Как ИИ улучшит среду Интернета вещей

Уилл Каппелли из Moogsoft

Очень часто среда Интернета вещей (IoT) ведет себя нормально, она делает то, для чего ее разработчики задумали. Однако время от времени что-то идет не так, как говорит Уилл Каппелли, технический директор в странах Европы, Ближнего Востока и Африки и глобальный вице-президент по продуктовой стратегии Moogsoft, могут иметь место события, указывающие на то, что платформа ведет себя не так, как ожидалось или желали. Следовательно, требуется вмешательство, чтобы сбросить курс и перенастроить вещи. Но как работает этот процесс?

Традиционные подходы к инцидентам Интернета вещей

Как правило, это можно описать как связь между сигналом и ответом - среда сигнализирует, что что-то не так, и отправляется ответчику. Ответчик, которым может быть человек или робот, воздействует на сигнал и меняет ситуацию. Если вы посмотрите на традиционные среды Интернета вещей, то увидите два типа механизма сигнал / ответ.

Во-первых, был механизм «быстрого, но глупого» ответа, который используется в большинстве сред Интернета вещей. У вас будет сигнал, который будет проходить по проводному пути к определенному респонденту, который обычно будет делать только одно действие, или он может выбрать в меню три из четырех действий и попытаться исправить датчик или перезапустить сеть. Это сработает очень быстро.

Второй подход - «умный, но медленный», который в основном доступен через поставщиков средств управления журналами. Этот подход основан на попытке принять правильное решение в сложной среде - у вас не может быть просто пары вариантов на выбор. На каждую ситуацию нужно реагировать индивидуально.

Теория состоит в том, чтобы накапливать огромные объемы данных о среде в базе данных управления неструктурированными журналами и снабжать лиц, принимающих решения, целым набором инструментов для понимания среды, предоставляя им широкий выбор вариантов того, что может быть лучшее решение.

Бесспорно, это может дать очень точные результаты, но процесс медленный, задержка может длиться неделями. Это не имеет реального смысла, особенно в среде Интернета вещей, поскольку у вас нет такого времени, чтобы принимать правильные решения.

Зачем использовать AIOps в IoT

Оба этих сценария существуют до появления искусственного интеллекта для ИТ-операций (AIOps). Подходы AI и AIOps создают то, что посредством автоматизации анализ задачи может дать вам «быстрый, но умный» способ управления системой IoT. Он эффективно использует медленную, но умную модель, но автоматизирует понимание человеком, что приводит к значительному сокращению задержки между сигналом и ответом, но, что принципиально важно, не в ущерб качеству ответа. На фундаментальном уровне это то, что предлагает AIOps с точки зрения управления средой Интернета вещей.

Давайте будем более конкретными. Изучая поведенческие тенденции и прогнозируя, где эти тенденции влияют на сеть, AIOps может быстро прогнозировать инциденты до того, как они произойдут. AIOps также значительно сокращает время, необходимое для выяснения первопричины проблемы с производительностью. По сути, это может помочь вам заглянуть в будущее и заглянуть в прошлое. Кроме того, AIOps может более эффективно организовать резервирование в среде. Например, если у вас есть группа датчиков, работа которых ухудшается, AIOps позволит вам использовать разные датчики, что приведет к экономичному распределению ресурсов.

AIOps и будущее Интернета вещей

Если мы посмотрим на будущее, вокруг автономных транспортных средств проводится много исследований, но не будем забегать слишком далеко. Сейчас более актуальной является концепция подключенных транспортных средств. В некотором смысле подключенные к сети транспортные средства - это нечто среднее между традиционными автомобильными технологиями и автономными транспортными средствами. Я имею в виду, что у вас есть несколько датчиков, подключенных к общей службе, которая предоставляется партии автомобилей. Это может быть так просто, как затор на дорогах. На основе информации, которую подключенные транспортные средства отправляют на базовый корабль, можно определить, где происходит перегрузка, что в конечном итоге изменит предлагаемый маршрут для любого конкретного транспортного средства в этой конкретной системе.

Двигаясь вперед, мы увидим, что автоматизированный интеллект не только является дополнением к IoT, но и по сути станет слоем того, что значит автоматизировать все. Думайте об этом как о ткани интеллекта, покрывающей все устройства. Таким образом, в будущем все устройства с поддержкой IP, от холодильников до выключателей света и стиральных машин, будут обрабатывать интеллектуальные операции.

Зачем Интернету вещей нужен искусственный интеллект

Интернет вещей приносит с собой проблемы, которые требуют развертывания AIOps для предоставления полного решения. Что это значит? Интернет вещей привносит сложности в среду, которая требует поддержки технологий искусственного интеллекта для решения проблем. В основном это достигается за счет интеллектуальной автоматизации для выбора важных данных из множества данных, генерируемых вашей средой Интернета вещей.

Однако есть ряд других проблем, которые решает ИИ ... способность обнаруживать закономерности в значительном наборе данных, способность делать выводы на основе этих закономерностей, способность сообщать эти результаты и, в конечном итоге, способность автоматизировать корректирующие действия. т. е. если среда IoT требует какого-либо вмешательства для обеспечения ее эффективной работы.

По сути, задачи, которые ИИ выполняет для ИТ-инфраструктуры или портфеля приложений, такие же, как и для среды Интернета вещей. Факторы, которые сделали ИИ необходимостью для ИТ-операций, являются теми же факторами для Интернета вещей, но усиливаются, потому что среда сильно модульна и существует ряд элементов, действующих практически автономно.

Кроме того, среда IoT сильно распределена, поэтому динамические отношения между компонентами постоянно меняются. Наконец, тот факт, что компоненты в среде IoT эфемерны и появляются и исчезают с очень коротким сроком службы. Это веские причины, по которым Интернету вещей нужны возможности AI и AIOps, в частности.

Как Интернет вещей будет способствовать развитию AIOps?

Нет сомнений в том, что Интернет вещей повлияет на эволюцию AIOps. В настоящее время большинство систем AIOps высоко централизованы - данные поступают в центральное место, где применяется ИИ. Теперь, применительно к настройке IoT, существуют требования к локальному анализу, что вводит элемент распределения в систему AIOps. ИИ требует, чтобы ИИ работал на грани.

В общем, IoT заставит AIOps превратиться в систему распределенных агентов и перейти в сеть, а не быть централизованной службой, которая просто принимает данные. Это то, что я предвижу как самое большое изменение, которое IoT внесет в то, что мы в настоящее время рассматриваем как AIOps.

Сделать это непросто, есть проблемы. Не только в разработке соответствующего программного и аппаратного обеспечения, но и в концептуальном плане. Нам понадобится совершенно новый набор метафор концептуального дизайна, который разработчики программного обеспечения не привыкли использовать. Но я уверен, они быстро адаптируются.

Автор этого блога - Уилл Каппелли, технический директор в странах Европы, Ближнего Востока и Африки и вице-президент по глобальной стратегии продуктов, Moogsoft