The road to automated applications management

Automated applications management, backed by AI and machine learning, can lower costs up to 40 percent over 3 to 5 years.

对公司全部应用程序组合的有效管理对业务的成功至关重要, 然而,在it世界里,这并不是一项特别吸引人的活动——而且它通常与高成本联系在一起, 手动流程, human error and ineffective resource allocation. In other words, it’s a perfect candidate for automation. Automated applications management, backed by artificial intelligence (AI) and machine learning, 通过减少IT劳动力成本和提高效率和生产力,可以在3到5年内为公司节省多达40%(取决于当前的成熟度状态). 但公司需要明白,从手工到自动化的应用程序管理过程的过渡可能是复杂的, 耗时和昂贵的, at least in the early phases of a project when most of the scoping, planning and startup costs are incurred.

另一个关键点是,自动化是一个持续的过程,是持续改进策略的一部分, 这不是一个一劳永逸的活动. 长期目标是从人工劳动转向未来世界的自适应机器人,利用人工智能驱动持续的系统优化.

Automation is transforming IT services

But you have to start somewhere. 对大多数公司, that means taking one step at a time, implementing one discrete project, then evaluating the benefits and lessons learned, 在进行下一步之前.

有两种典型的方法:公司可以自己承担这个项目,或者雇佣一个托管服务提供商来完成这个项目. 

服务提供商通常有预先集成的平台或自动化解决方案,在采用速度方面具有优势, 效率和结果. Customer-developed automation solutions are typically more piecemeal in nature, 在逐步发展, and thus take longer to realize value due to training needs, 熟悉工具, and governance and adoption challenges.

更重要的是, organizations that go it alone bear the first-year costs and, once the system is up and running, 例如,承担实现与项目相关的业务用例的风险, 节省成本, 质量或能力提升.

在第二种选择中, 公司签订一份3至5年的管理服务合同,最初的财务损失将在合同期内分摊, 托管服务提供者拥有与实现结果相关的风险,并负责应用程序投资组合的持续管理.

在这两种情况下, 公司需要充分意识到在应用程序管理过程中成功实现自动化水平的提高所需要的技术和文化变化.

元素的自动化

以下是从手工流程向自动化流程过渡的一些关键步骤:

评价: 找出那些耗时的支持活动的来源是很重要的,这些活动也被称为辛苦的工作. 这有助于定义支持工作中占最高比例的活动的实现范围和各自的处理方法. 评估既是一次性的初始工作,也是识别问题并推动增加优化的持续活动.

自动化机会的耗时活动可以通过以下方式确定:

  • 分析重复事件和问题的应用程序支持单,以确定根本原因分析和解决方案. 机器学习算法可以用于模式分析,帮助对大量的门票进行分类,以识别最常重复的事件. 价值流绘图练习可以用来识别“只有布伦特知道如何解决这个问题”综合征的实例, also known as the “hero syndrome.“或者,他们可以识别不同的服务提供商被隔离到不同的域之间切换失败的情况, 等应用程序, 网络和基础设施. These exercises can also identify lack of communication with users, to be sure they are notified when the problem has been fixed.
  • 在应用程序开发和操作中检查计划外的工作是否有自动化的机会. 捕获平均修复时间(MTTR)的度量标准允许企业识别使用自动化来提高质量和一致性的需求.

新员工培训: Before automation tools can be deployed, 应用程序组合需要被评估,并被设置以有效地使用新工具. 这可能需要编码, 建模, 重新组织应用程序架构或添加api以克服自动化接口的缺乏.

自动化需要克服的一个潜在障碍是缺乏数据,这些数据需要对自动化的投资回报(ROI)做出明智的决定,并获得高级分析的好处. Sometimes data is siloed and not made available to everyone who needs to see it.

Without holistic analytics it is difficult to see the forest for the trees. Analytics are necessary across the entirety of the service domain, 其中包括监控数据, 更改数据, 事件, life-cycle management data and automation data. 

在理想的情况下, 来自不同来源的数据被组合在一个数据湖中,分析过程可以支持识别重复的模式,以帮助识别优化的机会. 一个示例可能是应用热图来查看哪些被监视组件在一段时间内遇到了最常见的问题.

Applying AI algorithms is possible only with good underlying data. 这里没有魔法, and without the collation and recording of good data, 人工智能根本不可能.

基线: 一旦开始,就必须确定应用程序及其操作环境的基线. 基线对于实现自动化非常重要,它可以识别应用程序在当前条件下的性能是差是好. 另外, 未来的仪器将在很大程度上依赖于基线化过程中收集的数据.

活动的发展: 自动化的最后一步是创建等价的活动,以促进通常与辛劳相关的由机器主导的流程. Here are some of the common targets:

  1. 应用程序部署. 在应用程序生命周期的各个阶段自动化发布应用程序更改和配置, 如构建, 测试, 阶段和生产. These tend to occur once, with minor enhancements over time. Opportunities include automated 测试ing, 自动释放管道, automated code scanning and automated build evaluation.

  2. 纠正措施. 开发必要的代码和脚本,以便在已知的操作问题出现时采取纠正措施. These are the most expensive and are usually unique automations, as they are very specific to the application and the repair.

  3. 重复动作. 示例包括“每日检查”,其中执行某种形式的手动检查以验证应用程序的健康状况.

  4. 数据操作. 当请求转换一些数据以支持应用程序流程时,就会发生这种情况.

  5. 操作. 这些通常与停止、启动、向上和向下扩展服务或灾难恢复有关.

工具

为了提高效率,需要对下一代工具进行投资. 仅仅增加或升级现有工具是不够的,而且还会抑制通过更全面地改造服务操作工具集而可能实现的生产力节约.

这些工具应该包括增强的监视,从而提供基础设施利用率之外的更深入的见解. 现代应用程序性能管理(APM)工具超越了对单个应用程序的基本性能监视,以了解应用程序和应用程序组件之间的依赖关系. 此外, APM工具已经开始整合AI来分析整个应用程序堆栈, which facilitates automated root cause identification. 这是一个重大的生产力提高,有助于减轻与人工密集的数据处理和调查相关的一些工作量.

Automated resolution requires still more tools that depend on platforms, operating systems and application infrastructure. 此外,必须有能够将事件与解决联系起来的运行手册编制. 此外,解析自动化需要可编程接口. If these interfaces do not exist, 可以利用机器人过程自动化(RPA)工具来自动化与应用程序的交互,但可以向业务公开编程接口.

这些工具的实现, plus the necessary development of 工作流 and scripts, 作为自动化应用程序管理的一部分,前期投资的关键组成部分是必需的吗.

文化变革

文化变革 has a huge part to play in effective automation adoption. If change requests are required for every minor change to an environment, this will become a major inhibitor to adoption. 流程, 工作流, 批准门——所有这些都需要重新定义,以简化采用更高级别的自主更改.

也需要与DevOps的操作模式保持一致, 与传统的瀑布式发布周期相比,较小的更改通常会导致更小的风险.

In the context of automated 工作流, 通过试点采用的有效测试和演示的过程可以建立涉众的信心,并减轻对非管理变更将在环境中产生风险的担忧. 自动化审批工作流可以应用控制门,以渐进的方式允许采用从传统操作模式到高度自动化的操作模式.

Achieving automated app management

应用管理自动化的乌托邦式愿景是完全自动化, lights-out environment with full autocorrection and self-healing capabilities. Where new applications are being developed using cloud-native technologies, this vision is far easier to achieve. 自动化设计从一开始就以实现零操作操作模式为目标. 然而, the typical portfolio contains a mix of legacy, 大型主机和软件即服务(SaaS)应用程序是在自动化技术还不成熟或从一开始就设计用于帮助应用程序操作时开发的.

Automating management of these mixed environments promises to:

增加容量 — by allowing humans to do work not well-suited to machines

提高质量 -通过避免错误,并通过识别问题的根本原因来帮助增强人类决策能力

提高速度 — by reducing detection times and speeding resolution of 事件 and problems, and speeding the deployment of code

降低成本 — by reducing the manual labor effort required 

也, 重要的是,cio们要明白,建立自动化系统的过程本身就是劳动密集型的. 例如, 整理应用程序清单和评估应用程序组合涉及到问卷调查, interviews with key stakeholders and collating datasets.

Deciding what treatments to apply, 构建工具集和入职应用程序也需要该领域的人类专家的辛勤工作. 

The investment in automation creates a sustainable mode of operation, 因此,随着应用程序数量或投资组合中的复杂性的增加,可以避免支持人员数量的线性增加.

这种优化为组织创造了机会,可以将节省的资金重新投资于创造更大商业价值的计划,并看到在操作上花费的精力比例大幅转向有利于开发项目.

目前每年降低成本的需求只有在开发新应用时应用地面自动化才能实现. With DevOps methods applied across a larger proportion of the portfolio, 对于那些最成功地执行这一转变的组织来说,操作工作量将从劳动密集型转变为高度自动化和自给自足.

了解更多关于 automated applications management.

关于作者

关于作者

凯马特 是全球产品经理, 应用程序服务, 完美体育技术, 编排构建, 完美体育的应用程序服务组合的很大一部分销售和交付团队. 他擅长应用管理,并构建了下一代服务,这些服务已经产品化,并大规模销售给财富500强组织. He also led the launch of 完美体育 Application Service Automation, 使客户能够自动化应用程序服务管理的关键流程领域,以提高生产力, 质量, 和服务的一致性.