DataOps Performance
De stap naar een datagedreven organisatie heeft doorgaans een grote impact op de organisatie. Daarom is het van grote waarde om deze impact te kunnen volgen. Onze DataOps Performance-services geven je inzicht in de effectiviteit en efficiëntie van je dataplatform. Daarnaast leveren wij proactief individueel advies over verbeteringen en innovaties in de informatievoorziening en het dataplatform.
Service Management & Audit Reporting
HIBRID Conclusion biedt Service Management en Service Level Management Services voor de betrokken business lines. Hiermee houden we toezicht op de kwaliteit van de dienstverlening. Dit doen we met een constante cyclus van monitoring en rapportage op de bereikte dienstverlening en waar nodig ondernemen we actie. We identificeren de bedrijfsbehoeften en vertalen deze naar de best passende dienstverlening en het continu verbeteren van de kwaliteit van de dienst.
Als vast aanspreekpunt zorgt de HIBRID Conclusion Servicemanager voor:
- SLA-onderhoud en aanvullende werkafspraken
- Escalatiekanaal bij calamiteiten
- Periodiek overleg over de geleverde dienstverlening en aanbevelingen
- Maandelijkse rapportage over de dienstverlening met aanbevelingen ter verbetering op technisch en operationeel gebied
HIBRID Conclusion Audit Reporting biedt proactief inzicht en maatregelen voor:
- Incidenten met een hoge impact op de kwaliteit en beschikbaarheid van de dienst
- Evaluatie, machtigingen, prioritering, planning, testen, implementaties en documentatie op de service-componenten
- Zekerheid van dienstlevering binnen de gestelde service-levels
- Identificatie en implementatie van performance-verbeteringsmogelijkheden
- Verbeteringen ten behoeve van kostenefficiëntie
Artificial Intelligence for IT Operations (AIOps)
In de praktijk worden IT-teams geconfronteerd met het beheer van grote aantallen valse gebeurtenissen en waarschuwingen van de verschillende monitoringtools die in hun omgeving zijn geïnstalleerd. Doordat bedrijfssystemen complexer worden, zijn er nieuwe manieren nodig om de enorme hoeveelheden gegevens te benutten. Daarnaast kan het in een traditionele omgeving buitensporig veel tijd en energie kosten om te begrijpen waarom en hoe een probleem zich oorspronkelijk heeft voorgedaan. Dit heeft als gevolg dat hoogopgeleide technici veel tijd besteden aan taken van lage toegevoegde waarde.
Om deze problemen te voorkomen, hebben wij de afgelopen jaren flink ingezet op de toepassing van Artificial Intelligence in het beheer en onderhoud van software en datasystemen, kortweg AIOps. Ons geautomatiseerde, zelflerende AIOps-proces helpt Ops-teams om verscheidenheid, snelheid en volume van big data te doorgronden en bestaat uit drie stappen:
Stap 1: Observeren
Ons dataplatform met AIOps neemt automatisch logs, metrics, alerts, events en andere data op die nodig zijn om te begrijpen wat er gebeurde op het moment dat het incident zich voordeed. Het platform consolideert deze data en identificeert patronen.
Stap 2: Analyseren
Vervolgens wordt een diagnose gesteld van de hoofdoorzaak van de verstoring. De AIOps-tool voert risicoanalyses uit, combineert relevante data voor IT-operationeel personeel en automatiseert communicatie van aandachtsgebieden.
Stap 3: Acteren
Aan de hand van de uitkomsten wordt er een problem owner aangewezen die het probleem oplost en de dataflow herstelt. Nieuwe run books en (release automation) scripts worden opgesteld en automatisch uitgevoerd zodra de AIOps-tool het specifieke probleem opnieuw detecteert.
Met AIOps helpt HIBRID Conclusion bij het verminderen van uitvaltijd en het verbeteren van het operationele vertrouwen. Ook zorgt het voor optimalisatie van vaardigheden en middelen met focus op innovatie, en het beheersen van complexiteit zodat kwetsbaarheidsrisico’s continu onder controle zijn.