự động hóa các tác vụ vận hành thường xuyên
• Tích hợp với nền tảng đám mây, ERP và quản lý dịch vụ

Giá: Không công khai

Triển khai quy trình AIOps ngay hôm nay

Botpress cho phép các nhóm xử lý tín hiệu vận hành ở quy mô lớn, thiết lập quy tắc động cho sự kiện hệ thống và điều chỉnh phản hồi mà không cần xây dựng lại quy trình cố định.

Các agent ghi lại hội thoại, cách xử lý và các trường hợp chuyển cấp theo thời gian thực, giúp nhóm cải thiện quy trình vận hành khi có sự cố mới phát sinh.

Tích hợp với Jira, GitHub Actions, AWS và Grafana Cloud cho phép Botpress kích hoạt cập nhật, chuyển cấp tác vụ và lấy số liệu trực tiếp vào quy trình xử lý sự cố.

Bắt đầu xây dựng ngay hôm nay – hoàn toàn miễn phí.

Câu hỏi thường gặp

1. Làm thế nào để tôi xác định tổ chức của mình đã sẵn sàng cho AIOps chưa?

Để xác định tổ chức của bạn đã sẵn sàng cho AIOps hay chưa, hãy đánh giá xem các nhóm của bạn có đang bị quá tải bởi cảnh báo hoặc chủ yếu phản ứng bị động khi xử lý sự cố không. Bạn đã sẵn sàng nếu đã thu thập dữ liệu quan sát có cấu trúc (log, chỉ số, trace) và muốn giảm MTTR (thời gian trung bình để khắc phục sự cố) thông qua tự động hóa thông minh.

2. Những hiểu lầm phổ biến về AIOps là gì?

Một hiểu lầm phổ biến về AIOps là nó thay thế người vận hành, trong khi thực tế nó hỗ trợ họ bằng cách lọc nhiễu cảnh báo và xác định nguyên nhân gốc nhanh hơn. Một hiểu lầm khác là AIOps chỉ dành cho các doanh nghiệp lớn, mặc dù nhiều công cụ AIOps hiện đại cũng có thể mở rộng phù hợp với các tổ chức vừa.

3. AIOps có thể hoạt động trong môi trường cách ly mạng hoặc ngoại tuyến không?

Có, AIOps có thể hoạt động trong môi trường cách ly mạng nếu triển khai với giải pháp tại chỗ, nhưng các thiết lập này sẽ không có cập nhật thời gian thực từ nguồn dữ liệu đám mây hoặc dữ liệu bên ngoài. Bạn sẽ phải dựa hoàn toàn vào dữ liệu đo lường và lịch sử tại chỗ để phân tích.

4. Ai chịu trách nhiệm cho các quyết định do tác nhân AI đưa ra trên các nền tảng AIOps?

Nhóm vận hành là người chịu trách nhiệm cho các quyết định do agent AI đưa ra trên nền tảng AIOps. Dù agent AI có thể đề xuất hành động hoặc tự động hóa phản hồi định sẵn, con người vẫn là người thiết lập chính sách và đảm bảo trách nhiệm cho kết quả.

5. Làm thế nào để đảm bảo tính giải thích được trong các quyết định vận hành do AI đưa ra?

Tính giải thích trong các quyết định vận hành dựa trên AI được đảm bảo thông qua log chi tiết, cây phân tích nguyên nhân gốc, đồ thị liên kết và tóm tắt bằng ngôn ngữ tự nhiên về lý do cảnh báo được kích hoạt hoặc hành động được thực hiện. Nhiều nền tảng AIOps cũng làm nổi bật các yếu tố liên quan và mức độ tin cậy để tăng tính minh bạch.